Day 20

今日專案任務

今天要使用 Manus 來測試最近超級夯的新模型：TypeSafe AI Jev，會知道的原因還是源自於 Youtuber Kelly Tsai 的分享，這邊幫大家做簡單的摘要：
TypeSafe AI Jev 的優勢是把 AI 的輸出變得更穩定、可預測，不只是自由生成文字，而是能依照指定格式回傳結果。這讓程式更容易串接，也能減少格式錯誤與後續處理成本，特別適合分類、判斷、自動化流程與系統整合。
(By ChatGPT 6.1sol)

最新爆紅AI Jev比ChatGPT快200倍、便宜400倍！但連基本對話、寫文章都不會？！｜Kelly Tsai：https://www.youtube.com/watch?v=oHYr-mjsujo

步驟一：到 TypeSafe AI 拿取 API

首先到 TypeSafe AI 的網站(網址附在下方)，進去註冊並登入(可以使用 Google 帳號進行登入)，進去之後需要先綁定信用卡並儲值美金(最低一次最少儲 5 美金)，儲完之後就可以使用 API key

TypeSafe AI：https://typesafe.ai/

步驟二：Manus 設定 TypeSafe AI API Key

在側邊欄選擇"外掛"，並點選右上角"建立"、"自訂 API"，名稱可以取自己會記得的名稱，金鑰就貼上剛剛複製的 API key

步驟三：開啟新專案 - 客服機器人

最近專案中有觸碰到分類相關邏輯，並且需要大量使用的就是：客服機器人，因此我在 Manus 建立一個專案，我假想這個客服會將客人詢問的問題分為三類：回答、轉人工、拒答，所以我給專案的提示詞如下

步驟四：放入參考資料

我想做饗賓集團的客服機器人，因此我請 GPT 生成一個 2000 字的饗賓介紹 word 檔，並放入專案中

成果展現

問他的第一個問題，他思考了很久才回答出來，但第二個問題就回答得比較快！

我在想中間有穿插著 Agent 的思考時間，所以很難體現出 Jev 模型秒選答案的感覺，因此我調整了一下提示詞，讓一開始只負責判斷：
1.使用者問題不清楚 → 追問
2.詢問公司機密問題 → 拒答
3.上述問題除外 → 查詢資料庫

讓 Jev 先分類客戶的問題，如果需要查詢資料庫再查詢，這樣才能發揮出 Jev 真正的價值，也確實速度上快了許多，不過用 Manus 測試其實不太準確，測試這部分可能還是使用 n8n 或者 Python 直接測試比較能準確知道 Jev 的回應速度有多快，大家趕快去試試看吧！