Jev API: 질문에 대한 답변을 코드로 활용하세요
Jev API는 정의된 질문에 대해 형식화된 결과를 반환합니다. 지원 부서로 티켓을 라우팅하거나 제품을 기존 카테고리에 매핑하세요. 애플리케이션은 지정한 결정에 맞는 제한된 답변을 받게 됩니다.
빠르고 구조화된 AI 결정을 위한 Jev API Jev API
애플리케이션 컨텍스트를 소프트웨어에서 사용할 수 있는 선택, 점수 및 확률로 전환하세요.
TypeSafe AI의 첫 번째 System One 모델로 구동되는 Jev API를 사용하여 의사 결정 워크플로를 구축하세요. 입력 요청을 분류하고, 콘텐츠를 평가하고, 입력된 답변을 사용하여 다음 단계를 선택하세요. Jev API는 컨텍스트별 판단을 코드에서 제어하는 규칙과 연결합니다. 애플리케이션에 집중된 질문을 하고, 불확실성을 검사하고, 자동화하거나 검토를 요청할 시기를 결정하세요. 하나의 실용적인 결정으로 시작하여 평가 결과가 이를 지원함에 따라 확장하세요.
Jev API 사용 사례 알아보기
구조화된 평가 이해하기
첫 통합 계획하기
Jev API
Jev API로 무엇을 만들 수 있나요?
지원, 콘텐츠 운영 및 상담원 워크플로 전반에 걸쳐 집중된 결정을 위해 Jev API를 탐색하세요. 측정 가능한 작업과 실제 트래픽을 나타내는 예제로 시작하세요.
Jev API로 구축해야 하는 이유
소프트웨어에 명확한 결정(카테고리, 등급 또는 예/아니오 확률)이 필요한 경우 Jev API를 사용하세요. 애플리케이션에 맞게 사용 가능한 결과를 설계하세요.
Jev API: 여러 질문, 하나의 공유 컨텍스트
Jev API를 통해 의도, 긴급성, 감정을 함께 질문하세요. 질문은 동일한 상태를 기준으로 독립적으로 병렬 실행됩니다. 이 구조를 통해 각 질문에 대해 별도의 대화를 구성할 필요 없이 여러 결정 신호를 수집할 수 있습니다.
Jev API: 조치 가능한 불확실성
Jev API는 확률을 노출하며, 선택 및 점수에 대한 추가 신뢰도 값을 제공합니다. 코드에서 검토 임계값을 설정하고, 모호한 사례를 검토하며, 관찰된 성능에 따라 워크플로를 조정하세요. 신뢰도 추정치는 증거가 아닌 신호입니다.
Jev API: 기존 애플리케이션에 맞게 조정
Jev API를 사용하여 핸들러를 선택하는 동안 기존 서비스가 작업을 수행하도록 하세요. 언어 모델을 사용한 생성과 코드 내 계산을 분리하세요. 이 분리를 통해 각 결정을 더 쉽게 테스트하고 개선이 필요한 부분을 이해할 수 있습니다.
Jev API 통합 방법
결정 정의, 관련 컨텍스트 준비, 형식화된 질문 제출, 결과 평가의 네 단계로 Jev API 워크플로를 계획하세요.
1
1. 결정 정의
지원 카테고리 식별과 같이 Jev API에 대한 하나의 집중된 작업을 선택하세요. 유효한 결과를 정의하고 성공을 어떻게 판단할지 기록하세요. 카테고리에는 선택, 순서가 있는 수준에는 점수, 예/아니오 질문에는 없음(Noul)을 사용하세요.
2
2. 상태 준비
관련 텍스트 또는 구조화된 레코드를 상태로 Jev API에 제공하세요. 유용한 컨텍스트를 함께 유지하고 관련 없는 자료는 제거하세요. 질문이 애플리케이션이 실제로 필요로 하는 결정과 일치하도록 카테고리 경계를 명시적으로 설명하세요.
3
3. 형식화된 질문 전송
직접적인 TypeSafe 액세스를 위해 Bearer 인증과 모델, 상태, 질문 필드를 포함하여 POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone을 호출하세요. 공식 Jev API 빠른 시작에서는 jev-latest를 사용합니다. 키는 서버에 보관하고 선택한 제공업체의 구성을 따르세요.
4
4. 평가 및 연결
제공한 질문 ID 아래의 Jev API 답변을 읽으세요. 명확하고 모호하며 예외적인 입력을 테스트하세요. 라우팅 임계값을 설정하고, 실패한 요청을 처리하며, 워크플로를 더 많은 트래픽으로 확장하기 전에 반환된 모델 버전을 기록하세요.
Jev API: 여섯 팀의 관점
Jev API 사용 사례에 대한 가상의 추천서 스타일 예시입니다. 이러한 이름, 역할 및 진술은 확인된 고객 추천이 아닌 예시 자리 표시자입니다.
제 통합을 위해 Jev API를 사용하여 들어오는 요청을 지원되는 핸들러에 매핑할 것입니다. 명시적인 카테고리를 사용하면 라우팅 로직을 읽기 쉽게 유지하고 각 분기를 독립적으로 테스트할 수 있습니다.
아멜리아 브룩스
백엔드 엔지니어
할당 규칙을 변경하기 전에 과거 티켓에 대해 Jev API를 평가할 것입니다. 제 우선순위는 모호한 요청을 식별하고 해당 사례를 지원팀에 계속 표시하는 것입니다.
라파엘 멘도자
고객 지원 운영 관리자
Jev API는 관련성과 완전성에 별도의 점수가 필요한 검토 큐에 적합할 것입니다. 편집자와 함께 루브릭을 정의하고, 판단을 비교하고, 코드에서 결합된 순위를 조정할 것입니다.
나디아 오카포르
콘텐츠 품질 분석가
특정 결정 지점에 Jev API를 배치할 것입니다. 예를 들어 다음 전문가를 선택하는 경우입니다. 에이전트는 여전히 자체 도구, 실행 로직 및 각 작업 주위의 검사를 필요로 할 것입니다.
에단 사토
AI 에이전트 아키텍트
기존 카탈로그 카테고리에 대한 제품 설명을 할당하기 위해 Jev API를 테스트할 것입니다. 명확한 정의와 특이한 항목에 대한 검토 경로는 더 많은 레이블을 추가하는 것보다 저에게 더 중요할 것입니다.
레일라 하다드
전자상거래 카탈로그 리드
제 첫 Jev API 프로젝트는 반복적인 분류 작업 하나를 대상으로 할 것입니다. 추가 워크플로로 확장하기 전에 결정 품질, 검토 볼륨 및 운영 비용을 측정할 것입니다.
올리버 린드홀름
제품 자동화 전략가
Jev API FAQ
Jev API 기능, 통합, 가격 및 실제 제한 사항에 대한 답변을 찾아보세요.
Jev API는 TypeSafe AI의 구조화된 결정을 위한 System One 모델인 Jev에 대한 인터페이스입니다. 애플리케이션 컨텍스트와 입력된 질문을 제공하여 소프트웨어에서 사용할 수 있는 선택, 점수 또는 예/아니오 확률을 받으세요.
컨텍스트에서 실행까지
Jev API로 다음 의사 결정 워크플로 구축하기
팀에서 측정할 수 있는 작업으로 시작하세요. 결과를 정의하고, 현실적인 예제를 테스트하고, 결과를 애플리케이션에 연결하세요. 분류, 라우팅 및 채점을 위해 Jev API를 탐색한 다음, 자체 워크플로의 증거를 기반으로 자동화를 성장시키세요.
입력된 선택, 점수 및 확률
공유된 컨텍스트에 대한 여러 질문
애플리케이션 로직은 사용자가 제어