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jkrup/jeveryword

Una biblioteca de JavaScript sin dependencias que usa el modelo de opción múltiple Jev de TypeSafe para extraer fragmentos exactos de texto, valores de campos y etiquetas de PII de mensajes cortos.

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hace 2 meses

¿Qué es?

jeveryword permite usar el modelo Jev de TypeSafe para extraer texto. Jev solo responde preguntas de opción múltiple y no puede generar texto, así que la biblioteca numera las palabras de la entrada, ofrece esos números como opciones de respuesta y convierte los números elegidos en la subcadena original mediante desplazamientos de caracteres. Por eso, cada valor devuelto es un fragmento literal de la entrada e incluye una probabilidad que puede servir para decidir qué valores confirmar con el usuario.

Los principales helpers son extractSpans, que extrae campos con nombre definidos mediante descripciones en inglés sencillo, y classifyChunks con mergeChunks, que asigna etiquetas a cada palabra, por ejemplo, categorías de PII. Una API de tokenize de bajo nivel permite crear preguntas personalizadas. El paquete no tiene dependencias, funciona en Node 20+, Cloudflare Workers, Deno y Bun, e incluye un cliente de modelo simulado para pruebas. También se describe una API HTTP alojada, con pago por llamada en USDC mediante x402.

El proyecto se considera experimental y sus autores informan que solo lo han probado con un pequeño conjunto de mensajes sintéticos. Es adecuado para textos cortos que se procesan en tiempo real, pero no para documentos largos ni para valores que haya que calcular o reformatear.

Funciones clave

  • 01Extrae campos con nombre del texto y devuelve subcadenas exactas con sus desplazamientos de inicio y fin.
  • 02Indica los estados de ausencia y ambigüedad, además de una probabilidad para cada resultado.
  • 03Asigna a cada palabra una categoría de PII o personalizada y combina las palabras contiguas con la misma etiqueta en fragmentos.
  • 04Ofrece una API de tokenize de bajo nivel para crear preguntas de opción múltiple personalizadas.
  • 05No tiene dependencias en tiempo de ejecución y funciona en Node, Deno, Bun y Cloudflare Workers.

Casos de uso

  • Extraer nombres, correos electrónicos o números de pedido de mensajes de soporte o formularios de admisión.
  • Resaltar datos personales en mensajes de chat cortos antes de almacenarlos o mostrarlos.
  • Crear un paso de revisión para que el usuario confirme las extracciones con baja probabilidad.
  • Ejecutar la extracción desde un agente de programación o una función serverless sobre textos cortos.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete desde npm

    npm install jeveryword
  2. 2

    Configura tu clave de API de TypeSafe como variable de entorno

    export TYPESAFE_API_KEY=…
  3. 3

    Importa extractSpans y createJevClient y ejecuta la extracción en tu texto (consulta el ejemplo del README)

Antes de usarlo

  • El README lo califica de experimental e indica que solo se ha comprobado con un conjunto reducido de mensajes sintéticos y que no hay benchmarks.
  • Para ejecutarlo se necesita una clave de API de TypeSafe y cada llamada se factura según el precio de lista de Jev.
  • Requiere Node 20 o una versión posterior.

En colecciones

Herramientas y bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural

Temas

#llm#text-extraction#pii-detection#nlp#javascript#named-entity-recognition#jev#pii#typesafe

Preguntas frecuentes

¿Qué es jeveryword?
Una biblioteca de JavaScript sin dependencias que usa el modelo de opción múltiple Jev de TypeSafe para extraer fragmentos exactos de texto, valores de campos y etiquetas de PII de mensajes cortos. jeveryword permite usar el modelo Jev de TypeSafe para extraer texto. Jev solo responde preguntas de opción múltiple y no puede generar texto, así que la biblioteca numera las palabras de la entrada, ofrece esos números como opciones de respuesta y convierte los números elegidos en la subcadena original mediante desplazamientos de caracteres. Por eso, cada valor devuelto es un fragmento literal de la entrada e incluye una probabilidad que puede servir para decidir qué valores confirmar con el usuario.
¿jeveryword es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
jeveryword es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿jeveryword sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de jeveryword fue el 20 sept 2026.
¿Para qué puedo usar jeveryword?
Extraer nombres, correos electrónicos o números de pedido de mensajes de soporte o formularios de admisión. Resaltar datos personales en mensajes de chat cortos antes de almacenarlos o mostrarlos. Crear un paso de revisión para que el usuario confirme las extracciones con baja probabilidad. Ejecutar la extracción desde un agente de programación o una función serverless sobre textos cortos.
¿Cómo se instala jeveryword?
Instala el paquete desde npm: npm install jeveryword Configura tu clave de API de TypeSafe como variable de entorno: export TYPESAFE_API_KEY=… Importa extractSpans y createJevClient y ejecuta la extracción en tu texto (consulta el ejemplo del README)
¿Dónde consigo jeveryword?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/jkrup/jeveryword

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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