Jev 应用场景图谱:从客服分流到 RAG、Agent 闸门与实时决策
面向工程团队的 Jev 实用场景图谱:按客服 intake、模型路由、agent 工具闸门、RAG 过滤、评测 guardrails、候选集抽取、审核风控、批量标注和实时控制拆解 Choice、Score、Noul 决策契约。
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面向工程团队的 Jev 实用场景图谱:按客服 intake、模型路由、agent 工具闸门、RAG 过滤、评测 guardrails、候选集抽取、审核风控、批量标注和实时控制拆解 Choice、Score、Noul 决策契约。
TypeSafe AI 的 Jev 用 state 和 typed questions 返回概率化决策,适合路由、分类、评分和 guardrail,但真正落地要靠问题设计、历史标签、离线评估、阈值、漂移监控和人工升级。
一份面向团队采用 Jev 的 30 天试点验收手册:选择低风险流程、定义 typed questions、建立基线、离线回放、校准、阈值、shadow mode、人工复核、监控和继续/停止决策。