Awesome Jev: ранні проєкти і сценарії
Добірка спільноти збирає ранні проєкти й ідеї Jev для розробників, які вже мають доступ до API.
Практика спільноти: класифікація фрагментів RAG за допомогою Jev
Marlene ділиться практичним досвідом класифікації фрагментів RAG за допомогою Jev: Jev повертає кілька ймовірностей для кожного фрагмента (наприклад, релевантність і наявність відповіді), які визначають рішення зберегти чи відкинути. Вона також тестує використання для компактування в copilot SDK.
I like this approach to RAG with Jev. For each passage, Jev returns 4 probabilities like: P(relevant) < 0.45 → drop P(has answer) > 0.55 → keep It keeps or drops based on probability! https://docs.typesafe.ai/cookbooks/classifying_rag_passages… I've been trying it out for compaction in copilot sdk...
· 5 likesOpen on X
More like this
Навчання MLP на Qwen 4B для відтворення поведінки Jev
Автор ділиться відкритим проєктом openjev, який навчає MLP на qwen 4b працювати як Jev, з посиланням на Hugging Face. Link
Заміна міркувань виклику інструментів агента на Jev
Автор ділиться заміною міркувань виклику інструментів агента на Jev, використовуючи Fable, Astra та Opus; попередні результати показують різку економію за дуже близьких результатів, обіцяно демонстраційне відео.
