Jev by Jevapi

Jev by Jevapi - Transforme texto em classificação, avaliação e pontuação claras e acionáveis

Lançado hoje

Jev é uma ferramenta de processamento de texto que permite aos usuários classificar, avaliar e pontuar qualquer conteúdo de texto, incluindo mensagens de clientes, artigos, avaliações e dados empresariais. Ela suporta verificações personalizadas de sim/não, classificação de múltiplas etiquetas e pontuação numérica, com uma API pública para incorporar essas workflows diretamente em aplicativos externos.

3VisualizaçõesDevTools IAFreemiumProcessamento de DocumentosProcessamento de Linguagem NaturalModelo de Linguagem (LLM)Avaliação de ModelosAPI Disponível

Funcionalidades Principais

Jev processa qualquer texto de entrada para gerar resultados estruturados e legíveis por máquina, que podem ser usados diretamente em outros aplicativos. Ele suporta três tipos distintos de operação para perguntas definidas pelo usuário:

  1. Classificação de múltipla escolha: Atribui o texto de entrada a uma das etiquetas personalizadas pré-definidas por você

  2. Avaliação Sim/Não: Retorna um resultado booleano claro para perguntas de avaliação binária

  3. Pontuação numérica: Atribui um valor numérico classificado ao conteúdo de entrada em sua escala personalizada de 2 a 10 níveis

Os tipos de texto de entrada suportados incluem mensagens de suporte ao cliente, artigos de notícias, avaliações de usuários e dados empresariais não estruturados.

Workflow

O fluxo padrão de execução no Jev segue três passos simples:

  1. Cole o texto de origem no campo de entrada

  2. Defina suas perguntas personalizadas, selecione o tipo de operação e adicione as etiquetas necessárias ou níveis de pontuação conforme a necessidade

  3. Execute o processo para receber as opções estruturadas, valores de probabilidade e pontuações finais. Todos os resultados gerados são formatados para uso direto em aplicativos conectados por meio da API pública.

Termos de Uso

A plataforma usa um sistema de uso baseado em créditos:

  • As requisições gratuitas são consumidas primeiro, com um crédito gratuito aplicado por cada requisição bem-sucedida

  • Depois que os créditos gratuitos forem esgotados, os créditos pagos são aplicados na taxa de 1 crédito pago para 1 milhão de tokens de entrada

Recomenda-se que os usuários revisem todas as decisões de alto risco retornadas pela ferramenta. O conteúdo enviado é encaminhado para o provedor de LLM configurado pelo administrador do espaço de trabalho. Os resultados da ferramenta são estimativas geradas pelo modelo e não têm garantia de 100% de precisão.

Comentários

Comentários

Ainda não há comentários. Seja o primeiro a compartilhar sua opinião!