jev模型响应格式固定，无需设置，迁移重点是业务代码适配其三类原生输出结构：choice（choice/probabilities/confidence）、score（score/probabilities/confidence）、noul（noul）；需替换旧文本解析逻辑为字段读取，单请求多问题时用问题id索引answers，本地部署须启用parallel_constrained解码模式。
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Jev模型的响应格式本身是固定的，不需要“设置”——它天然返回结构化、可编程消费的结果。迁移时真正要处理的，不是改格式，而是对齐业务代码如何解析和使用这些结果。
明确Jev的三类原生输出结构
Jev只支持三种问题类型，每种对应确定的JSON字段和语义：
-
Choice：返回
choice（选中项字符串）、probabilities（各选项概率字典）、confidence（整体分布置信度） -
Score：返回
score（0–1加权分数）、probabilities（各级别概率）、confidence -
Noul：返回
noul（0–1之间单个浮点数，“是”的概率），不带confidence
所有字段名、嵌套层级、数据类型均由Jev服务端强制保证，客户端只需按此约定解析，无需做schema校验或容错转换。
迁移时重点检查三处代码适配点
旧系统若用LLM做决策，常返回自由文本或非标JSON；迁移到Jev后，需调整以下逻辑：
- 把原来解析
"response": "转给billing部门"的字符串匹配逻辑，换成读取answers.xxx.choice字段 - 把原来靠关键词判断“紧急”的规则（如含“马上”“立刻”就标紧急），换成直接取
answers.is_urgent.noul > 0.7 - 把原来写死的阈值（如“情绪分>3算生气”）替换成
answers.customer_mood.score >= 2.5，因为Score返回的是连续加权值
一次请求混用多问题时的响应组织方式
Jev允许在单次调用中并发提交多个问题，响应体顶层为{"answers": {...}, "model": "jev-1.13.0"}，其中answers是一个键值对对象，每个key对应一个问题ID（你定义的字段名），value就是上述某一种原生结构。
例如你发：
{"state":"客户打开取消页且7天未登录","questions":{"risk":"noul","intent":"choice","urgency":"noul"}}
响应中answers.risk.noul、answers.intent.choice、answers.urgency.noul可并行读取，互不影响。迁移时建议统一用问题ID作为业务逻辑分支标识，避免硬编码顺序索引。
本地部署时注意解码模式必须显式启用
若用本地Jev模型而非API服务，响应格式虽一致，但默认可能退化为自回归JSON生成，导致延迟飙升、字段缺失或格式错乱。必须在推理前设置：
- 调用
model.set_decoding_mode("parallel_constrained") - 或传参
decoding_strategy="parallel"
否则即使payload和线上一致，返回也可能变成普通文本或不完整JSON，造成解析失败——这不是格式迁移问题，而是运行时行为未对齐。
