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Datenextraktion

Eine Freitextnotiz in strukturierte, typisierte Felder umwandeln.

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Die Entscheidungen, die Jev trifft

In einem einzigen Aufruf wertet Jev jede davon aus — parallel, gegen dieselbe Eingabe:

choicedepartment

Welche Abteilung sollte sich darum kümmern?

wählt eine dieser Optionen:

  • receiving — Wareneingang / Logistik
  • sales — Vertrieb
  • finance — Finanzen / Kreditorenbuchhaltung
  • it — IT-Support
noulis_complaint

Meldet der Anrufer ein Problem oder einen Defekt?

gibt eine kalibrierte Ja/Nein-Wahrscheinlichkeit zurück.

scorepriority

Wie zeitkritisch ist ein Rückruf?

bewertet es auf einer geordneten Skala:

  1. irgendwann
  2. diese Woche
  3. heute
  4. sofort

Die exakte Anfrage

Dies ist der echte Payload hinter der Live-Demo — kopiere ihn, ändere den state, und du baust schon:

{
  "model": "jev-latest",
  "state": "Anrufbeantworter-Transkript: 'Hey, hier ist Marco von der Laderampe, äh, die Lieferung von Kellerman's ist angekommen, aber zwei der Paletten sind beschädigt, sieht nach Wasser aus. Es ist die Bestellung vom letzten Dienstag. Kann mich jemand zurückrufen, es ist irgendwie dringend, wir können die nicht einlagern.'",
  "questions": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Welche Abteilung sollte sich darum kümmern?",
      "criteria": {
        "receiving": "Wareneingang / Logistik",
        "sales": "Vertrieb",
        "finance": "Finanzen / Kreditorenbuchhaltung",
        "it": "IT-Support"
      }
    },
    "is_complaint": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Meldet der Anrufer ein Problem oder einen Defekt?"
    },
    "priority": {
      "type": "score",
      "instructions": "Wie zeitkritisch ist ein Rückruf?",
      "criteria": [
        "irgendwann",
        "diese Woche",
        "heute",
        "sofort"
      ]
    }
  }
}

Binde es in deinen Code ein

Lies die typisierten Antworten und verzweige in einfachem Code — ohne Parsing. Bearbeite die hochkonfidenten Fälle automatisch und leite die unsicheren an ein größeres Modell oder einen Menschen weiter. Es ist ein einziger API-Aufruf und Output ist kostenlos, stelle also alle Fragen, die du brauchst, auf einmal.

Bau dein eigenes

Jedes Szenario oben ist ein einziger API-Aufruf. Teste jedes davon kostenlos im Playground und hol dir dann einen gehosteten Key, um es auszuliefern — ohne Warteliste.

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Datenextraktion — ein Jev-Anwendungsfall mit einer Live-Demo · Jev by TypeSafe AI