ใช้ CowAgent สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ตั๋วแบบกลุ่มบน Jev: หนึ่งการเรียกต่อตั๋วคืนค่าการจำแนก 7 รายการ คะแนน และการตัดสินแบบบูลพร้อมการแจกแจงความน่าจะเป็นในประมาณ 500ms
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.
ผู้เขียนแบ่งปันประสบการณ์การใช้ Jev: ตอนแรกดูยุ่งยาก แต่เข้าใจทันทีเมื่อมองว่า 'อย่าให้ AI เขียนข้อความ' โดยยกการจัดการคำถามเป็นตัวอย่าง วิธีเดิมคือโยนทั้งหมดให้ GPT หรือ Claude วิเคราะห์ ส่วน Jev มีแนวทางต่างออกไป
ต้นแบบใช้ AI ประเมินความลังเลหรือความสนใจจาการเคลื่อนไหวของเคอร์เซอร์หรือการหยุดก่อนคลิก สังเกตพฤติกรรมลูกค้าและเสริมคำอธิบายหรือเสนอการเปรียบเทียบ
ผู้เขียนสร้างเดโมบริการลูกค้าแบบเรียลไทม์สำหรับอีคอมเมิร์ซด้วย Jev และ gpt-live-1 ซึ่งแนะนำสินค้าที่เหมาะสมทันทีตามคำพูดของผู้ใช้ระหว่างการสนทนา ให้ประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม
