📣 工商時間

很多工程師學了 AI 技術，以為只要接接 OpenAI API、做個向量檢索就是全端 AI 了。但在真實企業場景中，你必須處理資料庫一致性、身分驗證、微服務架構，以及高精確度的檢索控制。

《AI 賦能全端開發：從零打造企業級智慧應用》教的就是這套硬實力：
從 Spring Boot 4 + React 的企業級骨架出發，親手實作 JWT 安全機制、Spring AI 整合、RAG 向量檢索、Tool Calling 到最新的 MCP 協議，打造一套可落地的智慧 CRM 系統。

這期的字幕實驗也一樣：Jev 只判斷哪一刀比較順，失敗了怎麼退、金鑰放哪裡，還是得工程師自己寫好。

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上一期聊 TypeSafe 的 Jev，整篇都在講 RAG。這期換個方向，講我自己拿它處理的一件雜事。

剪講課影片時，我最常做的雜事之一是修 ASR 的斷行。句子一超過 20 個字，ASR 就在最接近中間的地方切成兩行，常常切在詞中間，像「去記錄｜一些資料」「建立｜日期」。以前我都是一句一句選字、按「移至下句」手動搬。

後來我改成把每個候選斷點當成一題是非題丟給 Jev，挑它覺得最不會拆開詞組的那一刀。拿我自己的課程字幕測，切在我手動保留位置的比例從 28% 變成 71%。

過程中我先用錯了問法，那一段也照實放進來，兩種問法擺在一起看，差別很明顯。

① 準備：Jev 能做什麼、怎麼呼叫

Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型。它不會寫字，只會回答判斷題，給你一個機率。所以別指望它幫你改錯字，但「這裡斷行好不好」這種題目，它剛好擅長。

項目 內容
端點 POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone，Authorization: Bearer <金鑰>
模型 jev-latest（撰文時為 1.13.0）
題型 noul（是非題，回 0～1）、choice（多選一）、score（分級）
費用 只算輸入 token，每百萬 0.042 美元；輸出免費
上限 單次 64k token、每分鐘 1,200 次請求
中文 可用，但官方說明準確度低於英文，要用自己的素材實測

一次請求可以帶好幾題，Jev 會平行作答。最小的呼叫長這樣，Python 標準庫就夠了：

import json
from urllib.request import Request, urlopen

def call_jev(key, state, questions):
    """送出一次 System One 請求，回傳 answers（題目 id → 答案）。"""
    body = json.dumps({"state": state, "model": "jev-latest", "questions": questions},
                      ensure_ascii=False).encode("utf-8")
    req = Request("https://api.typesafe.ai/v1/systemone", data=body,
                  headers={"Authorization": "Bearer " + key, "Content-Type": "application/json"})
    with urlopen(req, timeout=30) as r:
        return json.loads(r.read())["answers"]

noul 題的回答是 {"type": "noul", "noul": 0.78}，數字越接近 1 代表越接近「是」。後面的示範都用這個函式。

② 示範一：一次選一個切法（失敗的問法）

我第一個想到的做法，是把所有切法列成選項，讓 Jev 用 choice 挑一個。結果在四個我手動修過的錯斷上，它一個都沒挑中。

criteria = {f"c{k}": f"前一行「{''.join(words[:k])}」／後一行「{''.join(words[k:])}」"
            for k in cuts}
questions = {"cut": {
    "type": "choice",
    "instructions": "這是中文講課影片的口語逐字稿，一段字幕太長必須斷成兩行。"
                    "選出讓前後兩行各自語意完整的斷法。",
    "criteria": criteria}}
指標 結果
選中我手動修正的位置 0 / 4
信心（confidence） 0.27～0.69

回頭看原因：十幾個選項裡常有好幾個都算通順，機率就被攤平了。我真正在意的只有「這一刀有沒有拆開詞組」，多選一的問法沒把這件事問出來。多選一比較適合選項彼此差很多的分類題。