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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。
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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 NoulChoice 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。