jev模型不处理多语言识别或翻译，其输出结构与输入语言无关；它将任意自然语言输入转化为类型化概率决策，依赖问题定义的跨语言一致性，推荐英文关键词提问、前置文本清洗，并支持多语种工单分类。
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Jev 模型本身不处理多语言识别或翻译，它的响应格式与输入语言无关——只要输入文本能被模型正确理解，它就按预设结构返回类型化决策，无论原文是中文、英文、日文还是混合语种。
输入语言不影响输出结构
Jev 的设计目标是“非结构化状态 → 类型化概率决策”，输入的 state 可以是任意自然语言文本，模型内部已针对多语言语义理解做过对齐训练。官方演示中明确包含中英混杂工单、西班牙语客服消息、日文投诉等案例，均能正常返回 department、urgency、refund_probability 等字段，无需额外标注语言或切换模型版本。
关键在于问题定义要清晰
多语言场景下真正影响结果的是你提出的问题（questions）是否具备跨语言一致性：
- Choice 类问题的候选选项必须明确、互斥、无歧义，例如
["billing", "technical", "account"]比["账单问题", "技术问题", "账户问题"]更稳妥，避免因翻译偏差导致概率分布偏移 - Score 类的等级描述建议用短关键词（如
["low", "medium", "high"]），而非长句解释，减少语义漂移风险 - Noul 类问题用中性、动词主导的表述更可靠，例如
"asks_for_refund"比"用户是否在申请退款？"更利于多语言泛化
实际部署时的推荐做法
不必为每种语言单独配置逻辑，但需注意三点：
- 所有问题定义（questions）统一用英文关键词命名，保持 API 接口稳定；业务层可自行映射中文标签用于日志或监控
- 若输入含大量方言、俚语或 OCR 错字，建议前置轻量清洗（如繁简归一、标点标准化），Jev 对噪声敏感度低于 LLM，但仍依赖基本可读性
- 概率校准（calibration）在多语言上整体一致，但极端小语种样本较少时，confidence 数值可能略保守，此时可结合规则兜底
它不生成语言，也不解释判断依据，只输出程序能直接分支调用的数值和标签——所以语言多样性反而成了它的优势面，而非兼容负担。
