Użycie CowAgent do zbudowania narzędzia do analizy zgłoszeń wsadowych na Jev: jedno wywołanie na zgłoszenie zwraca 7 klasyfikacji, ocen i osądów logicznych z rozkładami prawdopodobieństwa w około 500 ms.
Had CowAgent build a batch ticket analysis tool on Jev. Jev doesn't generate text. You send content and typed questions, it returns classifications, scores and booleans, each with a probability distribution. One call per ticket, 7 judgments, ~500ms.
Autor dzieli się doświadczeniem z Jev: początkowo wydawało się trudne, ale stało się jasne, gdy pomyślał o tym jako 'nie pozwalaj AI pisać tekstu'. Na przykładzie obsługi zapytań tradycyjne podejście przekazuje wszystko GPT lub Claude do analizy, a Jev stosuje inne podejście.
Prototyp wykorzystuje AI do szacowania wahania lub zainteresowania na podstawie ruchów kursora lub zatrzymania przed kliknięciem, obserwując zachowanie klienta i uzupełniając wyjaśnienia lub sugerując porównania.
Autor stworzył demo obsługi klienta w czasie rzeczywistym dla e-commerce z Jev i gpt-live-1, które natychmiast sugeruje polecane produkty na podstawie wypowiedzi użytkownika podczas rozmowy, zapewniając świetne doświadczenie.
