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Interfaccia ModelCard di TypeSafe AI
Questa documentazione definisce l'interfaccia ModelCard all'interno dell'SDK di TypeSafe AI. Descrive la struttura dei metadati richiesta, inclusi i campi per nome, descrizione e data di rilascio, utilizzati per identificare e gestire i modelli di IA disponibili.
docs.typesafe.aiRiferimento API TypeSafeClient
Questa documentazione descrive la classe TypeSafeClient per l'API TypeSafe AI. Mostra come inizializzare il client e utilizzare il metodo systemOne per ottenere risposte tipizzate a query strutturate riguardanti testo o dati di stato.
docs.typesafe.aiInterfaccia NoulQuestion
Questa documentazione definisce l'interfaccia NoulQuestion per l'SDK TypeSafe AI. Descrive la struttura per le query sì/no, inclusi campi opzionali per descrizioni dei risultati e istruzioni, consentendo agli sviluppatori di integrare il processo decisionale binario strutturato nei propri flussi di lavoro AI.
docs.typesafe.aiRiferimento all'interfaccia RetryPolicy
Questa documentazione definisce l'interfaccia RetryPolicy per l'SDK di TypeSafe AI. Descrive i parametri configurabili per la gestione degli errori di connessione API, dei timeout e dei codici di stato HTTP, consentendo agli sviluppatori di personalizzare le strategie di riprova e backoff.
docs.typesafe.aiInterfaccia: Questions
Questa documentazione definisce l'interfaccia Questions all'interno dell'SDK di TypeSafe AI. Mostra come strutturare le domande come un oggetto indicizzabile, in cui ogni voce è identificata da un nome univoco per facilitare il recupero organizzato delle risposte associate.
docs.typesafe.aiInterfaccia ScoreResponse
Questa interfaccia definisce la struttura per restituire i punteggi di valutazione in TypeSafe AI. Fornisce un formato standardizzato per i punteggi attesi, le rubriche associate, i livelli di confidenza e le distribuzioni di probabilità per criteri specifici.
docs.typesafe.aiAlias di tipo: Description
Questa documentazione definisce l'alias di tipo Description all'interno dell'SDK di TypeSafe AI. Serve come riferimento per gli sviluppatori per comprendere la struttura delle etichette dei criteri, indicando che un valore null significa un'etichetta non descritta.
docs.typesafe.aiDocumentazione dell'interfaccia WithResponse
Questa documentazione definisce l'interfaccia WithResponse per TypeSafe AI, che struttura i dati analizzati insieme alla risposta HTTP e all'ID della richiesta. Fornisce agli sviluppatori un metodo standardizzato per accedere ai metadati della risposta e al contenuto del corpo.
docs.typesafe.aiInterfaccia TypeSafeClientConfig
Questa documentazione definisce l'interfaccia di configurazione per l'SDK JavaScript di TypeSafe AI. Dettaglia le opzioni disponibili per il client, incluse chiavi API, URL di base, livelli di log e implementazioni personalizzate di fetch per gestire il comportamento dell'SDK.
docs.typesafe.aiInterfaccia SystemOneRequestPayload
Questa interfaccia definisce il corpo della richiesta per l'endpoint dell'API SystemOne. Specifica la struttura necessaria per le sostituzioni di modelli, i set di domande e i dati di stato, garantendo una comunicazione coerente durante l'interazione con il sistema TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiType Alias: JsonValue
Questa risorsa definisce l'alias di tipo JsonValue per l'SDK di TypeSafe AI. Dimostra una struttura TypeScript ricorsiva progettata per rappresentare qualsiasi dato compatibile con JSON, inclusi stringhe, numeri, booleani, null, array e oggetti nidificati.
docs.typesafe.aiAlias di tipo: EnvVar
Questa documentazione definisce l'alias di tipo EnvVar all'interno dell'SDK di TypeSafe AI. Dimostra come derivare un tipo dalle chiavi dell'oggetto ENV per garantire una gestione sicura delle variabili d'ambiente nelle applicazioni JavaScript.
docs.typesafe.aiAlias di tipo Question di TypeSafe AI
Questa documentazione definisce l'alias di tipo Question all'interno dell'SDK di TypeSafe AI. Mostra come la libreria classifica le query di input in strutture specifiche, inclusi i tipi NoulQuestion, ScoreQuestion e ChoiceQuestion per facilitare la gestione dei dati strutturati.
docs.typesafe.aiAlias di tipo: ScoreCriteria
Questo documento definisce l'alias di tipo ScoreCriteria per l'SDK di TypeSafe AI. Specifica una struttura che richiede almeno due voci, consentendo agli sviluppatori di mappare le descrizioni ai punteggi e supportando valori null per i punteggi non descritti.
docs.typesafe.aiVariabile LOG_LEVELS
Questa documentazione di riferimento definisce la variabile LOG_LEVELS all'interno dell'SDK JavaScript di TypeSafe AI. Fornisce un array di sola lettura dei livelli di log supportati, organizzati per verbosità per assistere gli sviluppatori nella configurazione dell'output di sistema e del comportamento di debug.
docs.typesafe.aiFunzione score() di TypeSafe AI
Questa funzione consente agli sviluppatori di generare domande di valutazione strutturate utilizzando una rubrica ordinata. Dimostra come definire criteri di punteggio specifici per gli output dei modelli all'interno del framework SDK di TypeSafe AI.
docs.typesafe.aiFunzione choice() di TypeSafe AI
La funzione choice() dell'SDK TypeSafe AI consente agli sviluppatori di creare domande che richiedono una selezione tra alternative nominate. Accetta istruzioni e criteri specifici per definire le opzioni disponibili per compiti di processo decisionale strutturato.
docs.typesafe.aiAlias di tipo: ScoreOf<T>
Questa utilità TypeScript definisce un alias di tipo che estrae le chiavi di punteggio da una rubrica. Dimostra come dedurre gli indici da tuple a lunghezza fissa o restituire un tipo numerico per altre strutture di criteri.
docs.typesafe.aiDocumentazione di TypeSafe AI
Questa risorsa fornisce una documentazione completa su Jev, un modello System One progettato per il processo decisionale strutturato nel software. Include guide SDK, modelli architetturali e ricettari per implementare domande tipizzate come scelte, punteggi e valutazioni sì/no all'interno delle applicazioni.
docs.typesafe.aiDocumentazione del modello Jev
Questa risorsa descrive le specifiche tecniche, i prezzi e l'utilizzo dell'API per il modello Jev 1.13. Spiega come utilizzare l'architettura basata sullo stato per attività specifiche di dominio senza necessità di fine-tuning.
docs.typesafe.aiRisposte utili per il codice
TypeSafe evidenzia l'approccio di output tipizzato di Jev: le applicazioni forniscono stato e domande, quindi agiscono su probabilità, scelte o punteggi. L'annuncio collegato copre anche l'integrazione dell'API Venice.
x.comTypeSafe esce dallo stealth
TypeSafe lancia ufficialmente il suo laboratorio di ricerca e presenta Jev alla comunità degli sviluppatori. Questo annuncio include un filmato di lancio di Diogo Almeida e fornisce un contesto fondamentale sulla missione e sulla direzione futura del progetto.
x.comAccesso pubblico a Jev
TypeSafe ha rimosso la lista d'attesa per Jev, consentendo l'accesso pubblico alla piattaforma. Gli sviluppatori possono utilizzare la console ufficiale per integrare e testare le funzionalità di processo decisionale tipizzato all'interno delle proprie applicazioni software.
x.comJev: come l'IA prende decisioni senza generare testo o codice
Leonardo Bissoli presenta il processo decisionale strutturato con Jev. La dimostrazione illustra l'uso di punteggi di confidenza, limiti operativi ed esempi pratici per implementare questi framework decisionali all'interno delle applicazioni software.
youtube.comJev: decisioni strutturate e casi d'uso
Questa risorsa di Leonardo Bissoli esplora l'applicazione di Jev per i processi decisionali strutturati. Attraverso un video e riferimenti, l'autore dimostra come Jev possa essere utilizzato per organizzare ed eseguire flussi di lavoro logici complessi in scenari pratici.
leonardobissoli.comJev di TypeSafe AI: Guida alle decisioni strutturate
Questa guida di Fazt introduce l'uso di Jev per implementare processi decisionali con sicurezza di tipo. Fornisce esempi pratici che mostrano come strutturare la logica nelle applicazioni per garantire una gestione dei dati coerente e affidabile.
fazt.devJev di TypeSafe AI: Processo decisionale strutturato
Questo video mostra come Jev consenta un processo decisionale strutturato nelle applicazioni di IA. Presenta esempi pratici, tra cui un gioco Snake e la classificazione delle richieste di supporto, per illustrare le funzionalità del framework.
youtube.comTipTour
TipTour è un assistente di puntamento open-source basato su IA per macOS. Il progetto dimostra l'integrazione di Jev o Gemini Live per controllare il cursore tramite elaborazione locale, offrendo un nuovo metodo di navigazione desktop.
x.comRobot a due braccia con integrazione Jev
Questo progetto dimostra un sistema robotico a due braccia che utilizza Jev come motore decisionale nel livello intermedio. Il creatore riferisce che la cinematica inversa e le interazioni fisiche sono gestite tramite codice dedicato per garantire prestazioni operative efficienti e precise.
x.comjev-cli (shaharia-lab)
Questo strumento a riga di comando si integra con il modello Jev di TypeSafe AI per eseguire analisi strutturate del testo. Supporta query sì/no, a scelta multipla e basate su rubriche, restituendo probabilità calibrate per l'uso in script, CI e flussi di lavoro di agenti IA.
github.comRouting degli intenti
Questa guida ufficiale di TypeSafe spiega il pattern architetturale del routing degli intenti. Dimostra come categorizzare gli input dell'utente per indirizzare le richieste verso una logica di elaborazione specifica, garantendo una gestione più precisa e affidabile delle attività conversazionali complesse.
docs.typesafe.aiawesome-jev
Questo repository offre un elenco curato di progetti sviluppati con Jev. Serve come riferimento per gli sviluppatori che esplorano il modello System One di TypeSafe AI, progettato per facilitare i processi decisionali tipizzati all'interno delle applicazioni software.
github.comPianificatore di query Jev
Questo strumento utilizza Jev per ottimizzare l'esecuzione delle query Postgres. Il creatore riporta un miglioramento delle prestazioni del 12% nei benchmark sull'ordine delle giunzioni, ottenuto tramite specifici aggiustamenti.
x.comtypesafe_sdk
Questa libreria fornisce un port Elixir sicuro dal punto di vista tipico del SDK TypeScript AI. Consente integrazioni LLM unificate, testo in streaming, output strutturati e chiamate di strumenti, supportando flussi di lavoro agenziali con il modello Jev.
github.compadflow-jev-evals
Questa risorsa fornisce un benchmark di decisioni strutturate derivato dai dati di sviluppo immobiliare di PadFlow. Include schemi anonimizzati e un runner progettato per testare le prestazioni di modelli calibrati nella fiducia, come TypeSafe Jev, in compiti decisionali strutturati.
github.comValutazione di post con SuperX
SuperX si integra con Jev per automatizzare la valutazione dei contenuti. Il creatore sostiene che lo strumento analizzi 61 domande per post in meno di un secondo per stimare il potenziale virale.
x.com
