Conheça o Jev

Entendimento em uma frase

Jev não é um modelo de chat. Você fornece estado (state) e perguntas tipadas (typed questions), e ele retorna decisões tipadas (typed decisions) — uma opção, uma pontuação ou uma probabilidade booleana, cada uma com confiança (confidence).

Essa posição define a diferença fundamental entre ele e os modelos conversacionais:

Dimensão	Modelos conversacionais	Jev
Saída	Texto livre	Resultado estruturado com schema fixo
Uso	Geração, diálogo, cadeias de raciocínio	Classificação, roteamento, pontuação, validação, barreiras de segurança
Integração	Análise da saída do modelo	Consumo direto do valor de retorno, sem necessidade de análise via regex
Confiança	Geralmente ausente	Presente em cada resposta
Latência	Na ordem de segundos, cresce com o tamanho da saída	Baixa e estável

Por que é necessária uma “camada de decisão”

Ao integrar LLMs em sistemas de negócios, a dor mais comum é: o modelo gera um texto em linguagem natural, e você precisa escrever um analisador, lidar com casos extremos e adivinhar se a resposta está correta. O Jev abstrai essa camada — a própria pergunta declara o tipo de saída, e o modelo deve responder conforme o schema.

{
  "department": {
    "type": "choice",
    "instructions": "Qual equipe deve lidar com isso",
    "criteria": {
      "billing": "Questões de pagamento ou assinatura",
      "technical": "Erros ou problemas de integração",
      "sales": "Questões de preços ou de conta"
    }
  }
}

O valor de retorno é uma das opções billing / technical / sales, além de uma medida de confiança. Sem análise, sem formatos de fallback.

Três primitivas de pergunta

Todas as decisões se resumem a três tipos de perguntas. Esta é a abstração central do Jev; entendê-las é entender todo o sistema:

• Choice — Escolha uma opção de um conjunto de candidatos mutuamente exclusivos. Usado para reconhecimento de intenção, roteamento de tickets e seleção de ações.
• Score — Pontuação baseada em uma escala ou critérios de avaliação. Usado para ordenação por relevância, avaliação de qualidade e classificação de riscos.
• Noul — Responde a uma pergunta do tipo sim/não, retornando a probabilidade de a resposta ser “sim”. Usado para validação de conteúdo, verificação de asserções e barreiras de segurança.

Uma única solicitação pode combinar esses três tipos de perguntas. O modelo lê o estado uma única vez e avalia todas as perguntas em paralelo.

A posição do System One

O System One é uma categoria de modelos construídos especificamente para “tomar decisões rápidas e estruturadas que o software possa usar diretamente”. O Jev é o primeiro modelo dessa categoria. Ele não substitui os modelos de raciocínio do tipo System Two, mas complementa-os com uma divisão de trabalho:

• System One: Julgamentos de alta frequência, baixa latência e estruturados. São uma evolução do if/else nas linhas de produção de negócios.
• System Two: Tarefas complexas que exigem raciocínio em múltiplos passos e pensamento em cadeia longa.

Na prática, é comum usar o System One em grande escala nas linhas de produção para um roteamento rápido, atualizando para modelos mais potentes apenas quando realmente necessário um raciocínio profundo, reduzindo assim custos e latência.

Próximos passos

• Introdução em 5 minutos — Obtenha sua chave de API e execute sua primeira chamada
• Conceitos principais — Entenda o System One e os modelos de estado
• Padrões de arquitetura — Veja como organizar essas chamadas em ambientes de produção