Mission: Jev (System 1 Decision Model) による判断・評価タスクの実践

Why

従来の文章生成型LLM（LLM-as-a-judge）が抱える「高コスト・高レイテンシ・出力揺れ」を解消し、テキスト生成を行わず判断・スコアリング・分類のみを超高速かつ低コストに実行する決定モデル「Jev」の特性を理解し、Pythonから自作ルーブリックを用いた評価タスクを実践的に構築・運用できるようになる。

Success looks like

• Jevのコアアーキテクチャ（System 1意思決定モデル、3つのプリミティブ：Noul, Choice, Score）を理解・説明できる
• Python（typesafe-sdk）を用いてJevを呼び出し、判定結果とキャリブレーション確率（信頼度スコア）を取得・ハンドリングできる
• 自作の評価基準（ルーブリック）を定義し、実データに対するカスタム判定タスク（品質検査・ルーティング・分類等）をコードで実装・実行できる

Constraints

• Python（3.10+）を用いたコードベースの実践
• 概念理解だけでなく、実践的なルーブリック設計とコード実行にフォーカスする

Out of scope

• 自由記述の長文生成・要約タスク（Jevの対象外）
• 大規模なSystem 2推論フレームワーク全体のフルスクラッチ構築

Jev Resources

Knowledge

• TypeSafe AI: Jev Documentation & SDK Guide Jevの公式ドキュメントおよびSDKリファレンス。System 1決定モデルの仕様、API仕様、主要な3つのプリミティブ（Noul, Choice, Score）の詳細。
• Pydantic AI Documentation: TypeSafeModel Integration Pydantic AIとのネイティブ統合ドキュメント。エージェントパイプラインへの組み込みやTyped Outputの連携パターン。
• Langfuse: Decision-Model Evaluator Guide JevをLLM評価フレームワークにおける決定モデル型エバリュエーターとして導入・運用するベストプラクティス。
• DeepEval: JevEval Metrics Guide Jevを用いたクローズドルーブリック高速評価指標の実装例とカスケードアーキテクチャ。

Wisdom (Communities)

• TypeSafe AI Community Discord / Forum Jevの開発者コミュニティ。ルーブリック設計のコツ、閾値チューニング、エッジケースの議論。
• r/LocalLLaMA & r/MachineLearning LLM-as-a-judgeのコスト最適化や決定モデル（System 1 / 2 ハイブリッド）の実運用に関する議論。