jev模型与语雀构成“先粗筛、再精排”的增强组合：语雀负责标题/正文模糊匹配、高级语法及ocr召回候选文档，jev基于noul判定问题对top-20文档做语义相关性评分（0–1），过滤低分项并回填评分至语雀前端展示与标签系统。
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Jev 模型本身不直接对接语雀，但它可以和语雀的检索能力形成“增强组合”：语雀负责快速召回候选文档，Jev 负责对这些候选做精准语义判断。这种“先粗筛、再精排”的方式，比单靠语雀原生搜索或纯大模型重排都更准、更快、更省。
用语雀基础搜索做第一层召回
语雀支持标题+正文模糊匹配、高级语法（如 title:、in:、before:）、标签筛选和 OCR 图文识别。这是低成本、高覆盖的第一步——把可能相关的文档快速捞出来。
建议操作：
- 在语雀搜索框中输入用户问题关键词，加上 in:XXX知识库 限定范围
- 用 title: 强制命中标题（适合找制度、SOP 类文档）
- 若已知时间范围，加 after:2025-06-01 before:2025-12-31 缩小结果集
- 导出召回的 top-20 文档（标题 + 摘要 + 前200字正文），作为 Jev 的输入素材
用 Jev 做第二层语义精排
语雀召回的结果常有“字面接近但语义无关”的干扰项（比如搜“报销流程”，召回了“差旅补贴标准”）。Jev 正好补上这道缺口：对每篇候选文档，问一个 Noul 判定问题：“这份文档能否回答用户的原始查询？” 返回 0–1 的概率，按概率降序排列即可。
关键细节：
- 调用方式：用 pip install typesafe-sdk 安装 SDK，一次请求并发判断全部候选（如 20 篇文档）
- 输入结构：把用户原始查询作为 question，把文档摘要/关键段落作为 state
- 阈值建议：概率低于 0.35 的可直接过滤；0.6 以上视为强相关，优先展示
- 成本控制：只传摘要（非全文），100 次判断约 2 元，远低于调用 GPT 类模型
把结果回填到语雀工作流中
Jev 不生成内容，也不修改语雀数据，但它输出的概率值可直接驱动前端行为：
- 在语雀搜索结果页旁加一列“相关性评分”，用颜色区分（绿色 ≥0.7，黄色 0.4–0.7，灰色
- 点击某条结果时，自动把该文档的 Jev 概率和判定依据（如“匹配报销政策条款第3.2条”）以 tooltip 形式呈现
- 对低分结果批量打上 待人工复核 标签，同步到语雀的 tag 系统
- 长期运行后，用 Jev 的反馈数据反哺语雀的关键词权重或知识库分类逻辑
注意边界和优化点
Jev 不替代语雀，也不理解图片、表格、附件内容。它依赖你提供的文本质量：
- 语雀文档需写清标题、添加结构化摘要（避免“本文介绍XXX”这类空泛描述）
- 知识点粒度要一致：比如“入职流程”和“转正条件”应拆为两篇文档，而非混在一篇里
- 首次上线建议用 50 条历史高频查询做 benchmark，校准 Jev 阈值和语雀召回数量（N=15 还是 N=30 更合适）
- 不推荐用 Jev 替代语雀 OCR 或权限校验——它只做“能不能答”，不管“能不能看”
