Dünyanın farklı lokasyonlardaki ofislerimizin iletişim bilgilerine ulaşın, e-ticaret ile ilgili merak ettiğiniz her konuda bizimle iletişime geçin.
E-ticaret yazılımlarımızı kullanan müşterilerimize hem telefon ile, hem de ticket ile destek vermekteyiz.
Jev Nedir? TypeSafe AI’ın System One Modeli Nasıl Çalışır?
Yapay zeka sistemlerinden her zaman uzun bir açıklama veya sohbet yanıtı beklenmez. Bazı durumlarda ihtiyaç çok daha nettir: Gelen talebin hangi kategoriye ait olduğu, işlemin risk düzeyi ya da insan kontrolü gerektirip gerektirmediği belirlenmek istenir. TypeSafe AI tarafından geliştirilen Jev, bu tür sınıflandırma, puanlama ve karar görevlerine odaklanan bir yapay zeka modeli olarak tanıtılıyor.
TypeSafe AI, Jev’i 15 Eylül 2026’da ilk System One Model olarak duyurdu. Erken erişim aşamasındaki Jev, önceden tanımlanan seçenekler ve karar türleri üzerinden çalışacak şekilde tasarlandı. Ürettiği sonuçlar, uygulamanın bir sonraki adımı belirlemesinde doğrudan kullanılabiliyor.
Jev Nedir?
Jev, kendisine verilen bilgiyi değerlendirerek önceden belirlenen cevap biçimlerinden birine göre sonuç üreten bir yapay zeka modelidir. Bir talebi sınıflandırmak, belirli bir durumu puanlamak veya bir koşulun gerçekleşme olasılığını değerlendirmek gibi sınırları net karar noktalarına odaklanır.
Örneğin bir müşteri “Siparişim iki haftadır ulaşmadı” mesajını gönderdiğinde Jev’den bu talebin hangi konuyla ilgili olduğunu belirlemesi istenebilir. Sistem “teslimat”, “iade” veya “ödeme” gibi önceden belirlenmiş seçenekleri değerlendirir. Elde edilen sonuç daha sonra müşteri talebinin doğru ekibe yönlendirilmesi gibi bir işlemde kullanılabilir.
Jev bazı karar türlerinde yalnızca sonucu değil, seçeneklere ilişkin olasılıkları ve modelin yaptığı değerlendirmeden ne kadar emin olduğunu gösteren ek değerleri de sunar. Böylece uygulama, kararı doğrudan uygulamak veya ek kontrol istemek arasında kendi kurallarına göre seçim yapabilir.
TypeSafe AI ve System One Model Yaklaşımı
System One Model, TypeSafe AI’ın Jev’i tanımlamak için kullandığı model yaklaşımıdır. Bu yaklaşımda, modelin hangi soruları değerlendireceği ve hangi tür sonuçlar üreteceği önceden belirlenir. Kavram, genel kabul görmüş bir yapay zeka standardından çok TypeSafe AI’ın kendi model yaklaşımını ifade eder.
Bu yapı sayesinde uygulama, serbest biçimde oluşturulmuş bir cevabı yorumlamak yerine doğrudan kendi iş akışında kullanabileceği bir sonuç elde eder. Örneğin bir müşteri talebinin hangi departmana aktarılacağı belirlenmek isteniyorsa olası departmanlar modele seçenek olarak verilir. Jev de talebi bu seçeneklere göre değerlendirerek uygun sonucu sunar.
Jev Nasıl Çalışır?
Jev’in çalışma mantığı, modele önce değerlendirilecek bilginin verilmesiyle başlar. TypeSafe AI bu veriyi state, yani mevcut durum olarak adlandırıyor. Mevcut durum bir müşteri mesajı, belge, işlem kaydı veya uygulamanın elindeki başka bir veri olabilir.
Sonraki aşamada bu bilgi hakkında cevaplanması gereken soru tanımlanır. Örneğin “Bu talep hangi kategoriye ait?” veya “Bu işlem insan kontrolü gerektiriyor mu?” gibi net bir karar noktası belirlenir.
Jev bu bilgileri birlikte değerlendirerek sorunun türüne uygun bir sonuç üretir. TypeSafe AI, birden fazla karar içeren karmaşık görevlerin tek bir soruda toplanması yerine daha küçük ve açık sorulara ayrılmasını öneriyor. Böylece her karar ayrı değerlendirilebilir ve uygulama bu sonuçları kendi iş kuralları içinde bir araya getirebilir.
Choice, Score ve Noul Ne Anlama Gelir?
TypeSafe AI, Jev’de farklı karar ihtiyaçlarını karşılamak için Choice, Score ve Noul adı verilen üç temel soru türü kullanıyor. Bu üç kavram, Jev’in farklı karar ihtiyaçlarına göre hangi tür sonuç üreteceğini belirler.
Choice, birden fazla seçenek arasından seçim yapılması gereken durumlarda kullanılır. Bir müşteri mesajının “teslimat”, “iade”, “ödeme” veya “ürün bilgisi” kategorilerinden hangisine ait olduğunun belirlenmesi buna örnek verilebilir. Jev seçenekleri değerlendirir ve hangisinin verilen duruma daha uygun olduğunu gösterir.
Score, bir konuyu belirli bir ölçüte göre değerlendirmek gerektiğinde devreye girer. Örneğin bir müşteri talebinin aciliyet düzeyi veya bir içeriğin belirli bir konuyla ne kadar ilişkili olduğu puanlanabilir. Burada amaç seçenekler arasından birini seçmekten çok, değerlendirilen durumun hangi seviyede olduğunu belirlemektir.
Noul ise cevabı temelde doğru veya yanlış şeklinde değerlendirilebilecek sorular için kullanılır. “Bu müşteri insan desteğine ihtiyaç duyuyor mu?” gibi bir soru buna örnek gösterilebilir. Jev bu tür bir durumda kesin bir evet veya hayır yerine koşulun gerçekleşme olasılığını gösteren bir değer sunar. Uygulama da kendi belirlediği sınıra göre sonraki işlemi seçebilir.
Jev Hangi Tür Sorulara Cevap Verir?
Jev’in kullanım alanı, karar noktalarının açık biçimde tanımlanabildiği iş akışlarında daha net görülüyor. TypeSafe AI’ın paylaştığı örneklerde müşteri hizmetleri, güvenlik olayları, fatura işleme ve çeşitli otomasyon senaryoları bulunuyor.
Bu örneklerde Jev bütün süreci tek başına yönetmek yerine belirli bir aşamadaki kararı üretmek için kullanılıyor. Örneğin bir güvenlik olayında kaydın normal biçimde kapatılması mı, bir uzmana gönderilmesi mi yoksa ek işlem başlatılması mı gerektiği ayrı bir karar noktası olarak değerlendirilebilir.
Benzer bir yaklaşım e-ticarette de düşünülebilir. Gelen destek talebinin konusu, öncelik düzeyi veya manuel inceleme gerektirip gerektirmediği farklı sorular halinde ele alınabilir. Jev’in işlevi burada süreci tamamlamak değil, yazılımın ilerleyebilmesi için gerekli kararları sağlamaktır.
Jev’in “Zero Hallucination” İddiası Ne Anlama Geliyor?
TypeSafe AI, Jev’i tanıtırken “Zero Hallucinations” ifadesini kullanıyor. Bu söylem, Jev’in verdiği her kararın doğru olacağı anlamına gelmiyor. Şirketin burada vurguladığı nokta, modelin önceden tanımlanan cevap biçiminin dışına çıkmıyor olmasıdır.
Örneğin sistemin kabul ettiği cevaplar yalnızca “teslimat”, “iade” ve “ödeme” ise modelin bunların yerine beklenmeyen bir metin üretmemesi hedefleniyor. TypeSafe AI bu özelliği “type-safe” kavramıyla, yani beklenen çıktı türünün baştan belirlenmesiyle ilişkilendiriyor.
Jev yine de yanlış seçeneği tercih edebilir veya bir durumu hatalı değerlendirebilir. TypeSafe AI’ın kendi testlerinde de modelin bazı sonuçlarının kullanılan referanslardan ayrıldığı örnekler bulunuyor. Bu nedenle “Zero Hallucinations” ifadesini kararların hatasız olduğu şeklinde değil, çıktının belirlenen biçimin dışına çıkmaması şeklinde değerlendirmek daha doğru olur.
Jev Kullanırken Nelere Dikkat Edilmeli?
Jev kullanılırken öncelikle sorunun açık biçimde tanımlanması gerekir. Birbiriyle farklı kararları tek bir soruda toplamak yerine görevi daha küçük karar noktalarına ayırmak, modelin neyi değerlendirdiğini netleştirir.
Modelin sunduğu olasılık ve güven değerlerinin nasıl kullanılacağı da uygulamanın iş kurallarına göre belirlenmelidir. Belirsiz veya önemli sonuçlarda kararın doğrudan uygulanması yerine insan kontrolü eklenebilir. Özellikle finansal işlem, güvenlik veya müşteri mağduriyeti doğurabilecek süreçlerde bu kontrol daha önemli hale gelir.
Jev henüz erken erişim aşamasında olduğu için gerçek üretim ortamlarında uzun süreli kullanımına ilişkin bağımsız veriler de sınırlı. Bu nedenle TypeSafe AI’ın yayınladığı performans sonuçlarını ürünün mevcut durumunu anlamak için kullanırken bunların şirketin kendi değerlendirmeleri olduğunu göz önünde bulundurmak gerekir.
Jev’i Nasıl Konumlandırmak Gerekir?
Jev nedir sorusunun kısa yanıtı; önceden tanımlanmış karar görevlerinde çalışan ve yazılımın kullanabileceği yapılandırılmış sonuçlar üreten bir yapay zeka modeli şeklinde verilebilir. TypeSafe AI’ın System One Model yaklaşımı da modeli belirli bir soruya, belirli bir cevap türü içinde karar vermeye odaklıyor.
Jev’in henüz erken erişim döneminde olması, yaklaşımın ne ölçüde yaygınlaşacağını değerlendirmek için daha fazla gerçek kullanım verisine ihtiyaç olduğu anlamına geliyor. Buna rağmen model; sınıflandırma, puanlama ve koşul değerlendirme gibi kararların yapay zeka sistemlerinde daha kontrollü biçimde ele alınmasına yönelik farklı bir yöntem ortaya koyuyor.
sizinle iletişime geçsin!
