Exemplos de casos de uso

Explora casos de uso da TypeSafe por setor e transforma ideias promissoras em fluxos de trabalho de software.

Usa este mapa para fazer brainstorming sobre onde a TypeSafe poderia encaixar no teu setor. Abre o setor mais próximo, percorre as decisões de exemplo e adapta-as aos documentos e às ações do teu próprio fluxo de trabalho.

Categorias de casos de uso de exemplo

Software de automatização com IA

Intercala a IA com software fiável de forma a poderes executá-lo um milhão de vezes em segundo plano sem um copiloto humano. O código é dono do fluxo de controlo (não os ficheiros markdown), enquanto a TypeSafe trata das decisões semânticas e da compreensão da linguagem.

Aplicações em tempo real

Inteligência de fronteira a velocidades em tempo real (150 ms) significa que a IA pode tomar decisões mais depressa do que a perceção humana. Suficientemente rápida e inteligente para ser programada para jogar ou integrada numa interface de utilizador.

MapReduce de IA sobre big data

Um custo 100 vezes menor significa que podes processar conjuntos de dados gigantescos. Pesquisa informação relevante em corpus gigantescos, classifica traços de agentes gigantescos e extrai características para fazer previsões.

Verificação universal

Verifica o prompt de entrada, as extrações, os traços de raciocínio, as chamadas a ferramentas ou as entradas de qualquer outra IA. Deteta jailbreaks, erros de citação, alucinações, erros ou outros modos de falha que outras IA ou LLM cometem por uma fração do custo da chamada real ao LLM.

Engenharia de harness

Usa consultas à Jev para tornar o teu harness mais inteligente — encaminhamento de modelos, recuperação semântica de contexto, deteção de erros de LLM e guardrails, classificação de traços de raciocínio à velocidade da luz e por uma fração do custo.

Casos de uso de automatização de exemplo

Pesquisa e recuperação

Substitui ou complementa os embeddings nas pipelines RAG com pesquisa semântica, pontuação e ranking.
Pontua a relevância entre consulta e candidato.
Reordena resultados com comparações por pares.
Codifica de forma cruzada consultas e candidatos para maior precisão.
Seleciona contexto útil para fluxos de trabalho de IA a jusante.

Descoberta científica

Filtra artigos segundo critérios de inclusão e exclusão para revisões sistemáticas.
Etiqueta passagens em transcrições de entrevistas, respostas abertas de inquéritos e notas de campo usando temas ou categorias predefinidos.
Verifica se as passagens citadas sustentam as afirmações em manuscritos e resumos gerados.
Assinala detalhes metodológicos em falta, como controlos, descrições de conjuntos de dados e configurações experimentais.
Identifica entidades e relações entre artigos para construir grafos de conhecimento de investigação, ligando descobertas a passagens de apoio.

Encaminhamento de modelos

Usa a Jev para construir um router personalizado que escolhe qual o LLM que recebe cada prompt.
Define regras de encaminhamento e limiares para o teu fluxo de trabalho específico.
Classifica a intenção e o domínio.
Estima a dificuldade e o risco.
Escalona pedidos que precisam de um modelo mais caro.

Guardrails para LLM

Coloca verificações semânticas em cada entrada, saída e chamada a ferramentas de um LLM por uma fração do custo da chamada ao LLM.
Deteta jailbreaks e injeção de prompt.
Identifica violações de políticas e exposição de dados sensíveis.
Deteta erros em chamadas a ferramentas e falhas de qualidade das respostas em tempo real.
Regista resultados de verificação estruturados e probabilidades para tornar as falhas de sistemas de IA e de harness mais fáceis de rastrear.

Linting semântico de código

Usa consultas à Jev para adicionar lints semânticos automatizados ao código e à escrita.
Define verificações para as convenções de código e as diretrizes de escrita da tua equipa.
Executa estas verificações na CI e assinala as infrações para revisão.

Extração de características para modelação preditiva

Usa a Jev para extrair características probabilísticas de dados em linguagem natural.
Combina estas características com dados estruturados para treinar modelos em tarefas com resultados de referência.
Usa fluxos de trabalho de autoresearch para propor definições de características e avaliar o seu valor preditivo contra uma referência reservada.

Recrutamento

Avalia currículos, candidaturas e feedback de entrevistas segundo critérios explícitos e relacionados com a função.
Identifica experiência relevante.
Pontua provas de competências exigidas.
Emparelha candidatos com funções.
Encaminha candidatos para responsáveis de contratação ou recrutadores.
Escalona casos incertos para revisão humana.

Geração de leads

Emparelha perfis de empresas, biografias de executivos e mensagens recebidas com um perfil de cliente ideal.
Pontua o encaixe no setor e a maturidade da empresa.
Deteta a relevância do comprador, os pontos de dor e a intenção de compra.
Prioriza e encaminha leads.

Apoio ao cliente

Classifica os tickets recebidos por problema, área de produto e intenção do cliente.
Processa transcrições de chamadas para extrair problemas dos clientes, compromissos e ações de seguimento.
Deteta urgência, frustração, risco de abandono e pedidos de reembolso.
Encaminha os casos para a equipa, a fila ou o fluxo de trabalho automatizado certos.
Verifica as respostas de apoio em relação às políticas e ao pedido do cliente.

Sinistros de seguros

Classifica relatórios de primeiro aviso de perda, notas de peritos e documentos de apoio.
Deteta a complexidade do sinistro, informação em falta e possíveis indícios de fraude.
Prioriza os sinistros para processamento automático ou revisão por um especialista.
Escalona casos incertos ou de alto risco para um perito humano.

Crime financeiro

Avalia narrativas de transações, documentos KYC e históricos de alertas quanto a características suspeitas.
Emparelha entidades entre nomes, perfis e registos inconsistentes.
Prioriza os alertas por risco, relevância e qualidade das provas.
Encaminha casos ambíguos para investigadores, para revisão.

Jurídico e conformidade

Classifica contratos, políticas, apresentações regulatórias e alegações de marketing.
Deteta cláusulas em falta, alegações proibidas e violações de políticas.
Verifica documentos em relação a requisitos legais ou de conformidade explícitos.
Escalona conclusões de alto risco ou incertas para o departamento jurídico ou as equipas de conformidade.

Mercados de comércio eletrónico

Classifica e normaliza listagens de produtos entre catálogos de vendedores inconsistentes.
Extrai atributos de produto a partir de títulos e descrições.
Deteta listagens proibidas, indícios de contrafação, abuso de avaliações e violações de políticas.
Ordena produtos e encaminha listagens incertas para revisão humana.

Moderação, confiança e segurança

Aplica critérios matizados e específicos da tua empresa para decidir que publicações cumprem os teus padrões de moderação.
Modera conteúdo de utilizadores e conversas automatizadas em comunidades, apoio ao cliente e fluxos de trabalho de SDR.
Deteta toxicidade, assédio, spam, fraude, conselhos perigosos, exposição de dados pessoais, pedidos de exclusão e alegações que violam políticas.
Combina gravidade e confiança para permitir, avisar, rever ou bloquear conteúdo.

Avalia peças criativas, textos de campanha, páginas de destino e contexto de colocação.
Classifica a segurança de marca e a adequação ao público.
Verifica a conformidade regulatória e as alegações proibidas.
Avalia a qualidade criativa e o alinhamento entre o anúncio e a página de destino.

Videojogos

Avalia relatórios de jogadores, chat dentro do jogo, avaliações e conversas de apoio.
Modera o chat e deteta abuso, toxicidade ou comportamento suspeito.
Anota conteúdo e pontua a frustração ou o envolvimento.
Deteta sinais de abandono e encaminha pedidos de apoio de jogadores.

Avaliação de risco

Converte relatórios de incidentes, notas de sinistros, descrições de transações e avaliações de fornecedores em indicadores de risco probabilísticos.
Usa estes indicadores em fluxos de trabalho de seguros e subscrição.
Classifica tipos de risco e deteta características suspeitas.
Pontua a gravidade e prioriza a revisão.
Extrai características para modelos de risco mais amplos.

Previsão da procura

Enriquece modelos de previsão com sinais semânticos de consultas de clientes, notas de vendas, avaliações de produtos, tickets de apoio e relatórios de mercado.
Extrai a intenção de compra, a urgência e o interesse no produto.
Deteta preocupações de abastecimento, pressão competitiva e temas de procura emergentes.
Alimenta um modelo de previsão com essas características a par de dados históricos de séries temporais.

Grafos e grafos de conhecimento

Anota e verifica grafos de conhecimento com decisões semânticas tipadas.
Classifica relações e tipos de entidade.
Deteta contradições entre registos ou afirmações.
Suporta travessia probabilística e classificação hierárquica.

Categorias de tarefas de exemplo

Forma de decisão	Recorre a ela quando	Exemplos
Classificação	Deve vencer uma categoria conhecida	Intenção, tema, departamento, tipo de risco, tipo de entidade
Deteção	Precisas 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
Encaminhamento	Uma categoria seleciona o próximo caminho no código	Uso de ferramentas, escalonamento, encaminhamento de modelos, filas de apoio
Pesquisa	Precisas de encontrar itens que correspondam a uma consulta em linguagem natural	Pesquisa semântica, descoberta de documentos, geração de candidatos
Recuperação	Um fluxo de trabalho precisa do contexto ou dos registos mais relevantes	Contexto RAG, recuperação de provas, consulta de conhecimento
Ranking	Os itens precisam de ser ordenados por relevância semântica ou qualidade	Resultados de pesquisa, recomendações, priorização de candidatos
Verificação	É preciso verificar um artefacto quanto a modos de falha específicos	Suporte de citações, violações de políticas, erros em chamadas a ferramentas, qualidade das respostas
Extração de características de ML	Um modelo clássico de ML a jusante precisa de sinais semânticos	Intenção de compra, interesse no produto, pressão competitiva, sinais de abandono
Extração de dados estruturados	É preciso recuperar campos conhecidos de uma entrada não estruturada	Atributos de candidatos, campos do pedido, etiquetas de documentos