USE CASE / Choice
模型路由
选择固定代码、轻量模型、推理模型或人工
一条代表性的输入(state)
用户任务、可用模型和资源限制
问题类型
Choice
问题说明(建议用英文写给模型)
选择固定代码、轻量模型、推理模型或人工
低于阈值时
程序检查预算、权限与模型可用性后执行
把模型路由做成可比较的决策
先用代码排除超预算、无权限或不可用的模型,再让 Choice 在剩余候选中建议处理路径。任务复杂度不能只靠字数推测;是否需要新文本、多步骤推理或确定性计算,应分别在标注样本中核验。
三个必须测的边界样本
- 计算 2+2:确定性代码优先
- 长但简单的格式转换:不因字数多就选推理模型
- 涉及账户授权:权限检查先于模型路由
示例请求
这是设计草案,不是 Jev 的实际回答或准确率测试。
{
"state": "Summarize this page and cite the source.",
"model": "jev-latest",
"questions": {
"decision": {
"type": "choice",
"instructions": "Which handler should receive this task?",
"criteria": {
"code": "A deterministic rule can fully solve it",
"light_model": "A narrow text task with low uncertainty",
"reasoning_model": "Requires multi-step reasoning or new text",
"human": "Needs human judgment or approval"
}
}
}
}边界与回退
不能只按请求字数决定复杂度;保留回退模型。
先看原始任务:客服真正需要什么?
从客户原话、核实订单、设计三道问题,到阅读示意结果、处理边界案例和上线评估,完整走一遍 Jev 工作流。
完整实战:一条“显示送达却没收到”的工单,如何设计 Jev 决策流程