แข่งลิงก์ Wikipedia: เลือกจากตัวเลือกนับพัน
โมเดลเลือกขั้นตอนถัดไปจากลิงก์หลายร้อยถึงหลายพันรายการ แสดงการตัดสินใจเร็วด้วยเอาต์พุตที่มีข้อจำกัด โพสต์มีวิดีโอ 4:04
สร้างโปรเจกต์ค้นคืน FyleContext ด้วย TypeSafe Jev
หลังอ่านเอกสาร Jev ของ TypeSafe ผู้เขียนสร้าง FyleContext: embedding หาตัวเลือก และ Jev ตัดสินว่าลูกค้า AI เห็นผลใด
Read TypeSafe's docs on Jev for search and retrieval, then built a project from it. FyleContext: embeddings find candidates, Jev decides which ones the AI client actually sees. https://fylecontext.vercel.app/jev #typesafeai #jev
· 2 likesOpen on X
More like this
กรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายกับ Jev และ TypeSafe AI
Nathan LeClaire แบ่งปันกรณีการใช้งานการสืบค้นเชิงความหมายสำหรับ Jev และ TypeSafe AI โดยระบุว่าผู้คนเพิ่งจะสัมผัสเพียงผิวเผิน
สร้างมาตรวัด BS แบบเรียลไทม์สำหรับการดีเบตทรัมป์กับคามาลาด้วย Jev
ผู้เขียนใช้ Jev วัด BS แบบเรียลไทม์ในทุกประโยคของการดีเบตทรัมป์กับคามาลา โดยถามคำถามใช่/ไม่ใช่ 5 ข้อต่อผู้สมัครแต่ละคน รวม 1,191 ครั้งที่เรียก Jev 1.18 ล้านโทเคน ความหน่วงมัธยฐาน 415 มิลลิวินาที และค่าใช้จ่ายรวม $0.0497
