Post wymienia potencjalne przypadki użycia Jev, uznając obsługę klienta, routing modeli i guardrails LLM za solidne kierunki, i sugeruje umieszczenie Jev przed i po istniejących LLM.
ユースケース一覧 決まった判定を安く繰り返すか 多数の判定をまとめて速く行うとこを活かすか カスタマーサポート モデル振り分け LLMガードレール とかは鉄板そうだし、 既存のLLMの前段と後段に入れるのは外れなそう。 #Jev #TypeSafeAI
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.
