示例用例

按行業瀏覽 TypeSafe 用例，把有前景的想法變成軟體工作流。

用這張地圖來找靈感：TypeSafe 能用在你的行業裡的什麼地方。開啟最接近的行業，掃一遍示例決策，再改造成你自己工作流裡的文件和操作。

示例用例分類

AI 自動化軟體

把 AI 與可靠的軟體交織起來，讓你能在後臺跑上百萬次，而不需要人工副駕。控制流歸程式碼掌控（而不是 markdown 檔案），語義決策和語言理解交給 TypeSafe。

即時應用

即時速度（150ms）的前沿智慧，意味著 AI 做決策比人的感知還快。快到、聰明到可以被程式設計去玩遊戲，或嵌進 UI 裡。

面向大數據的 AI Map Reduce

成本低 100 倍，意味著你能處理超大規模資料集。在海量語料上檢索相關資訊、給海量智慧體軌跡分類、抽取特徵做預測。

通用校驗

校驗任何其它 AI 的輸入提示詞、抽取結果、推理軌跡、工具呼叫或輸入。檢測越獄、引用錯誤、幻覺、錯誤，以及其它 AI 或 LLM 會犯的錯誤模式 —— 成本只是實際 LLM 呼叫的一小部分。

Harness 工程

用 Jev 查詢讓你的 harness 更聰明 —— 模型路由、語義上下文檢索、LLM 錯誤檢測與防護欄、推理軌跡分類，快如光速，成本只是一小部分。

示例自動化用例

搜尋與檢索

用語義搜尋、評分和排序，替換或補充 RAG 流水線裡的嵌入。
為「查詢到候選」的相關性打分。
用兩兩比較對結果做重排序。
對查詢和候選做交叉編碼，提高精度。
為下游 AI 工作流挑選有用的上下文。

科學發現

按納入和排除標準篩選論文，做系統性綜述。
用預定義的主題或分類，給訪談記錄、開放式問卷回答和田野筆記裡的段落打標籤。
檢查引用的段落是否支撐手稿和生成摘要裡的論斷。
標出缺失的方法學細節，比如對照組、資料集描述和實驗設定。
跨論文識別實體和關係，構建研究知識圖譜，把發現連結到支撐它的段落。

模型路由

用 Jev 構建自定義路由，決定每條提示詞交給哪個 LLM。
為你的具體工作流設定路由規則和閾值。
對意圖和領域做分類。
估計難度和風險。
把需要更貴模型的請求升級出去。

LLM 防護欄

對每一次 LLM 輸入、輸出和工具呼叫做語義檢查，成本只是 LLM 呼叫的一小部分。
檢測越獄和提示詞注入。
識別違規和敏感資料洩露。
即時檢測工具呼叫錯誤和響應質量問題。
記錄結構化的檢查結果和機率分佈，讓 AI 系統與 harness 的故障更容易追蹤。

語義程式碼檢查

用 Jev 查詢給程式碼和寫作加上自動化的語義檢查（lint）。
為團隊的編碼規範和寫作指南定義檢查項。
在 CI 裡跑這些檢查，把違規標出來供人工審閱。

為預測建模做特徵抽取

用 Jev 從自然語言資料裡抽取機率化特徵。
把這些特徵和結構化資料結合，為有真值結果的任務訓練模型。
用自動研究工作流提出特徵定義，並在留出的真值上評估它們的預測價值。

招聘

按明確的崗位相關判定標準評估簡歷、申請材料和麵試反饋。
識別相關經驗。
為崗位所需能力的證據評分。
把候選人和崗位匹配起來。
把候選人路由給招聘經理或招聘專員。
把不確定的案例升級出去做人工複核。

線索生成

把公司簡介、高管履歷和來信匹配到理想客戶畫像。
給行業契合度和公司成熟度評分。
檢測買方相關性、痛點和購買意向。
給線索排優先順序並做路由。

客戶支援

按問題型別、產品模組和客戶意圖給進來的工單分類。
處理通話記錄，抽取客戶問題、承諾事項和後續動作。
檢測緊急度、挫敗感、流失風險和退款請求。
把案例路由到正確的團隊、佇列或自動化工作流。
按政策和客戶請求校驗客服回覆。

保險理賠

給出險報案、理算員備註和佐證檔案分類。
檢測理賠複雜度、資訊缺失和潛在的欺詐訊號。
給理賠排優先順序，決定是直通處理還是交專家複核。
把不確定或高風險案例升級給人工理算員。

金融犯罪

評估交易描述、KYC 文件和告警歷史，找出可疑特徵。
跨不一致的姓名、檔案和記錄做實體對齊。
按風險、相關性和證據質量給告警排優先順序。
把模糊案例路由給調查員審閱。

法律與合規

給合同、政策、監管備案和營銷主張分類。
檢測缺失條款、被禁主張和違規。
按明確的法律或合規要求校驗文件。
把高風險或不確定的發現升級給法務或合規團隊。

電商平臺

跨格式不一的賣家商品目錄，給商品列表分類並做歸一化。
從標題和描述裡抽取商品屬性。
檢測違禁商品、假貨訊號、刷評和違規。
給商品排序，把不確定的商品列表轉人工複核。

內容稽核與信任安全

用貼合公司的細緻判定標準，決定哪些帖子符合你的內容稽核標準。
在社群、客戶支援和 SDR 工作流裡稽核使用者內容和自動對話。
檢測毒性內容、騷擾、垃圾資訊、欺詐、不安全建議、個人資料洩露、退訂請求和違規主張。
結合嚴重程度和置信度，決定內容放行、警告、待審還是遮蔽。

評估創意素材、廣告文案、落地頁和投放位置上下文。
給品牌安全性和受眾適配度分類。
檢查合規性和被禁主張。
評估創意質量和廣告與落地頁的一致性。

遊戲

評估玩家舉報、遊戲內聊天、評論和客服對話。
稽核聊天內容，檢測辱罵、毒性或可疑行為。
給內容打標註，併為挫敗感或參與度評分。
檢測流失訊號，並對玩家支援請求做路由。

風險評估

把事故報告、理賠備註、交易描述和供應商評估轉換成機率化的風險指標。
在保險和承保工作流裡使用這些指標。
給風險型別分類，檢測可疑特徵。
為嚴重程度評分並安排審閱優先順序。
為更宏觀的風險模型抽取特徵。

需求預測

用來自客戶諮詢、銷售備註、產品評論、支援工單和市場報告的語義訊號，豐富預測模型的輸入。
抽取購買意向、緊急度和產品興趣。
檢測供應擔憂、競爭壓力和新興需求主題。
把這些特徵和歷史時間序列資料一起餵給預測模型。

圖譜與知識圖譜

用型別化的語義決策來標註和校驗知識圖譜。
給關係和實體型別分類。
檢測記錄或主張之間的矛盾。
支援機率化遍歷和層級分類。

示例任務分類

決策形態	什麼時候用	示例
分類	應當有一個已知類別勝出	意圖、主題、部門、風險型別、實體型別
檢測	你需要一個「某屬性存在」的機率	垃圾資訊、欺詐、緊急度、越獄、敏感資料
評分	答案落在一條有序的量規上	嚴重程度、相關性、質量、挫敗感、適配度
路由	一個類別決定接下來走哪條程式碼路徑	工具使用、升級、模型路由、支援佇列
搜尋	你需要找出匹配自然語言查詢的條目	語義搜尋、文件發現、候選生成
檢索	工作流需要最相關的上下文或記錄	RAG 上下文、證據檢索、知識查詢
排序	條目需要按語義相關性或質量排序	搜尋結果、推薦、候選優先順序
校驗	需要針對特定失效模式檢查某個產物	引用支撐、違規、工具呼叫錯誤、響應質量
ML 特徵抽取	下游的傳統 ML 模型需要語義訊號	購買意向、產品興趣、競爭壓力、流失訊號
結構化資料抽取	需要從非結構化輸入裡恢復已知欄位	候選人屬性、訂單欄位、文件標籤