Awesome Jev: primeiros projetos e casos de uso
Uma lista curada pela comunidade reúne projetos e ideias iniciais de Jev para devs com acesso à API.
A xmemory apresenta sua abordagem de escolher o modelo certo para cada etapa e compartilha o teste de Jev, da TypeSafe, como avaliador de dados extraídos: recuperou 81% da lacuna de precisão enquanto enviava apenas 38% dos dados (truncado).
The right model for the right step. That’s how we build memory at xmemory – benchmarking for quality, cost, and latency. We tested @typesafeai's Jev as a judge of extracted data. It recovered 81% of the accuracy gap between a fast and a slow extractor while sending only 38% of