Jev: гибрид DMN и LLM, которому нужна оркестрация, чтобы приносить пользу бизнесу

Jev — это гибрид DMN и LLM, который заточен на оценку неструктурированных входных данных. Вы даёте ему текст, задаёте вопросы и заранее определяете пространство ответов. Например, можно спросить «Виновен ли этот человек, судя по описанию?» — и получить at-fault: 0.92. Но просить его решить, принять заявку или передать сотруднику, не стоит: это не его ниша.

Его ниша — запутанная середина между структурированными и неструктурированными данными. На территории детерминированных входных данных таблицы решений и FEEL справляются лучше, а в сложных случаях Jev может подстраховать LLM или человек-проверяющий. Поэтому вопрос «может ли Jev принять решение по страховой заявке?» — не совсем корректный.

PoC с Jev будет простым, но запуск в продакшен — совсем другое дело. Там главный вопрос — доверие: сможет ли Jev классифицировать большинство случаев без ошибок и останется ли работа проверяющего и аудитора удобной, когда дело передают человеку. Без оркестрации и понятных правил передачи Jev не принесёт пользы бизнесу.