Formular a pergunta certa
Escolher entre regra, Choice, Noul, Score ou geração, com contexto, pergunta e opções explícitos.
O problema
O modelo responde com segurança. E erra com a mesma segurança.
Gerar texto para uma tarefa que só precisava de uma escolha custa caro e é difícil de conferir. Os problemas abaixo aparecem quando a decisão não tem formato, política nem medida.
- Você pede uma classificação e recebe um parágrafo que o código não consegue ler.
- Alta confiança vira autorização automática, e a resposta errada passa sem revisão.
- A conta olha só o preço do token e esquece fallback, revisão humana e implantação.
- Exemplos ajustados à mão viram prova de qualidade, sem referência humana independente.
- A chave de API vai parar no navegador e cada parte do sistema chama o modelo do seu jeito.
Depois da formação
Ao fim da formação, você consegue:
Usar a confiança sem cegueira
Definir limiares, abstenção e revisão humana, e mandar os casos duvidosos para uma pessoa.
Fazer a conta inteira
Somar entrada, fallback, revisão e implantação, e escolher um piloto que se paga.
Aplicar em casos reais
Tickets, transcrições, cláusulas, evidências, roteamento de modelos e agentes, e seleção de elementos no navegador.
Medir qualidade de verdade
Construir referência humana, comparar alternativas e congelar limiares antes de olhar o resultado.
Integrar sem perder o controle
Credenciais no servidor, gateway com teto de gasto diário, cache, registro de custo e falha que devolve revisão humana.
Laboratório + 3 trilhas do curso + 2 projetos · 36 aulas
Do caso no navegador à decisão no seu código.
Os módulos 1 a 8 são conceituais. Os módulos 9 a 12 usam JSON, terminal e Python. O laboratório vem antes para você ver a decisão funcionando, e os dois projetos no fim levam o Jev ao seu sistema.
- 1
Laboratório
Laboratório JEV
20 casos com contexto, perguntas, critérios e resposta simulada: edite, importe uma requisição e exporte o resultado, sem chave e sem API.
- 2
Entender
Trilha 1 · Entender
Onde o Jev entra, os três tipos de pergunta, confiança e erro, e a conta de custo que escolhe o primeiro piloto.
12 aulasAbrir a trilha 1 - 3
Aplicar
Trilha 2 · Aplicar
Atendimento e transcrições, documentos e evidências, roteamento de modelos e agentes, navegador e aplicações sensíveis.
12 aulasAbrir a trilha 2 - 4
Construir e avaliar
Trilha 3 · Construir e avaliar
Integrar sem misturar responsabilidades, medir qualidade, operar e observar, e o projeto final com a decisão de adoção.
12 aulasAbrir a trilha 3 - 5
Gateway
jev-gw
Uma porta só para todas as consultas do seu sistema: teto de gasto diário, cache por pedido idêntico, custo e latência por chamada.
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Comparaçãonovo
Decisions × Jev
O que é igual e o que muda entre o Jev e a OpenAI Decisions API, com a ponte em Python que converte as perguntas de um formato para o outro.
Para quem é
Feita para você se
- Você tem uma fila de mensagens, tickets ou documentos que alguém classifica à mão.
- Você quer usar IA num processo e precisa decidir com número se vale automatizar.
- Você integra modelos num sistema e quer separar decidir, gerar e executar.
- Você roteia tarefas entre modelos, agentes ou skills e quer critério explícito.
Ainda não é para você se
- Você precisa de texto gerado, como resposta ao cliente ou resumo: o Jev só escolhe entre opções.
- Você quer achar onde o negócio perde dinheiro antes de automatizar: comece pela área Raio-X de Margem.
Incluído na formação
Você não sai só com a teoria.
O laboratório, o guia, o gateway e os pacotes são projetos abertos do INEMA no GitHub, com testes e relatórios. Os vídeos explicam a comparação com a OpenAI.
Projetos e kits
Vídeos
Por que esta formação
O que muda em relação a testar um modelo no chat.
Exercício com gabarito
12 laboratórios com dados fictícios e autorais. Você resolve primeiro e confere as respostas depois.
Franqueza sobre o que foi medido
Os 20 casos são simulados e servem para aprender. A página separa simulação, baseline de regras e integração real testada.
Pacotes por área
17 pacotes com contexto, critérios, requisição e fixture: atendimento, vendas, documentos, reuniões, agentes e outros.
Comece offline
Laboratório e pacotes rodam sem chave. A consulta real ao OpenRouter ou à TypeSafe entra só quando você liga o --live.
Perguntas
Antes de começar.
Preciso saber programar?
Não para os módulos 1 a 8, que são conceituais. Os módulos 9 a 12 usam JSON, terminal e Python 3.10 ou superior.
Em que ordem eu faço?
Laboratório, trilha 1, trilha 2, trilha 3, e depois o jev-gw e a comparação com a OpenAI. Quem já integra modelos pode ir do laboratório direto à trilha 3.
Vou gastar crédito de API?
Não no laboratório nem nos pacotes sem --live, que usam respostas simuladas. O modo real exige chave no backend e pode consumir créditos.
Quanto tem de conteúdo?
São 36 aulas em 12 módulos, 3 por módulo, mais 12 laboratórios e um projeto final com rubrica.
O que é o Jev?
O modelo de decisões estruturadas da TypeSafe. O laboratório e o curso são o projeto educacional independente do INEMA sobre ele.
Sua próxima decisão de IA pode vir com probabilidade, política e prova.
Comece pelo laboratório: escolha um dos 20 casos, mude a pergunta e veja o que acontece. Depois a trilha 1 explica por quê.