Jev by Jevapi

Jev by Jevapi - Transforme texto em classificação, avaliação e pontuação claras e acionáveis

Lançado em 28 de set. de 2026

Jev é uma ferramenta de processamento de texto que permite aos usuários classificar, avaliar e pontuar qualquer conteúdo de texto, incluindo mensagens de clientes, artigos, avaliações e dados empresariais. Ela suporta verificações personalizadas de sim/não, classificação de múltiplas etiquetas e pontuação numérica, com uma API pública para incorporar essas workflows diretamente em aplicativos externos.

36VisualizaçõesDevTools IAFreemiumProcessamento de DocumentosProcessamento de Linguagem NaturalModelo de Linguagem (LLM)Avaliação de ModelosAPI Disponível
Jev by Jevapi - Main Image

Funcionalidades Principais

Jev processa qualquer texto de entrada para gerar resultados estruturados e legíveis por máquina, que podem ser usados diretamente em outros aplicativos. Ele suporta três tipos distintos de operação para perguntas definidas pelo usuário:

  1. Classificação de múltipla escolha: Atribui o texto de entrada a uma das etiquetas personalizadas pré-definidas por você

  2. Avaliação Sim/Não: Retorna um resultado booleano claro para perguntas de avaliação binária

  3. Pontuação numérica: Atribui um valor numérico classificado ao conteúdo de entrada em sua escala personalizada de 2 a 10 níveis

Os tipos de texto de entrada suportados incluem mensagens de suporte ao cliente, artigos de notícias, avaliações de usuários e dados empresariais não estruturados.

Workflow

O fluxo padrão de execução no Jev segue três passos simples:

  1. Cole o texto de origem no campo de entrada

  2. Defina suas perguntas personalizadas, selecione o tipo de operação e adicione as etiquetas necessárias ou níveis de pontuação conforme a necessidade

  3. Execute o processo para receber as opções estruturadas, valores de probabilidade e pontuações finais. Todos os resultados gerados são formatados para uso direto em aplicativos conectados por meio da API pública.

Termos de Uso

A plataforma usa um sistema de uso baseado em créditos:

  • As requisições gratuitas são consumidas primeiro, com um crédito gratuito aplicado por cada requisição bem-sucedida

  • Depois que os créditos gratuitos forem esgotados, os créditos pagos são aplicados na taxa de 1 crédito pago para 1 milhão de tokens de entrada

Recomenda-se que os usuários revisem todas as decisões de alto risco retornadas pela ferramenta. O conteúdo enviado é encaminhado para o provedor de LLM configurado pelo administrador do espaço de trabalho. Os resultados da ferramenta são estimativas geradas pelo modelo e não têm garantia de 100% de precisão.

Comentários

Comentários

Por favor faça login para deixar um comentário.
Ainda não há comentários. Seja o primeiro a compartilhar sua opinião!