Wikipediaリンクレース：数千の選択肢から選ぶデモ
モデルが数百から数千のリンクから次の一手を選び、制約付き出力での高速な意思決定をゲーム形式で示します。元投稿には4分04秒の動画があります。
JevはMilvus検索フローで判断役を担う
Milvusはベクトル検索とメタデータフィルタで候補パッセージを取得し、Jevがそれらがタスクに役立つかを判断します。意思決定型モデルの検索への適合を示します。
Jev is built to decide, not to chat. That makes it a surprisingly good fit for search. Milvus first retrieves candidate passages with vector search and metadata filters. Jev then looks at those passages and judges whether they actually help with the task. In practice, the flow
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JevとTypeSafe AIによるセマンティッククエリのユースケース
Nathan LeClaire氏がJevとTypeSafe AIのセマンティッククエリのユースケースを紹介し、可能性はまだ表面に過ぎないと述べる。
Jevでトランプ対ハリス討論のライブBSメーターを構築
著者はJevを使い、トランプ対ハリス討論の全発言にライブBSメーターを適用。両候補に各5つのはい/いいえ質問を行い、合計1,191回のJev呼び出し、118万トークン、中央値415ms、総コスト0.0497ドル。
