Jev è il modello decisionale di TypeSafe AI: dagli un contesto e domande limitate e restituisce valori su cui il software può agire. È utile quando la tua applicazione ha bisogno di scegliere, valutare o controllare qualcosa. Questa guida spiega i tre tipi di domande con esempi originali, quindi mostra un flusso di lavoro separato di Dreamina per illustrare l'idea. Jev si occupa dei giudizi; Dreamina si occupa della creazione visiva.
Cos'è Jev AI?
TypeSafe ha introdotto Jev il 15 settembre 2026, come primo modello pubblico System One. Il suo annuncio di lancio descrive un approccio costruito per l'automazione: valutare una situazione fornita e restituire una decisione vincolata. L'annuncio ha aperto l'accesso anticipato; consultare il sito ufficiale per la disponibilità attuale.
L'input ha due parti: state , ovvero le informazioni da valutare, e domande , che definiscono cosa decidere. Un ticket di supporto può essere lo stato; il team responsabile può essere la domanda. La risposta è un'opzione selezionata, un punteggio o una probabilità, piuttosto che una risposta redatta. L'introduzione del modello di TypeSafe spiega questa interfaccia orientata alla macchina.
Un modo pratico per comprendere la distinzione è separare l interpretazione dall azione. Un modello può identificare un ticket come un problema di fatturazione. La tua domanda decide comunque se metterla in coda, richiedere maggiori informazioni o aspettare una persona. Progettare quel secondo passo fa parte della costruzione dell'applicazione, non qualcosa che una risposta strutturata fa automaticamente per te.
Illustrazione concettuale: le informazioni disordinate diventano decisioni limitate. Questa grafica editoriale generata dall'IA non è un output Jev o uno screenshot dell'interfaccia TypeSafe.
Copia e incolla esempi di prompt di jev: scelta, punteggio e noul
Usa questi esempi originali per progettare domande nel Playground ufficiale. Ognuno ha uno stato campione e una definizione di domanda; nessuno è una risposta del modello registrata. Incolla lo stato nel suo campo e usa JSON come oggetto domande. Per l'accesso API e l'autenticazione, segui le istruzioni rapide di TypeSafe .
Scelta: indirizzare una richiesta di supporto
Scegli questa primitiva quando le possibili risposte sono categorie. Il risultato contiene l'opzione selezionata, le probabilità tra le opzioni e la fiducia. Vedi il riferimento ufficiale Choice .
Stato del campione: La mia fattura elenca due addebiti per un abbonamento. Per favore, aiutami a controllare il pagamento.
{
"support_team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should review this request?",
"criteria": {
"payments": "Charges, invoices and payment questions",
"technical": "Broken features or access errors",
"other": "A request outside these categories"
}
}
}Idea di implementazione: aggiungi il team selezionato a una coda di triage. Mantieni l'approvazione del rimborso come un'azione separata, quindi una classificazione da sola non può attivare una modifica del pagamento.
Punteggio: Valutare la specificità di un brief creativo
Usa Punteggio per una rubrica ordinata. Il suo valore può cadere tra i livelli, che iniziano da zero; una rubrica a tre livelli si estende quindi 0-2. La documentazione Score fornisce anche probabilità e fiducia per interpretare il risultato.
Stato del campione: Crea un'ampia illustrazione editoriale di un prisma di vetro che ordina le carte fluttuanti in tre percorsi, su bianco con accenti ciani.
{
"brief_specificity": {
"type": "score",
"instructions": "How concretely does this brief describe the intended scene?",
"criteria": [
"No identifiable subject or scene",
"A subject is stated but its presentation is vague",
"The subject, composition and visual treatment are clear"
]
}
}Idea di implementazione: usa il risultato per dare priorità ai brief da rivedere. Questa rubrica riguarda la specificità, non la qualità artistica, l'accuratezza dei fatti o il permesso di utilizzare qualsiasi materiale raffigurato.
Noul: controlla se una richiesta richiede una modifica
Noul valuta una proposizione e restituisce un valore compreso tra 0 e 1. Non ha un campo di confidenza separato. Il riferimento ufficiale Noul spiega questa primitiva di probabilità sì / no.
Stato del campione: Mantieni il soggetto nella mia illustrazione esistente, ma sostituisci lo sfondo scuro con il bianco.
{
"requests_edit": {
"type": "noul",
"instructions": "The request explicitly asks to modify an existing visual."
}
}Idea di implementazione: contrassegna la richiesta di un flusso di lavoro di immagine di riferimento. Un risultato positivo non stabilisce che l'immagine è stata effettivamente caricata; l'applicazione dovrebbe verificare se il file esiste.
Jev vs AI generativa: scegli in base all'output di cui hai bisogno
Inizia con il deliverable. Una categoria che seleziona l'azione successiva del software è diversa da un'immagine che spiega un'idea a un lettore. Questi strumenti possono appartenere allo stesso progetto più ampio senza fornire lo stesso servizio.
Per il compito di illustrazione, il generatore di immagini AI di Dreamina fornisce la fase di creazione visiva. Se il tuo risultato finale è una scena in movimento, esplora il suo generatore video AI . Questo è un confronto di ruoli, non una pretesa di integrazione Jev o un passaggio automatico tra prodotti.
Come creare immagini di Jev Explainer con Dreamina
Per la copertina o la presentazione di un blog, costruisci prima la spiegazione e illustra un'idea alla volta. Una metafora visiva può rendere l'argomento accessibile, ma le etichette tecniche e i confronti dovrebbero provenire dai fatti che hai controllato. Il seguente flusso di lavoro manuale crea opere d'arte su Jev, non l'output da Jev.
Passaggio 1: aprire il generatore di immagini
Apri Dreamina e accedi. Scegliere AI Image per iniziare un'illustrazione. Decidere se l'opera d'arte sosterrà una copertina del blog, una diapositiva o un post sociale.
Passo 2: Aggiungere un prompt visivo e scegliere Impostazioni
Incolla il prompt visivo qui sotto, aggiungendo un'immagine di riferimento se ne hai bisogno. Selezionare GPT Image 2 quando disponibile e scegliere un rapporto 16: 9 per questo esempio. Mantieni il titolo fattuale separato dalla scena generata in modo da poter controllare ogni parola.
Passo 3: Generare, rivedere e scaricare
Genera l'immagine e confronta i risultati disponibili. Perfeziona il prompt se la composizione rende difficile distinguere i percorsi di decisione. Scarica l'immagine scelta e aggiungila accanto alla spiegazione verificata.
Copia e incolla un prompt dell'immagine di Jev Explainer
Crea un'ampia illustrazione 3D editoriale sulla trasformazione di informazioni non strutturate in decisioni limitate. Su uno sfondo bianco da studio, mostra carte di vetro smerigliato sciolte e filamenti ciano a sinistra, un prisma chiaro al centro e tre percorsi geometrici ordinati a destra. Usa un cubo selezionato, una serie di blocchi a gradini e due dischi contrastanti come metafore visive per la scelta, il punteggio e il giudizio sì / no. Aggiungi ombre naturali morbide, porcellana opaca e accenti ciani trattenuti. Mantieni una composizione 16: 9 pulita con spazio per respirare. Nessun testo leggibile, loghi, filigrana, interfaccia utente del prodotto o robot umanoide. Rendilo un'illustrazione concettuale, non un diagramma di architettura tecnica.
Per una composizione diversa, sostituire il prisma con un vassoio di smistamento trasparente o sostituire lo studio con una scena di collage di carta in alto. Mantenere la distinzione tra ingressi sciolti e uscite limitate. Una metafora coerente è più utile qui di un montaggio affollato di codice, robot e cruscotti fittizi.
Prima di condividere, controllare l'illustrazione a dimensione miniatura. La direzione generale dovrebbe rimanere leggibile senza il titolo. Se aggiungi frecce o etichette in seguito, assicurati che descrivano accuratamente la tua spiegazione piuttosto che suggerire che la risposta di una domanda venga automaticamente inserita in un'altra nella stessa chiamata.
Controlla la decisione prima di automatizzare
Un formato di risposta valido non stabilisce che un giudizio sia corretto. La guida guida di fiducia di TypeSafe descrive una statistica derivata dalla distribuzione di probabilità restituita per Choice e Score. Aiuta a esporre l'incertezza; non è una garanzia di successo universale. Scegli le soglie di revisione utilizzando la tua attività e i risultati osservati.
- Definire una decisione alla volta. Separare la specificità di un brief dalla sua originalità rende un punteggio inaspettato più facile da indagare.
- Includere esempi veramente ambigui nella valutazione. Una richiesta che mescola un problema di pagamento con una funzionalità non funzionante è un utile test case.
- Registrare l'input, la definizione della domanda e l'azione risultante. Tale record consente di distinguere un errore di modello da una regola dell'applicazione che necessita di revisione.
- Mantenere un percorso di revisione manuale. Decidi cosa succede quando le informazioni sono assenti prima di decidere quando automatizzare.
- Verificare le affermazioni numeriche e visive in modo indipendente. Una spiegazione convincente o un'illustrazione attraente non dovrebbe diventare una prova per un'affermazione di riferimento.
I modelli modelli di flusso di lavoro di TypeSafe mostrano modi per comporre giudizi limitati nel codice. Per un primo esperimento, scegli una decisione a basso impatto con un risultato osservabile. Confrontalo con il tuo processo attuale, ispeziona i disaccordi ed espandi solo quando il comportamento è utile in quell'impostazione.
FAQ
Jev è un chatbot?
Jev è un modello decisionale piuttosto che un chatbot per risposte in forma libera. Fornisci domande di contesto e digitate, quindi consumi i risultati strutturati in un'applicazione. Se l'attività sta redigendo una spiegazione o una risposta, utilizzare uno strumento di generazione del testo per quella parte.
Jev può generare immagini o video?
L'interfaccia Jev documentata restituisce decisioni, non immagini o video. Per i media creativi, utilizzare uno strumento di generazione visiva come Dreamina. Un immagine che spiega Jev è un illustrazione del modello, non qualcosa che il modello decisionale ha generato.
L'output type-safe significa che Jev ha sempre ragione?
No. Limitare la forma di una risposta non prova che la risposta selezionata sia corretta. Ad esempio, un'etichetta team valida può ancora instradare una richiesta al team sbagliato. Valuta i risultati rispetto al compito che devi effettivamente eseguire.
Jev è disponibile all'interno di Dreamina?
Questa guida non descrive un'integrazione di Jev in Dreamina. Usa il percorso di accesso ufficiale di TypeSafe per le decisioni di Jev e Dreamina per la creazione visiva separata. I due flussi di lavoro hanno input, output e scopi diversi.
Posso provare il flusso di lavoro visivo gratuitamente?
Dreamina offre crediti gratuiti per provare la creazione visiva; controlla il tuo account per l'indennità corrente e i requisiti del modello selezionato. Tale offerta è separata dall'accesso Jev e dalla fatturazione API. Controllare TypeSafe direttamente per la sua disponibilità attuale e prezzi.
Trasforma la tua spiegazione Jev in una storia visiva
Scegli lo strumento intorno all'output: usa un modello decisionale per i giudizi limitati e un generatore visivo per le opere d'arte. Una volta che la tua spiegazione Jev è stata verificata, scegli una metafora, genera un'illustrazione chiara e posizionala accanto al paragrafo pertinente. Inizia con il prompt del paesaggio sopra e adatta i materiali, i colori o la composizione al tuo pubblico.
Informazioni sul prodotto verificate il 23 settembre 2026. Gli esempi di domande decisionali sono input illustrativi originali e non sono stati eseguiti contro l'API Jev.