JEV: decisiones
tipadas sin LLM

Una parte enorme de lo que hoy resolvemos llamando a un modelo de lenguaje no es generación: es clasificación. Decidir si un mensaje es una queja, a qué cola va un ticket, si un documento pasa el filtro. Para eso, un LLM es caro, lento y devuelve texto que hay que volver a interpretar. JEV, de TypeSafe AI, va por otro camino: devuelve una decisión tipada con su probabilidad, y lo hace en una fracción del tiempo y del costo.

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Acompáñanos en esta masterclass intensiva donde desglosaremos los conceptos clave, herramientas y estrategias necesarias para dominar el tema paso a paso.

Temario Principal:

Qué es una decisión tipada y por qué un LLM es mala herramienta para darla
Qué es JEV y qué lo diferencia de un modelo de lenguaje
Probabilidad calibrada: qué significa y por qué cambia cómo diseñas el sistema
Montar el clasificador sobre un caso real
La comparativa: latencia, costo y acierto frente a la misma tarea con un LLM

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pipeline_dag.py

from airflow import DAG

from airflow.operators import PythonOperator

# Define the default arguments

default_args = {

'owner': 'data_team',

'retries': 1,

'retry_delay': timedelta(minutes=5),

}

# Instantiate the DAG object

with DAG('etl_pipeline', default_args=default_args) as dag:

extract_task = PythonOperator(

task_id='extract_data',

python_callable=extract_fn

)

Build Status

Pipeline Deployed Successfully

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