Три виміряні експерименти щодо галюцинацій у RAG: перевірка цитат, Jev від TypeSafe та STAIR від IBM. Понад 850 оцінених запитань, необроблені відповіді включено.
仓库包含对TypeSafe AI Jev模型在RAG场景中的多项实测评估（幻觉抑制、重排序、路由、重试决策），提供详细报告与可复现数据，属于实质性测试研究。
JevalsJevals/jevals-dataНезалежні бенчмарк-дані, що порівнюють Jev (модель System One) від TypeSafe AI з різними LLM за показниками рішення, точності, калібрування, вартості та затримки.
ReallyArtificialReallyArtificial/stuntdoubleПроксі на Node без залежностей, який пересилає запити до TypeSafe Jev, а локальні моделі (Kev, Laya) паралельно приймають рішення. Формує звіт про можливість заміни.
NearCaiNearCai/JevLightФреймворк керування світлофорами на основі CityFlow, який оцінює контролери TypeSafe Jev та LLM-сумісні з OpenAI разом із базовими моделями на основі правил і навчання з підкріпленням через той самий конвеєр моделювання.
