jev模型仅执行留言分类、优先级打分、路由分派三类结构化判断，不生成文字、不解释、不提取字段、不替代人工审核；接入需准备state、定义questions、调用api、解析decision触发动作。
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Jev 模型接入表单工具后，能自动完成留言分类、优先级打分、路由分派三件事，不生成文字、不解释原因，只返回结构化判断结果，程序可直接执行分支逻辑。
明确它能做什么、不能做什么
Jev 不会帮你写回复、不总结留言内容、不提取姓名电话等字段、也不替代人工审核。它只做“该不该进哪个流程”的判断——比如“这条留言属于投诉类还是咨询类”“是否需2小时内响应”“应转给法务还是客服”。
接入核心四步走
- 准备 state：把用户提交的原始留言文本、时间戳、来源渠道（如微信/网页/APP）、设备信息等拼成一个 JSON 字符串，作为模型输入的 state
- 定义 questions：按业务需要配置 1～3 个问题，例如
•type→ type: "choice", options: ["咨询", "投诉", "建议", "报修", "其他"]
•urgency→ type: "score", scale: [1, 5], labels: ["常规", "关注", "加急", "紧急", "危急"]
•needs_review→ type: "noul", question: "该留言是否含敏感词或需人工复核？" - 调用 API：用你的 Jev 密钥（来自 Vercel AI Gateway 或 typesafe.ai）发起 POST 请求，地址通常是
https://gateway.vercel.ai/v1/jev - 解析并触发动作：响应里
decision.type是分类结果，probabilities.urgency是加权得分，decision.needs_review > 0.7就自动标红并推给主管看
实际处理链路示例
用户在官网表单提交：“订单号#88921没发货，已超承诺时间3天，要求立刻处理！”
→ state 包含这段话 + 表单时间 + 来源为“官网首页”
→ Jev 一次返回：
{
"decision": {"type": "投诉", "urgency": 4.8, "needs_review": 0.92},
"probabilities": {
"type": {"投诉": 0.96, "报修": 0.03},
"urgency": {"紧急": 0.71, "危急": 0.29},
"needs_review": 0.92
}
}
→ 后端代码立即：
• 把工单自动归入「投诉-加急」队列
• 设置 SLA 为 2 小时内首次响应
• 触发企业微信告警并标记“需人工复核”
注意几个实操细节
- 所有选项必须提前定义好，不能让 Jev 自由发挥；新增类别要同步更新 questions 配置
- 若某类留言占比突增（如某天“发票问题”飙升），说明选项覆盖不全，需补充到 choice 列表
- 对 probability
- 时间戳和来源渠道虽不参与语义判断，但能辅助后续规则过滤（如“APP端投诉+超时”强制升级）
它不是万能入口，而是把原来靠正则+关键词+人工经验的分流环节，换成更鲁棒、可量化、带置信度的决策模块。
