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Documentação

Exemplos de casos de uso

Explore casos de uso da TypeSafe por setor e transforme ideias promissoras em fluxos de trabalho de software.

Use este mapa para fazer um brainstorming de onde a TypeSafe poderia se encaixar no seu setor. Abra o setor mais próximo, examine as decisões de exemplo e adapte-as aos documentos e às ações do seu próprio fluxo de trabalho.

Categorias de casos de uso de exemplo

Software de automação com IA

Alterne IA com software confiável de um jeito que você possa executá-lo um milhão de vezes em segundo plano sem um copiloto humano. O código é dono do fluxo de controle (não arquivos markdown), enquanto a TypeSafe cuida das decisões semânticas e da compreensão de linguagem.

Aplicações em tempo real

Inteligência de ponta em velocidades de tempo real (150 ms) significa que a IA pode tomar decisões mais rápido do que a percepção humana. Rápida e inteligente o suficiente para ser programada para jogar ou embutida em uma UI.

MapReduce de IA sobre big data

100× mais barato significa que você pode processar conjuntos de dados gigantes. Busque informações relevantes em grandes corpora, classifique grandes traces de agentes e extraia características para fazer previsões.

Verificação universal

Verifique o prompt de entrada, extrações, traces de raciocínio, chamadas de ferramenta ou entradas de qualquer outra IA. Detecte jailbreaks, erros de citação, alucinações, erros e outros modos de falha que outras IAs ou LLMs cometem a uma fração do custo da chamada real ao LLM.

Engenharia de harness

Use consultas ao Jev para tornar seu harness mais inteligente — roteamento de modelos, recuperação semântica de contexto, detecção de erros de LLM e guardrails, classificação de traces de raciocínio na velocidade da luz e a uma fração do custo.

Casos de uso de automação de exemplo

Busca e recuperação
  • Substitua ou complemente embeddings em pipelines de RAG com busca semântica, pontuação e ranking.
  • Pontue a relevância entre consulta e candidato.
  • Reordene resultados com comparações pareadas.
  • Faça cross-encode de consultas e candidatos para maior precisão.
  • Selecione contexto útil para fluxos de trabalho de IA a jusante.
Descoberta científica
  • Faça triagem de artigos segundo critérios de inclusão e exclusão para revisões sistemáticas.
  • Rotule passagens em transcrições de entrevistas, respostas abertas de pesquisas e notas de campo usando temas ou categorias predefinidos.
  • Verifique se as passagens citadas sustentam afirmações em manuscritos e resumos gerados.
  • Sinalize detalhes metodológicos ausentes, como controles, descrições de conjuntos de dados e configurações experimentais.
  • Identifique entidades e relações entre artigos para construir grafos de conhecimento de pesquisa, ligando descobertas a passagens de apoio.
Roteamento de modelos
  • Use o Jev para construir um roteador personalizado que escolhe qual LLM recebe cada prompt.
  • Defina regras de roteamento e limiares para o seu fluxo de trabalho específico.
  • Classifique intenção e domínio.
  • Estime dificuldade e risco.
  • Escalone requisições que precisam de um modelo mais caro.
Guardrails para LLM
  • Coloque verificações semânticas em cada entrada, saída e chamada de ferramenta do LLM a uma fração do custo da chamada ao LLM.
  • Detecte jailbreaks e injeção de prompt.
  • Identifique violações de política e exposição de dados sensíveis.
  • Detecte erros em chamadas de ferramenta e falhas de qualidade de resposta em tempo real.
  • Registre resultados estruturados de verificação e probabilidades para tornar falhas do sistema de IA e do harness mais fáceis de rastrear.
Linting semântico de código
  • Use consultas ao Jev para adicionar lints semânticos automatizados a código e texto.
  • Defina verificações para as convenções de código e diretrizes de escrita da sua equipe.
  • Execute essas verificações na CI e sinalize violações para revisão.
Extração de características para modelagem preditiva
  • Use o Jev para extrair características probabilísticas de dados em linguagem natural.
  • Combine essas características com dados estruturados para treinar modelos em tarefas com resultados de referência.
  • Use fluxos de trabalho de autoresearch para propor definições de características e avaliar seu valor preditivo contra uma referência reservada.
Recrutamento
  • Avalie currículos, candidaturas e feedback de entrevistas segundo critérios explícitos e relacionados ao cargo.
  • Identifique experiência relevante.
  • Pontue evidências de competências exigidas.
  • Combine candidatos a vagas.
  • Encaminhe candidatos para gerentes de contratação ou recrutadores.
  • Escalone casos incertos para revisão humana.
Geração de leads
  • Combine perfis de empresas, biografias de executivos e mensagens recebidas com um perfil de cliente ideal.
  • Pontue o ajuste ao setor e a maturidade da empresa.
  • Detecte relevância do comprador, dores e intenção de compra.
  • Priorize e encaminhe leads.
Suporte ao cliente
  • Classifique tickets recebidos por problema, área de produto e intenção do cliente.
  • Processe transcrições de chamadas para extrair problemas do cliente, compromissos e ações de acompanhamento.
  • Detecte urgência, frustração, risco de churn e pedidos de reembolso.
  • Encaminhe casos para a equipe, a fila ou o fluxo de trabalho automatizado certos.
  • Verifique respostas de suporte contra as políticas e a solicitação do cliente.
Sinistros de seguro
  • Classifique relatórios de primeiro aviso de sinistro, notas de reguladores e documentos comprobatórios.
  • Detecte complexidade do sinistro, informações ausentes e possíveis indicadores de fraude.
  • Priorize sinistros para processamento direto ou análise por um especialista.
  • Escalone casos incertos ou de alto risco para um regulador humano.
Crimes financeiros
  • Avalie narrativas de transações, documentos de KYC e históricos de alertas em busca de características suspeitas.
  • Combine entidades entre nomes, perfis e registros inconsistentes.
  • Priorize alertas por risco, relevância e qualidade das evidências.
  • Encaminhe casos ambíguos para investigadores revisarem.
Jurídico e conformidade
  • Classifique contratos, políticas, documentos regulatórios e alegações de marketing.
  • Detecte cláusulas ausentes, alegações proibidas e violações de política.
  • Verifique documentos contra requisitos legais ou de conformidade explícitos.
  • Escalone achados de alto risco ou incertos para o jurídico ou as equipes de conformidade.
Marketplaces de e-commerce
  • Classifique e normalize listagens de produtos em catálogos de vendedores inconsistentes.
  • Extraia atributos de produto a partir de títulos e descrições.
  • Detecte listagens proibidas, sinais de falsificação, abuso de avaliações e violações de política.
  • Ordene produtos e encaminhe listagens incertas para revisão humana.
Moderação e confiança e segurança
  • Aplique critérios específicos da empresa e nuançados para decidir quais publicações atendem aos seus padrões de moderação.
  • Modere conteúdo de usuários e conversas automatizadas em comunidades, suporte ao cliente e fluxos de trabalho de SDR.
  • Detecte toxicidade, assédio, spam, fraude, conselhos inseguros, exposição de dados pessoais, pedidos de descadastro e alegações que violam políticas.
  • Combine gravidade e confiança para permitir, alertar, revisar ou bloquear conteúdo.
Publicidade
  • Avalie criativos, textos de campanha, páginas de destino e contexto de veiculação.
  • Classifique segurança de marca e adequação ao público.
  • Verifique conformidade regulatória e alegações proibidas.
  • Avalie a qualidade do criativo e o alinhamento entre anúncio e página de destino.
Jogos
  • Avalie denúncias de jogadores, chat no jogo, avaliações e conversas de suporte.
  • Modere o chat e detecte abuso, toxicidade ou comportamento suspeito.
  • Anote conteúdo e pontue frustração ou engajamento.
  • Detecte sinais de churn e encaminhe pedidos de suporte de jogadores.
Avaliação de risco
  • Converta relatórios de incidentes, notas de sinistros, descrições de transações e avaliações de fornecedores em indicadores probabilísticos de risco.
  • Use esses indicadores em fluxos de trabalho de seguros e subscrição.
  • Classifique tipos de risco e detecte características suspeitas.
  • Pontue a gravidade e priorize a revisão.
  • Extraia características para modelos de risco mais amplos.
Previsão de demanda
  • Enriqueça modelos de previsão com sinais semânticos de consultas de clientes, notas de vendas, avaliações de produtos, tickets de suporte e relatórios de mercado.
  • Extraia intenção de compra, urgência e interesse por produto.
  • Detecte preocupações de oferta, pressão competitiva e temas emergentes de demanda.
  • Alimente esses recursos em um modelo de previsão junto com dados históricos de séries temporais.
Grafos e grafos de conhecimento
  • Anote e verifique grafos de conhecimento com decisões semânticas tipadas.
  • Classifique relações e tipos de entidade.
  • Detecte contradições entre registros ou alegações.
  • Ofereça suporte a travessia probabilística e classificação hierárquica.

Categorias de tarefas de exemplo

Forma da decisão Recorra a ela quando Exemplos
Classificação Uma categoria conhecida deve vencer Intenção, tópico, departamento, tipo de risco, tipo de entidade
Detecção Você precisa de uma probabilidade de que uma propriedade esteja presente Spam, fraude, urgência, jailbreaks, dados sensíveis
Pontuação A resposta pertence a uma rubrica ordenada Gravidade, relevância, qualidade, frustração, adequação
Roteamento Uma categoria seleciona o próximo caminho do código Uso de ferramentas, escalonamento, roteamento de modelos, filas de suporte
Busca Você precisa encontrar itens que correspondam a uma consulta em linguagem natural Busca semântica, descoberta de documentos, geração de candidatos
Recuperação Um fluxo de trabalho precisa do contexto ou dos registros mais relevantes Contexto de RAG, recuperação de evidências, consulta de conhecimento
Ranking Os itens precisam ser ordenados por relevância semântica ou qualidade Resultados de busca, recomendações, priorização de candidatos
Verificação Um artefato precisa ser verificado em busca de modos de falha específicos Sustentação de citações, violações de política, erros em chamadas de ferramenta, qualidade de resposta
Extração de características de ML Um modelo clássico de ML a jusante precisa de sinais semânticos Intenção de compra, interesse por produto, pressão competitiva, sinais de churn
Extração de dados estruturados Campos conhecidos precisam ser recuperados de uma entrada não estruturada Atributos de candidato, campos de pedido, rótulos de documento