示例用例
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示例用例
按行业探索 TypeSafe 的用例，将富有前景的想法转化为软件工作流。
使用此图构思 TypeSafe 可以在你所在的行业中发挥作用的场景。打开最接近的行业，浏览示例决策，并将其适配到你自身工作流中的文档和操作。
示例用例类别
AI 自动化软件
以可靠的方式将 AI 与软件结合，使其能在无人协作的情况下于后台运行百万次。代码拥有控制流（而非 Markdown 文件），TypeSafe 则处理语义决策及语言理解。
实时应用
以实时速度（150 毫秒）提供前沿智能，意味着 AI 的决策速度快于人类的感知范围。速度够快、智能够高，足以编程玩游戏或嵌入 UI 中。
大数据上的 AI Map Reduce
100 倍的成本优势意味着你可以处理海量数据集。在巨大语料库中搜索相关信息，对庞大的 agent 轨迹进行分类，并提取特征以进行预测。
通用验证
验证输入提示、提取结果、推理轨迹、工具调用，或任何其他 AI 的输入。检测越狱、引用错误、幻觉、失误或其他 AI 或 LLM 可能出现的错误模式，成本仅为实际 LLM 调用的一小部分。
Harness 工程
使用 Jev 查询让你的 harness 更智能 —— 包括模型路由、语义上下文检索、LLM 错误检测及护栏，以及闪电般速度的推理轨迹分类，成本仅为极小部分。
示例自动化用例
示例任务类别
| 决策类型 | 适用场景 | 示例 |
|---|---|---|
| 分类 | 某个已知类别应胜出 | 意图、主题、部门、风险类型、实体类型 |
| 检测 | 需要计算某个属性存在的概率 | 垃圾邮件、欺诈、紧急程度、越狱攻击、敏感数据 |
| 评分 | 答案属于有序量规中的一项 | 严重程度、相关性、质量、挫败感、适用性 |
| 路由 | 类别决定下一段代码路径 | 工具调用、升级处理、模型路由、支持队列 |
| 搜索 | 需要查找匹配自然语言查询的项目 | 语义搜索、文档发现、候选项生成 |
| 检索 | 工作流需要最相关的上下文或记录 | RAG 上下文、证据检索、知识查找 |
| 排序 | 项目需按语义相关性或质量排序 | 搜索结果、推荐、候选项优先级排序 |
| 验证 | 人工制品必须针对特定失效模式进行检查 | 引用支持、政策违规、工具调用错误、回复质量 |
| ML 特征提取 | 下游传统 ML 模型需要语义信号 | 购买意图、产品兴趣、竞争压力、流失信号 |
| 结构化数据提取 | 必须从非结构化输入中恢复已知字段 | 候选人属性、订单字段、文档标签 |
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