01 Choice
選択肢から 1 つ選ぶ。問い合わせを請求、技術サポート、営業に分類。選択結果、各選択肢の確率、confidence を受け取ります。
choice: "technical" 独立した実践ガイド
独立した AI 実践ガイド。Jev の役割と適したタスクを理解し、最初の質問を実際に動くアプリケーションへつなげましょう。
入力01
どのチームが対応すべきですか?
構造化された回答02
"technical"モデルの出力 説明用の例 · API の実測結果ではありません
型付きの判断 Choice · Score · Noul
テキストから構造化された回答へ 制御はコードの側に
独立した視点 具体例・出典・制限
01 / 基本から始める
Jev AI は、TypeSafe AI が開発した構造化された判断のための System One モデルです。state と呼ばれる文脈と型付きの質問を渡すと、ソフトウェアで直接使える選択肢、スコア、または「はい」の確率を返します。文章の作成や処理の実行は行いません。結果の検証、しきい値の適用、次の動作はコードが担当します。
例えば、連携機能が動かないという問い合わせを考えます。返信メールを書かせる代わりに、対応チームを選ぶ質問をします。Jev は指定された選択肢から回答し、アプリケーションがチケットを振り分けるか、人の確認に回します。
TypeSafe AI · System One02 / Choice, Score, Noul
質問を絞り、適切な回答形式を選び、実行は通常のコードに任せます。同じ state に対する複数の質問を、1 回のリクエストで送れます。
01 問い合わせを請求、技術サポート、営業に分類。選択結果、各選択肢の確率、confidence を受け取ります。
choice: "technical" 02 落ち着いている、不満がある、非常に怒っているなどの順序付き段階を定義し、スコア、各段階の確率、confidence を読み取ります。
score: number 03 緊急のメッセージかを質問すると、0〜1 の確率が返ります。処理を行うしきい値はコードで決めます。
noul: 0…1 03 / ガイド
理解して、作ってみる。
小さなリクエストを送り、結果を確認してから、実際のワークフローに組み込みましょう。
確認日: · 対象バージョン: Jev 1.13.0