Jev 是什么：决策模型，而非又一个聊天机器人

介于输入与规则之间的 AI

TypeSafe AI 的 Jev 按封闭式问题评估内容。输入称为 state；答案的类型事先选定。应用得到的不是一段自由撰写的文字，而是一个选项、一个分值或一个概率。厂商把这种方式归入 System One 类别。S02

假设收到这样一条咨询：“包裹到货时已损坏，请给我换货。”我们建议的应用需要把“识别出退换货申请”与“批准换货”区分开来。模型提出类别建议。软件核对订单、规则和权限。此后才能决定下一步操作。这是我们提出的用法建议，而不是 Jev 的实测结果。

系统各部分分别负责什么

JEV.sk 建议采用一种简单的分工。常规代码负责计算金额和检查权限。决策模型帮助理解文本的含义。生成式模型或模板负责写出易懂的回复。有风险的操作需要单独审批。

因此，Jev 并不是“全自动的公司总经理”，而只是一个可能用到的组件。它的价值要结合具体任务来评估：会犯哪些错误、有多少案例留给人工处理，以及整个工作流程的成本是多少。

首次试用

作为首个试点，我们建议让模型提出商品类别建议，但不自动发布。把结果与人工核对过的示例进行比较。系统起初可以只观察、只提建议。这样积累下来的是证据，而不只是一场令人印象深刻的演示。

JEV.sk 是一个独立的信息项目，既不是 Jev 的开发商，也不是 TypeSafe 的官方控制台。