开发者 / JevModel

Jev 提示词与问题示例

可直接复制的 Jev 问题示例,覆盖客服分流、线索评分、升级判断与内容审核,每个示例都是可用于 Jev Playground 和 API 的合法 JSON。

最近更新:

直接回答

  • Jev 不接受自由格式的提示词。所谓 Jev “提示词”,是一份 state 加上若干具名问题,每个问题包含 instructions 以及定义所有可选答案的 criteria。
  • 好的问题范围窄、选项不重叠,并给模糊情况留出口。下面的示例都符合 Playground 和 API 的请求限制。

Jev 问题的结构

每个问题包括:由小写字母、数字或下划线组成的 ID,类型,8 到 600 字符的 instructions,以及 criteria。Choice 的 criteria 把 2 到 12 个选项 ID 映射到定义;Score 的 criteria 按从低到高列出 2 到 10 个等级;Noul 的 criteria 说明 true 和 false 各代表什么。criteria 要写成可观察的事实,而不是对模型的指令。

Choice、Score 与 Noul

Choice 示例:客服消息分流

只有一个选项成立时用 Choice。选项之间要互斥,并加上 other,避免模型被迫选错团队。代码读取选中的选项及概率,把低概率的情况交给人工。

用 Jev 进行客服分流产品与客服文本的意图分类:规则、LLM 与类型化 API
{
  "state": "My invoice shows two charges for the same month.",
  "questions": {
    "queue": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle this customer message?",
      "criteria": {
        "billing": "Charges, refunds, invoices or payment methods.",
        "technical": "Bugs, errors, outages or integrations.",
        "sales": "Plans, quotes, upgrades or new seats.",
        "other": "Anything that fits none of the teams above."
      }
    }
  }
}

Score 示例:线索优先级评分

有序判断用 Score。每个等级写一条标准,从低到高排列,并让每级明显强于上一级。用 JSON state 可以传入多个字段。返回值可能带小数,请在代码里规定各区间的分界。

用清晰量表评估线索
{
  "state": {
    "company_size": "200 employees",
    "message": "We need SSO and a quote before our budget closes Friday."
  },
  "questions": {
    "priority": {
      "type": "score",
      "instructions": "How sales-ready is this lead?",
      "criteria": [
        "No buying intent or a poor fit.",
        "Some interest but no timeline.",
        "Clear need with a vague timeline.",
        "Clear need, budget and a near deadline."
      ]
    }
  }
}

Noul 示例:判断是否升级处理

单个是非命题用 Noul,返回命题成立的概率(0 到 1)。根据漏判代价设定阈值:安全类升级用较低阈值,可选动作用较高阈值。

Jev 概率、置信度与人工复核阈值
{
  "state": "This is the third time I ask. Cancel my account now or I report you.",
  "questions": {
    "escalate": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Should a senior agent handle this message today?",
      "criteria": {
        "true": "The customer is upset, repeating a request or threatening action.",
        "false": "A routine reply from the normal queue is enough."
      }
    }
  }
}

一次请求两个问题:审核加复核

同一份 state 可以在一次请求里提出多个问题。这里用 Choice 给评论打标签,用 Noul 判断是否需要人工查看。组合起来,代码就能自动处理明确的标签、把其余排队,而无需第二次调用。

用 Jev 辅助内容审核多标签文本分类:一次 Choice、多道是否题,还是第二轮请求
{
  "state": "Great post! Check my profile for cheap followers.",
  "questions": {
    "label": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Classify this comment for moderation.",
      "criteria": {
        "ok": "On-topic and acceptable.",
        "spam": "Promotion, links or unrelated offers.",
        "abusive": "Insults, threats or harassment."
      }
    },
    "review": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Is a human moderator needed for this comment?",
      "criteria": {
        "true": "The case is unclear or could cause harm.",
        "false": "The label is clear enough to apply automatically."
      }
    }
  }
}

写好 Jev 问题的技巧

每个问题只问一个判断。按 state 中能看到的内容定义选项,而不是按你希望发生的结果。instructions 保持简短,细节写进 criteria。避免“退款”和“账单”这类重叠选项,除非写清边界。自动化之前,用清晰、模糊和对抗性案例测试每个问题,并像代码一样给问题做版本管理。

Jev 怎么用:分步教程评估 Jev 工作流

常见问题

Jev 像 ChatGPT 一样用提示词吗?

不是。Jev 不接受单个自由提示词,而是接收 state 和类型化问题;问题类型和 criteria 决定了所有可能答案的形状。

可以免费测试这些示例吗?

可以。验证邮箱后把示例粘贴到 Console Playground 即可,每个 UTC 日前 5 次成功运行免费。首页演示也支持每天免注册运行 1 次。

一次请求最多几个问题?

1 到 8 个问题,整个请求不超过 8,000 字符。

JevModel 为独立项目,与 TypeSafe AI 无关联。