WedStackJev API
System One Infrastructure
ДокументацияВведениеВведение в Jev и System One

Введение в Jev и System One

Jev is TypeSafe's flagship model and the first System One model. Send state and typed questions; get structured answers your code can use directly.

Jev — флагманская модель TypeSafe и первая модель System One. Передавайте состояние (state) и типизированные вопросы (questions); получайте структурированные ответы, которые ваш код может использовать напрямую.

Большие языковые модели (LLM) созданы для генерации текста, предназначенного для чтения человеком. Когда вам требуется, чтобы модель вынесла решение, которое затем будет обработано кодом, возникает несоответствие: приходится принуждать систему генерации текста выдавать структурированные решения, а затем парсить полученный результат обратно в формат, на который код сможет надежно опираться.

Jev — флагманская модель TypeSafe и первая модель System One. Модели System One созданы для принятия быстрых, структурированных решений, которые программное обеспечение может использовать напрямую. Jev оценивает типизированные вопросы (questions) относительно состояния (state) и возвращает структурированный результат напрямую. Никакой генерации текста, никакого парсинга. Вы получаете типизированные значения и распределения вероятностей, на основе которых ваш код может ветвиться, выполнять сортировку и маршрутизацию. Choice и Score также возвращают уверенность (confidence), которую ваш код может использовать для принятия решения о том, стоит ли и как именно реагировать на полученный ответ.

MERMAID ACTIONS={TRUE} THEME={NULL} api.wedstack.ru/v1 
%%{init: {"fontFamily": "Inter, sans-serif", "flowchart": {"rankSpacing": 35, "wrappingWidth": 300, "subGraphTitleMargin": {"top": 12, "bottom": 12}}}}%%
flowchart LR
    input["состояние + вопросы<br/>(state + questions)"]

    subgraph model["Модель TypeSafe AI"]
        evaluate["оценка каждого вопроса<br/>относительно состояния<br/>параллельно"]
    end

    input -- "один запрос" --> model
    model -- "один ответ" --> answers["типизированные ответы<br/>+ вероятности<br/>+ уверенность<br/>(Choice и Score)"]
    answers --> code["<b>ваш код</b><br/>ветвление, сортировка и маршрутизация"]

Примитивы TypeSafe

TypeSafe предоставляет три AI-примитива. Подобно программным примитивам, наши AI-примитивы модульны, компонуемы, структурированы, надежны и быстры. Каждый из них задает свой тип вопроса и возвращает свой тип ответа.

Тип вопроса Цель Возвращаемые данные
Choice Выбрать вариант из списка choice, probabilities, confidence
Score Оценить состояние по рубрике score, probabilities, confidence
Noul Верно ли утверждение? noul (0–1)

Все три типа вопросов можно комбинировать в одном вызове API. Каждый вопрос оценивается параллельно и изолированно относительно одного и того же состояния за один проход. Добавление вопросов практически не влияет на время отклика. Поскольку каждый вопрос оценивается независимо, добавление вопросов не приводит к деградации контекста (context-rot).

Атомарные вопросы, компонуемые в коде

Модели System One работают наиболее эффективно, когда каждый вопрос сфокусирован на одной конкретной, четко определенной задаче. Относитесь к каждому вопросу как к быстрой интуитивной оценке: суждению, которое опытный специалист мог бы вынести за несколько секунд при наличии нужного контекста.

Если вопрос, который вы хотите задать, требует длительных рассуждений или учитывает несколько независимых факторов, декомпозируйте его. Сформулируйте каждый фактор как отдельный вопрос, а затем объедините результаты с помощью логики в вашем коде. Это сохраняет надежность каждой отдельной оценки и дает вам полный контроль над весами отдельных факторов.

Например, вместо вопроса «оцени этот питч стартапа», спросите отдельно об объеме рынка, технической реализуемости и дифференциации. Объедините оценки по собственной формуле. При смене приоритетов вам достаточно изменить коэффициент в коде, а не переписывать промпт.

Следующие шаги