jev 是专用于结构化意图识别的高效模型，仅在预定义互斥类别中打分选择，不生成不推理；需原始输入、输出带置信度的概率分布，适用于分层决策，非开放式理解模型。
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Jev 不是用来“理解意图”的通用模型，而是把意图识别这件事，直接变成一道结构化选择题。它不解释、不生成、不推理，只在你定义好的几个意图类别中，快速打分并返回最可能的那个——这才是它高效的关键。
明确限定意图选项，别让 Jev 自由发挥
Jev 无法处理开放式的意图识别。你必须提前穷举所有可能的用户意图，并为每个意图赋予唯一、互斥的标签。比如客服场景中，不能问“用户想干什么”，而要拆成：
- “用户是否在申请退款？”（Noul 类型）
- “用户咨询的问题属于哪一类？”（Choice 类型，选项：物流查询｜账务异常｜商品破损｜安装指导｜其他）
- “该请求的紧急程度如何？”（Score 类型，等级：低｜中｜高｜紧急）
一旦选项超过 255 个，需拆成两阶段判断，否则会触发限制。边界越清晰，Jev 的准确率和速度优势越明显。
用原始状态输入，避免提示词工程
传统大模型做意图分类，常依赖精心设计的 system prompt + few-shot 示例，还要加 JSON mode 强制格式。Jev 完全不需要这些。你只需把原始数据当“state”传入：
- 一段客服对话文本
- 一个带字段的 JSON（如 {"message": "屏幕裂了，刚拆开就这样", "has_video": true, "order_id": "ORD123"}）
- 甚至是一组文本数组（如历史对话轮次列表）
它直接从非结构化内容中提取语义信号，输出结构化结果。没有 prompt 调试成本，也没有因提示词微调导致的漂移风险。
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利用概率与置信度，构建可落地的决策链
Jev 每次返回不只是一个答案，还附带校准后的概率分布和整体置信度。这让你能用代码自动分级处理：
- 置信度 ≥ 90% → 直接路由到对应服务模块
- 70% ≤ 置信度
- 置信度
这种“概率驱动”的分层机制，比硬编码规则更鲁棒，又比全程依赖大模型更省——实测中，5000 次意图判断平均耗时仅 150ms，成本不到 $2。
避开常见误用：它不是另一个 ChatGPT
如果你希望 Jev 回答“用户为什么生气”“背后有没有潜在投诉风险”这类需要归因或推断的问题，它做不到。它的强项是：
- 从“我要退货”“我不想用了”“给我换新的”中识别出「退货意图」
- 从“发货了吗”“单号多少”“怎么还没到”中识别出「物流查询」
- 但不会告诉你“用户语气急躁，可能升级投诉”，那属于生成式模型的补充分析范畴
真正的高效，来自分工：Jev 做第一道筛子，快且稳；大模型只在必要时出场，专攻复杂case。
