Jev 返回值怎么看？逐字段读懂 Choice、Score、Noul

先找问题 ID，不要按位置猜

一次请求可提交多个独立问题。返回的 answers 按你提供的问题 ID 组织，例如 department、severity、is_urgent。代码应逐个检查 ID、type 和字段是否存在，再处理结果。问题 ID 是程序的索引，不是给模型看的业务指令。

Choice：选项与分布

choice 是选中的键，例如 shipping；probabilities 是候选键的概率分布；confidence 是官方为 Choice 提供的置信度。不要把最高选项概率直接等同于 confidence，也不要把两者当准确率。

Score：等级与解释尺度

score 返回沿 criteria 等级的评分，probabilities 展示各等级分布，legend 对应尺度文字。先看你定义的等级含义，再让业务代码决定怎样处理。‘高风险’这个词本身不会执行任何动作。

Noul：一个陈述的 0–1 值

noul 表示陈述成立的概率。例如问题是‘消息是否表达紧急性’，0.9 表示对该陈述的高概率。它没有 confidence 字段。若问句是否定式，方向也会倒过来；请写清陈述并用测试样本核验。

把回答变成安全动作

示例规则：只有 shipping 选项通过自己验证过的阈值时才自动分队列；不确定、字段缺失或系统错误都进入人工队列。退款、删除和权限变更仍由确定性规则与授权流程控制。

练习：手算三次分流

给三条工单分别写出预期的 department 与 is_urgent。设想 department 结果为 shipping、confidence 0.64；若你在验证集上设定的自动阈值是 0.80，应该转人工。这里的数值仅是教学例子，不是模型实测或推荐阈值。

把官方示例缩成一张字段卡

下方字段和数值摘自官方快速开始的客服样本，仅为理解结构；不是本站运行结果。department 选择 technical，is_urgent 返回 1.0，但后续动作仍由应用代码控制。

{
  "answers": {
    "department": {
      "type": "choice",
      "choice": "technical",
      "confidence": 0.78,
      "probabilities": {
        "technical": 0.85,
        "sales": 0.0,
        "billing": 0.15
      }
    },
    "is_urgent": {
      "type": "noul",
      "noul": 1.0
    }
  }
}

官方文档