Wikipedia Link Rennen: Auswahl aus Tausenden Optionen
Das Modell wählt den nächsten Schritt aus Hunderten oder Tausenden Links und zeigt schnelle Entscheidungen mit eingeschränkten Ausgaben. Der Post enthält ein 4:04 Video.
Jev-Entscheidungsmodell zur Filterung von RAG-Kandidaten
Der Beitrag weist darauf hin, dass Entscheidungsmodelle wie Jev falsche Kandidaten im RAG eliminieren können und auch für LLM-Toolchains und die Verbesserung der Empfehlungssuche eingesetzt werden können.
I feel like it's already becoming one of the mainstream vector search methods, but decision-making models like Jev can be used to eliminate incorrect candidates in RAG. They can also be used in LLM tool chains, and for improving the performance of recommendation searches using
· 11 likesOpen on X
More like this
Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI
Nathan LeClaire teilt einen Anwendungsfall für semantische Abfragen mit Jev und TypeSafe AI und merkt an, dass man erst an der Oberfläche kratzt.
Ein Live-BS-Meter für die Trump-vs-Kamala-Debatte mit Jev erstellen
Der Autor nutzte Jev, um einen Live-BS-Meter auf jeden Satz der Trump-vs-Kamala-Debatte anzuwenden, mit 5 Ja/Nein-Fragen pro Kandidat, insgesamt 1.191 Jev-Aufrufe, 1,18 Mio. Tokens, 415 ms Median-Latenz und Gesamtkosten von 0,0497 $.
