Автор исследует, могут ли модели Jev и Laya помочь агенту поддержки подготовить контекст, пока пользователь вводит сообщение, на примере вымышленного стартапа с 7 документами.
Explorando qué se puede hacer con Jev y Laya, que (los de moda), me pregunté si podrían ayudar a un agente de soporte a preparar el contexto mientras el usuario escribe su mensaje. El contexto es clave para un LLM, así que armé una startup ficticia con 7 documentos. 🧵
Автор делится опытом использования Jev: сначала казалось сложно, но всё стало понятно, когда он представил это как «не позволять ИИ писать текст». На примере обработки запросов традиционный подход передаёт всё GPT или Claude для анализа, а Jev предлагает иной подход.
Прототип использует ИИ для оценки колебаний или интереса по движениям курсора или задержке перед кликом, наблюдая за поведением клиента и дополняя объяснения или предлагая сравнения.
Автор создал демо службы поддержки в реальном времени для электронной коммерции на Jev и gpt-live-1, которое мгновенно предлагает рекомендуемые товары на основе речи пользователя во время разговора, обеспечивая отличный опыт.
