Jev AI

傳統 AI API 通常用於生成文字、圖像或其他內容，而 Jev 更關注 AI 工作流中的另一個環節：將自然語言和非結構化輸入轉換為應用能夠理解和執行的結構化決策。

透過 Jev API，開發者可以建構意圖路由、分類、過濾、內容審核、資料驗證以及其他基於決策的 AI 工作流，而無需從零開始建構完整的決策層。

作為 AI 決策層的 Jev

Jev 可以作為使用者輸入與應用業務邏輯之間的 AI 決策層。

使用者請求通常包含自然語言、多個潛在意圖，或者無法直接匹配固定資料結構的資訊。Jev 可以分析這些輸入，並回傳結構化結果，再將結果傳遞給應用程式的下一步邏輯。

一個典型的工作流程是：

使用者輸入 → Jev AI → 決策 → 結構化輸出 → 應用操作

因此，Jev 適用於需要 AI 驅動的路由、分類、驗證、過濾以及其他結構化決策的應用。

使用 Jev API 可以建構什麼？

意圖路由

Jev 可以識別使用者請求背後的意圖，並將請求路由到合適的工作流、模型、工具或應用操作。

AI 分類

使用 Jev 將文字、請求、文件和其他輸入分類到預定義或自訂類別中。

AI 過濾

分析輸入內容，並判斷內容應該被接受、過濾、路由或採用其他方式處理。

AI 內容審核

建構內容審核工作流，分析使用者生成內容並回傳結構化審核結果。

AI 驗證

利用結構化推理檢查輸入、記錄或資料是否符合應用要求。

自訂 AI 決策

針對具體應用需求建立自訂 AI 決策工作流，並以應用可以直接處理的格式回傳結果。

面向開發者的 Jev API

Jev API 為開發者提供了一種透過 API 將 AI 決策能力整合到應用中的方式。

開發者可以向 Jev 傳送輸入，定義可用的決策選項或工作流要求，並透過 API 請求獲得結構化結果。這些結果隨後可以被應用業務邏輯、自動化工作流、AI Agent 或其他下游系統繼續使用。

因此，Jev 可以作為大型應用架構中的靈活 AI 決策層。

結構化推理 API

Jev 將 AI 推理與結構化輸出結合起來，讓應用能夠以程式化的方式處理 AI 決策結果。

開發者不需要僅依賴自由文字回應，而是可以圍繞明確的決策和機器可讀結果設計工作流。這使 AI 輸出更容易與應用邏輯、API、資料庫、自動化流程以及其他軟體系統連接。

為什麼使用 Jev AI？

許多應用需要 AI 完成的不只是內容生成，還包括理解使用者需求、在多個結果之間進行選擇、驗證資訊，以及判斷下一步應該執行什麼操作。

Jev 專注於這些以決策為核心的 AI 工作流。

開發者可以使用 Jev Playground 快速測試不同的決策工作流，再透過 Jev API 將經過驗證的工作流整合到自己的應用中，而無需為每一種使用場景單獨從零建構決策層。

探索 Jev AI 生態

從 Jev Playground 開始，測試 AI 決策工作流，探索真實使用案例，並了解 Jev 如何整合到你的應用中。

當你準備開始建構時，可以透過 Jev API 文件將 Jev 連接到自己的軟體和工作流中。

探索 → 體驗 → 整合 → 建構

Jev AI 常見問題

Jev 實戰範例

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