System One · 타입 기반 의사결정 레이어

소프트웨어에 결정론적 AI 의사결정을

Jev는 채팅 모델이 아닙니다. 비정형 상태와 타입화된 질문을 받아 타입화된 의사결정 — 선택지, 점수, 또는 불리언 값 — 을 반환하며 각각에 신뢰도가 포함됩니다. 소프트웨어에 바로 적용할 수 있는 의사결정 레이어입니다.

공식 모델

질문 프리미티브

아키텍처 패턴

20+

생태계 사례

세 가지 질문 프리미티브

모든 의사결정은 세 가지 타입화된 질문 중 하나로 환원됩니다. 올바른 프리미티브를 선택하는 것은 신뢰할 수 있는 의사결정 시스템의 첫 단계입니다.

서로 배타적인 옵션 집합에서 모델이 선택된 옵션과 신뢰도를 반환합니다. 의도 분류, 티켓 라우팅, 액션 선택에 사용합니다.

정의된 스케일 또는 평가 기준에 따라 수치와 신뢰도를 반환합니다. 관련성 랭킹, 품질 평가, 위험 등급에 사용합니다.

예/아니오 질문을 하면 '예'일 확률을 반환합니다. 검증, 주장 확인, 에이전트 가드레일에 사용합니다.

단일 호출부터 다단계 파이프라인까지, 프로덕션에서 가장 자주 나타나는 의사결정 아키텍처를 다루는 패턴입니다.

Choice 호출 한 번으로 요청을 하위 핸들러에 전달하고, 취약한 정규식 및 키워드 매칭을 대체합니다.

신뢰도 기반 라우팅: 높으면 자동 실행, 낮으면 사람 또는 더 강한 모델로 에스컬레이션합니다.

여러 Score 차원을 단일 랭킹 지표로 결합하여 랭킹 로직을 설명 가능하고 조정 가능하게 만듭니다.

독립적인 판단을 병렬로 수행하고 집계하여 전체 지연 시간을 줄이고 처리량을 높입니다.

팀들은 이미 프로덕션에서 Jev를 분류 및 라우팅, 검증, 점수화 및 랭킹, 에이전트 가드레일에 사용하고 있습니다.