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예시 사용 사례

업종별로 TypeSafe 사용 사례를 살펴보고, 유망한 아이디어를 소프트웨어 워크플로로 바꿉니다.

이 지도를 사용해 여러분의 업종에서 TypeSafe가 어디에 들어갈 수 있을지 아이디어를 짜 보십시오. 가장 가까운 업종을 열고, 예시 결정을 훑어본 다음, 여러분 워크플로의 문서와 행동에 맞게 각색하십시오.

예시 사용 사례 카테고리

AI 자동화 소프트웨어

사람이 옆에서 돕지 않고도 백그라운드에서 백만 번을 돌릴 수 있는 방식으로 AI를 신뢰할 수 있는 소프트웨어와 엮습니다. 제어 흐름은 코드가 소유하며(마크다운 파일이 아니라), TypeSafe가 의미적 결정과 언어 이해를 맡습니다.

실시간 애플리케이션

실시간 속도(150ms)의 프론티어 지능은 AI가 사람의 지각보다 빠르게 결정을 내릴 수 있음을 뜻합니다. 게임을 하도록 프로그래밍하거나 UI에 내장할 수 있을 만큼 빠르고 똑똑합니다.

빅데이터에 대한 AI 맵리듀스

100배 더 저렴하다는 것은 거대한 데이터셋을 처리할 수 있다는 뜻입니다. 거대한 코퍼스에서 관련 정보를 검색하고, 거대한 에이전트 트레이스를 분류하고, 특징을 추출해 예측을 만듭니다.

범용 검증

입력 프롬프트, 추출물, 추론 트레이스, 도구 호출, 또는 다른 어떤 AI의 입력을 검증합니다. 실제 LLM 호출 비용의 일부로, 다른 AI나 LLM이 저지르는 탈옥, 인용 오류, 환각, 실수 및 기타 오류 모드를 탐지합니다.

하네스 엔지니어링

Jev 쿼리로 하네스를 더 똑똑하게 만듭니다. 모델 라우팅, 의미적 컨텍스트 검색, LLM 오류 탐지와 가드레일, 추론 트레이스 분류를 광속으로, 그리고 비용의 일부로 처리합니다.

예시 자동화 사용 사례

검색과 리트리벌
  • RAG 파이프라인의 임베딩을 의미 검색, 채점, 랭킹으로 대체하거나 보완합니다.
  • 쿼리와 후보 사이의 관련성을 채점합니다.
  • 쌍별 비교로 결과의 순위를 다시 매깁니다.
  • 더 높은 정밀도를 위해 쿼리와 후보를 교차 인코딩합니다.
  • 다운스트림 AI 워크플로에 쓸 유용한 컨텍스트를 선택합니다.
과학적 발견
  • 체계적 문헌 고찰을 위해 포함 및 배제 기준에 따라 논문을 선별합니다.
  • 미리 정의한 주제나 범주를 사용해 인터뷰 녹취록, 개방형 설문 응답, 현장 노트의 구절에 레이블을 붙입니다.
  • 인용된 구절이 원고와 생성된 요약의 주장을 뒷받침하는지 확인합니다.
  • 대조군, 데이터셋 설명, 실험 설정 같은 누락된 방법론적 세부를 표시합니다.
  • 논문 전반의 개체와 관계를 식별해 연구 지식 그래프를 구축하고, 발견을 뒷받침하는 구절에 연결합니다.
모델 라우팅
  • 각 프롬프트를 어느 LLM이 받을지 고르는 맞춤형 라우터를 Jev로 만듭니다.
  • 특정 워크플로에 맞게 라우팅 규칙과 임계값을 설정합니다.
  • 의도와 도메인을 분류합니다.
  • 난이도와 위험을 추정합니다.
  • 더 비싼 모델이 필요한 요청을 에스컬레이션합니다.
LLM 가드레일
  • LLM 호출 비용의 일부로 모든 LLM 입력, 출력, 도구 호출에 의미 검사를 둡니다.
  • 탈옥과 프롬프트 인젝션을 탐지합니다.
  • 정책 위반과 민감 데이터 노출을 식별합니다.
  • 도구 호출 오류와 응답 품질 실패를 실시간으로 탐지합니다.
  • AI 시스템과 하네스 실패를 더 쉽게 추적하도록 구조화된 검사 결과와 확률을 기록합니다.
의미적 코드 린팅
  • Jev 쿼리로 코드와 글쓰기에 자동화된 의미 린트를 추가합니다.
  • 팀의 코딩 관례와 글쓰기 지침에 대한 검사를 정의합니다.
  • CI에서 이 검사를 실행하고 위반을 검토용으로 표시합니다.
예측 모델링을 위한 특징 추출
  • Jev로 자연어 데이터에서 확률적 특징을 추출합니다.
  • 이 특징을 구조화 데이터와 결합해 정답 결과가 있는 과제용 모델을 훈련합니다.
  • 오토리서치 워크플로로 특징 정의를 제안하고, 홀드아웃 정답에 대한 예측 가치를 평가합니다.
채용
  • 이력서, 지원서, 면접 피드백을 명시적이고 직무 관련 기준에 따라 평가합니다.
  • 관련 경험을 식별합니다.
  • 요구 역량에 대한 근거를 채점합니다.
  • 후보를 역할에 매칭합니다.
  • 후보를 채용 관리자나 리크루터에게 라우팅합니다.
  • 불확실한 사례를 사람 검토로 에스컬레이션합니다.
리드 생성
  • 회사 프로필, 임원 약력, 인바운드 메시지를 이상적 고객 프로필에 매칭합니다.
  • 업종 적합성과 회사 성숙도를 채점합니다.
  • 구매자 관련성, 페인 포인트, 구매 의도를 탐지합니다.
  • 리드의 우선순위를 정하고 라우팅합니다.
고객 지원
  • 접수된 티켓을 이슈, 제품 영역, 고객 의도로 분류합니다.
  • 통화 녹취록을 처리해 고객 이슈, 약속, 후속 조치를 추출합니다.
  • 긴급도, 불만, 이탈 위험, 환불 요청을 탐지합니다.
  • 사례를 알맞은 팀, 큐, 자동화 워크플로로 라우팅합니다.
  • 지원 응답이 정책과 고객 요청에 부합하는지 검증합니다.
보험 청구
  • 최초 손해 통지 보고서, 손해사정사 메모, 첨부 문서를 분류합니다.
  • 청구의 복잡성, 누락 정보, 잠재적 사기 지표를 탐지합니다.
  • 자동 처리 또는 전문가 검토를 위해 청구의 우선순위를 정합니다.
  • 불확실하거나 고위험 사례를 사람 손해사정사에게 에스컬레이션합니다.
금융 범죄
  • 거래 내역 서술, KYC 문서, 경보 이력을 의심스러운 특성에 대해 평가합니다.
  • 일관되지 않은 이름, 프로필, 기록 전반에서 개체를 매칭합니다.
  • 위험, 관련성, 근거 품질에 따라 경보의 우선순위를 정합니다.
  • 모호한 사례를 조사관에게 라우팅해 검토하게 합니다.
법무 및 컴플라이언스
  • 계약서, 정책, 규제 제출 서류, 마케팅 주장을 분류합니다.
  • 누락된 조항, 금지된 주장, 정책 위반을 탐지합니다.
  • 명시적 법적 또는 컴플라이언스 요건에 따라 문서를 검증합니다.
  • 고위험 또는 불확실한 발견을 법무나 컴플라이언스 팀으로 에스컬레이션합니다.
이커머스 마켓플레이스
  • 일관되지 않은 판매자 카탈로그 전반에서 상품 목록을 분류하고 정규화합니다.
  • 제목과 설명에서 상품 속성을 추출합니다.
  • 금지된 목록, 위조 신호, 리뷰 악용, 정책 위반을 탐지합니다.
  • 상품 순위를 정하고 불확실한 목록을 사람 검토로 라우팅합니다.
모데레이션과 신뢰 및 안전
  • 회사 고유의 미묘한 기준을 적용해 어떤 게시물이 모데레이션 기준을 충족하는지 결정합니다.
  • 커뮤니티, 고객 지원, SDR 워크플로 전반에서 사용자 콘텐츠와 자동화 대화를 모데레이션합니다.
  • 유해성, 괴롭힘, 스팸, 사기, 안전하지 않은 조언, 개인정보 노출, 수신 거부 요청, 정책 위반 주장을 탐지합니다.
  • 심각도와 신뢰도를 결합해 콘텐츠를 허용, 경고, 검토 또는 차단합니다.
광고
  • 크리에이티브 소재, 캠페인 문구, 랜딩 페이지, 게재 지면 컨텍스트를 평가합니다.
  • 브랜드 안전성과 오디언스 적합성을 분류합니다.
  • 규제 준수와 금지된 주장을 확인합니다.
  • 크리에이티브 품질과 광고-랜딩 페이지 정합성을 평가합니다.
게임
  • 플레이어 신고, 인게임 채팅, 리뷰, 지원 대화를 평가합니다.
  • 채팅을 모데레이션하고 악용, 유해성, 의심스러운 행동을 탐지합니다.
  • 콘텐츠에 주석을 달고 불만이나 참여도를 채점합니다.
  • 이탈 신호를 탐지하고 플레이어 지원 요청을 라우팅합니다.
위험 평가
  • 사고 보고서, 청구 메모, 거래 설명, 공급업체 평가를 확률적 위험 지표로 변환합니다.
  • 이 지표를 보험과 언더라이팅 워크플로에서 사용합니다.
  • 위험 유형을 분류하고 의심스러운 특성을 탐지합니다.
  • 심각도를 채점하고 검토 우선순위를 정합니다.
  • 더 넓은 위험 모델을 위한 특징을 추출합니다.
수요 예측
  • 고객 문의, 영업 노트, 제품 리뷰, 지원 티켓, 시장 보고서의 의미 신호로 예측 모델을 풍부하게 합니다.
  • 구매 의도, 긴급도, 제품 관심을 추출합니다.
  • 공급 우려, 경쟁 압력, 새로 떠오르는 수요 주제를 탐지합니다.
  • 이런 특징을 과거 시계열 데이터와 함께 예측 모델에 넣습니다.
그래프와 지식 그래프
  • 타입이 지정된 의미 결정으로 지식 그래프에 주석을 달고 검증합니다.
  • 관계와 개체 유형을 분류합니다.
  • 레코드나 주장 사이의 모순을 탐지합니다.
  • 확률적 순회와 계층적 분류를 지원합니다.

예시 작업 카테고리

결정 형태 다음일 때 선택합니다 예시
분류 알려진 범주 하나가 이겨야 할 때 의도, 주제, 부서, 위험 유형, 개체 유형
탐지 어떤 속성이 존재할 확률이 필요할 때 스팸, 사기, 긴급도, 탈옥, 민감 데이터
채점 답이 순서가 있는 루브릭에 속할 때 심각도, 관련성, 품질, 불만, 적합성
라우팅 범주가 다음 코드 경로를 선택할 때 도구 사용, 에스컬레이션, 모델 라우팅, 지원 큐
검색 자연어 쿼리에 맞는 항목을 찾아야 할 때 의미 검색, 문서 탐색, 후보 생성
리트리벌 워크플로에 가장 관련 있는 컨텍스트나 레코드가 필요할 때 RAG 컨텍스트, 근거 검색, 지식 조회
랭킹 항목을 의미적 관련성이나 품질로 정렬해야 할 때 검색 결과, 추천, 후보 우선순위
검증 산출물을 특정 오류 모드에 대해 점검해야 할 때 인용 뒷받침, 정책 위반, 도구 호출 오류, 응답 품질
ML 특징 추출 다운스트림 고전 ML 모델에 의미 신호가 필요할 때 구매 의도, 제품 관심, 경쟁 압력, 이탈 신호
구조화 데이터 추출 알려진 필드를 비정형 입력에서 복원해야 할 때 후보 속성, 주문 필드, 문서 레이블