Jev AI – AI Decision

Jev AI – AI Decision

Jev AI 是 TypeSafe 旗下 System One 模型 Jev 的独立在线体验平台和 API 服务。用户可以在 Playground 中输入任意文本或 JSON,并以 Yes/No、Choice、Score 三种问题类型获得结构化输出。Jev 不做文本生成,而是针对同一段文本并行评估多个窄问题,返回校准概率和置信度,响应时间约 0.5 秒。该平台与 TypeSafe 的 System One API 保持相同请求结构,方便开发者从原型无缝迁移到生产环境。定价上采用免费试用模式:新用户可获 20 个欢迎积分,网页工具每次请求消耗 1 积分,API 优先消耗输入 token,token 不足时切换为积分,输出 token 免费。Jev AI 还提供 Jev Omni、Laya、Mercury Decide 等模型,覆盖文本、图像、音频和视频的决策场景。产品定位是让企业以可验证、可回退的方式将 AI 用于客服工单分类、内容审核、RAG 评估、LLM 路由、安全护栏等关键业务决策。

需求人群:

["• 开发者和 AI 工程师:正在构建 LLM 应用,需要稳定、便宜、低延迟的结构化决策层,Jev AI 的分类和评分结果可直接用于路由、过滤和兜底逻辑。", "• 产品和数据团队:希望用 LLM 做质量评估,但不想依赖不可控的长文本输出;Jev 的概率和置信度让评估结果可量化、可回溯、可设置阈值。", "• 安全与合规团队:需要检测提示词注入、有害内容、违规输出或被截断的检索上下文,Jev 的 Yes/No 概率能帮助自动拦截风险请求。", "• 客服和运营团队:需要自动化处理工单分诊、紧急程度判断、用户情绪评分和流失风险预警,减少人工响应时间,提高服务效率。", "• AI Agent 与 RAG 开发者:需要在执行前判断模型选择、工具调用、检索结果是否相关、答案是否有依据,Jev 可作为可靠的判断器。", "• 企业和创业团队:想要低成本搭建 AI 决策流水线,Jev AI 的免费试用、积分机制和兼容 TypeSafe 的 API 适合从验证到规模化落地。"]

使用场景示例:

客服工单分诊:将一段客户投诉文本输入 Jev,通过 Choice 问题判断应由 billing、technical、sales 还是 account 团队处理,并用 Yes/No 判断当天是否需要回复,输出附带置信度。

客户流失预警:对客户邮件或聊天记录打分,评估用户愤怒程度和更换服务商的概率,帮助客服团队优先处理高流失风险用户。

RAG 检索评估:将检索到的段落与用户问题一起输入,使用 Yes/No 判断段落是否相关、是否覆盖答案,再用 Score 评估整体质量,避免生成式模型引用错误上下文。

产品特色:

• 支持三种结构化问题类型:Yes/No 返回答案为“是”的概率,Choice 返回每个选项的概率,Score 按自定义等级为文本打分数,便于程序直接分支处理。

• 输出校准概率和置信度:每个答案都附带明确的可信程度,帮助企业在高风险场景中判断是否信任模型结果或调用人工兜底。

• 多问题并行推理:一次请求可同时提出多个问题,模型并行计算,显著降低延迟和调用成本,适合生产环境中的实时决策。

• 支持纯文本与 JSON 输入:可直接输入自然语言、JSON 对象或数组,适配结构化业务数据、日志、文档片段等多样场景。

• API 兼容 TypeSafe System One:使用相同 JSON 请求格式,创建密钥后即可调用 https://jev-ai.pro/api/v1/systemone,迁移成本低。

• Playground 内置多种预设场景:包括客服工单分诊、内容审核、聊天意图路由、产品评论评分、销售线索资格验证、LLM 护栏和候选人筛选。

• 提供多种模型选择:Jev 适合文本决策,Jev Omni 支持图像/音频/视频输入,Laya 提供英语和多语言短文本决策,Mercury Decide 主打高速决策。

• 面向评估与安全的工具链:支持 LLM-as-a-Judge、RAG 上下文相关性检查、提示词注入检测、实体匹配和 Agent 评估,并附有使用指南。

使用教程:

1. 打开 jev-ai.pro,注册账号并领取 20 个欢迎积分。

2. 在首页 Playground 中选择一个预设用例,或从空白模板开始。

3. 在 Text 文本框中输入要分析的纯文本或 JSON 数据。

4. 添加问题:选择 Yes/No、Choice 或 Score 类型,并填写选项或评分等级。

5. 点击运行按钮,等待约 0.5 秒后查看结构化答案和校准概率/置信度。

6. 登录后在 API 页面创建自己的 API Key。

7. 向 https://jev-ai.pro/api/v1/systemone 发送与 Playground 相同格式的 JSON 请求。

8. 将返回的概率和置信度接入业务逻辑,并根据需要设置阈值和人工兜底流程。

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