Peter Ramsing розповідає, як його команда почала використовувати Jev від TypeSafe для підказок уточнювальних питань під час створення тікетів, наголошуючи на потребі швидкості, адже тікети часто створюють під час дзвінка.
Here's how we are starting to use @typesafeai's Jev. As people are creating tickets we prompt for follow up questions they should be putting in the ticket. It has to be fast because typically these tickets are created while on the phone.
Автор ділиться досвідом використання Jev: спочатку здавалося складно, але стало зрозуміло, коли він уявив це як «не дозволяти ШІ писати текст». На прикладі обробки запитів традиційний підхід передає все GPT або Claude для аналізу, а Jev має інший підхід.
Прототип використовує ШІ для оцінки вагань або зацікавленості за рухами курсора чи затримкою перед кліком, спостерігаючи за поведінкою клієнта та доповнюючи пояснення або пропонуючи порівняння.
Автор створив демо служби підтримки клієнтів у реальному часі для електронної комерції на Jev і gpt-live-1, яке миттєво пропонує рекомендовані товари на основі мовлення користувача під час розмови, забезпечуючи чудовий досвід.
