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해결하는 문제

Jev는 생성 텍스트가 아닌 구조화된 유형화된 결정이 필요한 소프트웨어를 위해 설계되었습니다. 제한된 답변과 확률 분포를 제공하여 취약한 규칙 기반 시스템과 비용이 많이 들고 예측 불가능한 생성 LLM 사이의 격차를 메우며, 분기 로직, 라우팅, 게이팅에 사용할 수 있습니다.

작동 방식

Jev는 "System One" 모델로 작동하며, 제공된 상태(텍스트 또는 JSON)를 일련의 유형화된 질문에 대해 평가합니다. 단락을 반환하는 대신 특정 기본 요소를 반환합니다:

• Choice: 사전 정의된 순서 없는 유한 집합에서 하나의 값을 선택합니다 (예: 의도 분류).
• Score: 순서가 있는 평가 기준에서 위치를 측정합니다 (예: 심각도 또는 좌절 수준).
• Noul: 특정 진술이 참일 확률(0에서 1)을 추정합니다 (예: 프롬프트 인젝션 감지).

개발자는 Python 또는 JavaScript SDK를 통해 Jev를 통합하고, 답변과 관련 신뢰 수준을 사용하여 결정론적 코드 경로, 인간 검토 또는 폴백 메커니즘을 트리거합니다.

대상 사용자

프로덕션 등급 자동화, RAG 파이프라인 및 에이전트 시스템을 구축하는 소프트웨어 엔지니어와 AI 아키텍트로, 제어 흐름, 안전 가드레일 및 고속 분류를 위해 신뢰할 수 있는 구조화된 출력이 필요한 분들입니다.

주요 특징

• 유형화된 기본 요소: 결정론적 소프트웨어 통합을 위한 Choice, Score, Noul 제공.
• 신뢰도 게이트 라우팅: 확률 분포를 기반으로 자동화와 인간 폴백 간의 임계값을 설정할 수 있습니다.
• 투기적 팬아웃: 단일 API 호출에서 여러 독립적인 판단을 요청하여 지연 시간을 줄입니다.
• 광범위한 응용: 지원 트리아지, RAG 패시지 필터링, 의미론적 재순위화, LLM 가드레일에 유용합니다.
• 높은 효율성: 보고된 응답 시간은 70–500ms로, 일반 목적 생성 모델보다 훨씬 빠릅니다.