用看看這個不一樣的 AI – Jev

之前媒體報導這個新型的 AI模型 Jev, 不會和你長篇大論, 只用來評分與快速回應, 這樣的應用場景更適合在程式裡使用.

先到官方網站進行註冊 – https://typesafe.ai/

成功登入後, 介面上有 Agent Setup, 左邊選單有 Playground, Usage, 與 API Key.

可以直接在 Playground 進行測試, 用中文也可以:

{
  "7歲小朋友上學問題": {
    "type": "noul",
    "instructions": "台灣的小朋友 7歲要上小學嗎?",
    "criteria": {
      "true": "是",
      "false": "否"
    }
  }
}

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "7歲小朋友上學問題": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.89,
      "stats": {}
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 299,
    "output_tokens": 28
  },
  "request_id": "playground_10c9754235e9d894eeeab29dc48e3bda170",
  "evaluation_time_ms": 152.92206600133795
}

看起來可以順利拿到是的答案為 89%.

建立 API KEY 後也可以透過 API 來問答:

curl -X POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer {API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @- <<'EOF'
  {
    "state": "",
    "model": "jev-latest",
    "questions": {
      "7歲小朋友上學問題": {
        "type": "noul",
        "instructions": "台灣的小朋友 7歲要上小學嗎?",
        "criteria": {
            "true": "是",
            "false": "否"
        }
      }
    }
  }
EOF

{"model":"jev-1.13.0","answers":{"7歲小朋友上學問題":{"type":"noul","noul":0.87}},"usage":{"input_tokens":299,"output_tokens":28}}

利用 API 也能順利回答出 87%.

更完整的使用可以看看說明 – https://docs.typesafe.ai/introduction

看起來是不是更適合在程式中使用, 各種不同的業務場景與需要判斷的需求, 在不需要生成文字的應用狀況下, Jev 更適合在流程中使用, 大家可以試看看.

 

繼續閱讀:

https://www.bnext.com.tw/article/92319/typesafe-jev-decision-model-explainer