01 / 生成
LLM通用语言模型
- 理解上下文
- 生成自然语言
- 提取决策字段
- 业务校验
自然语言回答 · 预设示例
用户希望退回重复扣款，建议转交账务专员，优先核查。
适合回答、解释和生成内容。程序若要执行分流，还需要提取所需字段。
JEV / LLM · 了解差异
Jev 与 LLM：
结构化决策有何不同？
一个面向结构化决策，
一个擅长通用生成与推理。
从你需要的结果，选择合适的能力。
02 / 决策
JevSystem One 模型
intent enumneeds_human boolurgency 1–5
- 输入状态
- 指定问题类型
- 并行返回决策
- 业务校验
类型化决策 + 概率 · 预设示例
intent refund p = 0.96 needs_human true p = 0.92 urgency 4 confidence = 0.89
围绕预定义问题返回值与概率。程序读取结果后，仍需应用业务阈值与校验。
01 / 并列对照
把差异，放到具体问题里。
依据产品定位与公开文档。
性能结论需要同任务评测。
| 比较维度 | LLM通用生成与推理 | Jev面向自动化决策 |
|---|---|---|
| 主要任务 | 对话、写作、代码生成、推理与工具协作。 | 围绕已定义的问题，分类、判断和评分。 |
| 输入契约 | 提示词与上下文；需要时提供工具定义或 JSON Schema。 | 非结构化状态与一组类型化问题。 |
| 输出约束 | 可返回自由文本；支持的模型也可按 Schema 约束输出，仍需处理拒答与截断。 | 官网将类型化输出作为核心接口，返回预定义类型的决策值。 |
| 概率与置信度 | 额外生成一个“置信度”字段，不自动意味着经过校准。 | 官网宣称提供校准概率；部署前仍应在自己的数据上评估校准表现。 |
| 延迟与成本 | 取决于模型、上下文、输出长度、部署与计费方式。 | TypeSafe AI 公布的端到端响应时间为 70–500ms；具体负载下的表现需另行验证。 |
| 正确性边界 | 合法 JSON 也可能包含错误结论，格式检查不能替代业务验证。 | 选项和类型受约束，仍可能选错。高风险操作需要阈值与人工兜底。 |
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没有统一数据集、质量门槛与运行条件，本页不对两者给出速度倍数或成本排名。
02 / 按任务选择
看任务，再选模型。
下一步，是一个判断。
答案空间清晰，例如把工单分到哪个队列、是否需要人工处理、优先级是多少。
下一步，是新的内容。
需要展开解释、撰写回复、生成代码，或结合上下文完成开放式推理。
判断之后，还要表达。
先完成意图识别与风险判断，再按分流结果调用生成模型，最后统一做业务校验。
03 / 资料与范围
结论，有据可查。
资料核对：2026 年 9 月 18 日。
本页解释产品定位，不构成独立性能评测。
从机制，回到一个具体任务。
体验 Jev 决策演示