「TypeSafe Jev 시리즈 3/10 — 빠른 구조화 결정 모델」 | DAKER 커뮤니티
설명용 생성 이미지입니다.
System One은 소프트웨어가 바로 쓸 수 있는 빠르고 구조화된 결정을 위한 모델 계열입니다. Jev가 그 첫 플래그십 모델입니다.
1. LLM과 공통점·차이
System One도 자연어 입력을 이해합니다. 다만 생성 텍스트가 아니라 타입 있는 결정과 확률을 반환합니다. 교정(calibration)은 결과와 대조해 불확실성을 반영하도록 최적화되며, 개별 답이 맞다는 보장은 아닙니다.
System One은 답장을 쓰거나, 코드를 만들거나, 추론 설명을 생성하지 않습니다. 가능한 답의 공간은 프리미티브로 정의합니다.
2. 입력 범위(현재)
Jev는 현재 텍스트 입력만 받습니다. 문자열, JSON 객체, 텍스트 배열을 평가합니다. 이미지·오디오·비디오는 아직 지원하지 않습니다.
3. 프리미티브 예시(문서의 일러스트)
Choice — “어느 팀이 이 티켓을 처리해야 하나?” → 예:
billing/technical/accountScore — “고객이 얼마나 답답한가?” → 예: 0=차분, 1=답답, 2=매우 답답
Noul — “이 메시지가 환불을 요청하나?” → 예:
noul: 0.95
값은 예시이며, 실제 설정·응답 필드는 각 프리미티브 문서를 따릅니다.
4. 이름 유래
System One이라는 이름은 Kahneman의 Thinking, Fast and Slow에서 온 System 1(빠르고 직관적)과 System 2(느리고 숙고) 구분에서 따왔습니다. 여기서는 빠르고 초점 있는 판단을 강조합니다.
5. 워크플로 안에서의 위치
환불 요청 예시는 이렇게 흐릅니다. (1) 고객 메시지·거래·정책을 담은 state를 만들고, (2) 환불 요청 여부·중복 청구 증거·정책 지원 여부를 독립 질문으로 함께 묻고, (3) 코드의 결정론적 검사와 합쳐 실행 또는 검토로 라우팅합니다. 답에는 confidence도 있어 자동 실행과 사람·추론 모델 에스컬레이션을 나눌 수 있습니다.
6. 호출 방법
클라이언트 SDK 또는 HTTP POST /v1/systemone로 호출합니다. model 필드로 모델을 고르고, 문서 예시는 jev-latest(SDK 기본값)를 씁니다.
오늘 할 일
서비스에서 “설명 문장”이 필요한 지점과 “분기 가능한 판단”이 필요한 지점을 한 표로 나눕니다. 후자만 System One 후보로 표시합니다.
출처
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