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解決的問題

Jev 專為需要結構化、型別化決策而非生成式文字的軟體而設計。它透過提供受限的答案和機率分佈，彌補了脆弱的規則型系統與昂貴且不可預測的生成式 LLM 之間的差距，讓軟體可用於分支邏輯、路由和閘控。

運作方式

Jev 作為「System One」模型運作，針對一組型別化問題評估提供的狀態（文字或 JSON）。它不會回傳段落，而是回傳特定的基本型別：

• Choice：從預先定義的無序有限集合中選取一個值（例如意圖分類）。
• Score：衡量有序評分量表上的位置（例如嚴重性或挫折程度）。
• Noul：估計特定陳述為真的機率（0 到 1）（例如偵測提示注入）。

開發者可透過 Python 或 JavaScript SDK 整合 Jev，使用答案和相關的信心水準來觸發確定性的程式碼路徑、人工審查或備援機制。

適用對象

建構生產級自動化、RAG 管線和代理型系統的軟體工程師與 AI 架構師，他們需要可靠、結構化的輸出用於控制流程、安全護欄和高速分類。

重點特色

• 型別化基本型別：提供 Choice、Score 和 Noul 以實現確定性的軟體整合。
• 信心閘控路由：允許開發者根據機率分佈設定自動化與人工備援之間的閾值。
• 推測性扇出：可在單一 API 呼叫中提出多個獨立判斷，以降低延遲。
• 廣泛應用：適用於支援分流、RAG 段落過濾、語意重新排序和 LLM 護欄。
• 高效率：回報的回應時間為 70–500 毫秒，比一般用途的生成式模型快得多。