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Jev, System One et routage IA, expliqués
Guides pratiques et comparatifs honnêtes pour décider si Jev a sa place dans vos workflows, et comment l’y mettre.
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Qu’est-ce que Jev, le modèle de décision de TypeSafe AI ?
Jev, de TypeSafe AI, renvoie des décisions typées avec probabilités et confiance. Usages, limites, prix, versions, langues et données.
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Modèle System One : ce que le Système 1 et le Système 2 disent de l’IA
Ce que TypeSafe appelle un modèle System One, l’analogie de Kahneman et ses limites, la calibration, et quand un LLM reste nécessaire.
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Jev ou LLM : lequel choisir pour router et classer ?
Jev ou un LLM (Claude, GPT, Gemini) pour router et classer ? Coût par décision chiffré, latence, format, confiance et modèle hybride.
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Jev face aux autres classifieurs de texte : règles, fine-tuning, zero-shot
Règles, BERT fine-tuné, embeddings, classifieur zero-shot, routeurs de LLM : ce que chacun demande, coûte et garantit face à Jev.
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Jev dans n8n : router vos tickets avec un seuil de confiance
Appeler Jev de TypeSafe AI dans n8n avec le nœud HTTP Request, router selon la confiance, replier vers votre LLM. Workflow testé à importer.
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Jev dans LangChain : un routeur LangGraph à seuil de confiance
Remplacer un classifieur LLM par Jev dans LangGraph : un nœud Jev, une arête conditionnelle sur la confiance, un repli vers votre LLM. Code testé.
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Jev dans CrewAI : un @router de Flow à seuil de confiance
Router vos tickets dans un Flow CrewAI avec Jev : le @router choisit la branche selon la confiance, votre LLM reprend la main sinon. Code testé.
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Jev dans Temporal : une activité, une retry policy et un workflow déterministe
Appeler Jev depuis un workflow Temporal en Python : activité avec retry policy pour 429 et 529, branche sur la confiance, repli vers votre LLM.