Jev เทียบกับโมเดลสร้างข้อความ
Jev ไม่สร้างข้อความแบบอิสระ วิดีโอเปรียบเทียบแสดงความต่างระหว่างการตัดสินใจแบบขนานกับการสร้างข้อความทีละโทเคน

Jev ระบุเอกสารที่เกี่ยวข้องโดยตรงจากคำค้นหาของผู้ใช้ โดยไม่ต้องใช้ embedding หรือการค้นหาเวกเตอร์ ให้บริบทที่แม่นยำสำหรับ LLM
JEV just replaced RAG for us! 1. Jev reads the user query and identifies which docs are most relevant. 2. Only that relevant context is served in the LLM query. No embeddings, no vector search! Basically, Jev's quick decision tree replaces the slow, unreliable vector search.