Jev
Jev es el modelo de decisión de TypeSafe AI. Funciona igual que Laya: lee un texto, responde a una pregunta que tú defines y devuelve siempre una de las respuestas que has previsto, con lo segura que está de cada una. Cada respuesta posible es una salida del nodo, y el texto continúa solo por la de la respuesta elegida.
La diferencia está en dónde se decide: el texto se envía al servicio de TypeSafe AI, que lee textos largos, y cada decisión se cobra en tu cuenta de TypeSafe AI. Úsalo cuando tus textos sean demasiado largos para Laya o cuando prefieras trabajar con ese servicio.
Cuándo usarlo
- Clasificar documentos largos, como contratos, informes o hilos completos de correo.
- Repartir solicitudes extensas entre los equipos que deben atenderlas.
- Decidir si una reclamación detallada requiere la intervención de una persona.
- Etiquetar expedientes con todos los temas que tratan.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Credential (obligatorio) | La credencial del servicio Jev API. Elige una en Seleccionar una credencial o crea una con Crear nueva credencial, con la clave de tu cuenta de TypeSafe AI. Más información en Credenciales. |
| Text (obligatorio) | El texto sobre el que se decide. Conéctalo desde otro componente o escríbelo. En Batch Mode, cambia a Mapped y arrastra el campo del elemento que contiene el texto. |
| Decision | El tipo de decisión: Pick one (elegir una respuesta), Pick several (todas las que apliquen), Yes or no (sí o no) o Scale (un nivel de una escala). Por defecto: Pick one. Los campos y las salidas del nodo cambian según lo que elijas. |
| Question (obligatorio) | Lo que hay que decidir, en lenguaje normal y en el idioma de los textos. Por ejemplo: «¿Qué equipo debe atender este mensaje?». |
| Answers (obligatorio con Pick one y Pick several) | Una fila por respuesta: su nombre y cuándo elegirla. La descripción es lo que Jev compara con el texto. Necesitas al menos dos respuestas y como máximo 50. |
| Levels (obligatorio con Scale) | Los niveles de la escala, de menor a mayor; por ejemplo baja, media, alta. Entre 2 y 10 niveles, sin nombres repetidos. |
Opciones avanzadas
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Minimum confidence | Un valor entre 0 y 1. Si la respuesta es menos segura que este valor, el texto no sale por esa respuesta sino por una salida adicional Unsure, para que lo revise una persona. Con 0 (por defecto) está desactivado. |
| Model | La versión de Jev que se usa. Por defecto: jev-latest, que sigue siempre la última versión. Si escribes una versión concreta (por ejemplo jev-1.13.0), las respuestas se mantienen estables aunque salgan versiones nuevas. |
Procesamiento por lotes
Con el interruptor Batch Mode activado, el componente se ejecuta una vez por cada elemento de la lista que conectes en Batch Input y devuelve todos los resultados juntos en una lista. Parallel Executions indica cuántos elementos se procesan a la vez (de 1 a 5). Skip if Empty Batch Input salta el componente si la lista llega vacía, y Skip Branch if Empty Output detiene los componentes siguientes si el resultado está vacío. Más información en Conceptos clave.
Solo el texto cambia de un elemento a otro: la pregunta y las respuestas son las mismas para todos, y cada elemento sale por su propia respuesta.
Uso como herramienta de un agente
Puedes conectar este componente a la entrada Tools de un agente. En la pestaña Tool, Tool Name y Tool Description son el nombre y la explicación con los que el agente reconoce la herramienta y decide cuándo usarla: escribe una descripción clara de lo que hace.
Si los dejas vacíos, se forman a partir de tu pregunta y sus respuestas. El agente escribe él mismo el texto sobre el que decidir y recibe la decisión completa. Mientras el nodo está conectado como herramienta, las salidas por respuesta se ocultan.
Resultado
Las salidas son las mismas que en Laya:
- Una salida por respuesta (Pick one), por respuesta más None of them (Pick several), Yes y No (Yes or no) o una por nivel (Scale). Si has puesto un valor en Minimum confidence, aparece también Unsure. Solo la salida elegida lleva el texto (en Pick several, todas las que apliquen).
- Decision: el texto y su decisión como datos: la pregunta, el tipo de decisión, la respuesta elegida (
answer), lo segura que está (confidence), la probabilidad de cada respuesta (probabilities) y si quedó por debajo del mínimo de confianza (unsure).
Ejemplo
El despacho Asesoría Martín Torres recibe consultas largas por correo, a menudo con todo el historial de la conversación. Con Jev:
- Conecta el cuerpo del correo a Text y elige la credencial de Jev API.
- Deja Decision en Pick one y escribe en Question: «¿A qué área corresponde esta consulta?».
- En Answers añade fiscal (impuestos, declaraciones, IVA), laboral (nóminas, contratos de trabajo, despidos) y mercantil (sociedades, contratos entre empresas).
- Conecta cada salida a la bandeja del área correspondiente y la salida Unsure a una revisión manual, con Minimum confidence en 0,7.
Buenas prácticas
- Describe bien cada respuesta y escríbelas en el idioma de los textos.
- Una decisión por nodo. Para dos preguntas sobre el mismo texto, usa dos nodos.
- Fija la versión en Model si necesitas que los resultados no cambien con el tiempo.
Componentes relacionados
- Laya: el modelo de decisión propio de NappAI, sin credencial y sin enviar el texto fuera.
- OpenAI Decisions: el mismo tipo de decisión con OpenAI, que también mira imágenes.
- Agent: un agente al que puedes darle Jev como herramienta.