示例用例

用语义搜索、评分和排序取代或补充 RAG 流水线中的嵌入。

为查询与候选之间的相关性打分。

通过两两比较对结果重排序。

对查询与候选进行交叉编码以获得更高精度。

为下游 AI 工作流挑选有用的上下文。

按纳入与排除标准筛选论文，用于系统综述。

使用预定义的主题或类别，为访谈记录、开放式问卷调查回答和实地笔记中的段落打标签。

检查被引用的段落是否支持手稿和生成摘要中的论断。

标记缺失的方法学细节，例如对照组、数据集描述和实验设置。

识别跨论文的实体和关系以构建科研知识图谱，将研究发现与支撑段落关联起来。

使用 Jev 构建自定义路由器，决定每个提示词由哪个 LLM 接收。

为你的特定工作流设置路由规则与阈值。

分类意图与领域。

估计难度与风险。

将需要更昂贵模型的请求升级处理。

以 LLM 调用成本的一小部分，对每个 LLM 输入、输出和工具调用施加语义检查。

检测越狱与提示词注入。

识别违反政策的行为与敏感数据泄露。

实时检测工具调用错误与响应质量故障。

记录结构化的检查结果与概率，让 AI 系统和 harness 的故障更易于追溯。

使用 Jev 查询为代码和文字添加自动化语义检查（lint）。

为团队的编码规范和写作指南定义检查项。

在 CI 中运行这些检查，并标记违规项以供审核。

使用 Jev 从自然语言数据中提取概率特征。

将这些特征与结构化数据结合，为具有真实标签结果的任务训练模型。

使用自动研究工作流提出特征定义，并在留出的真实标签上评估其预测价值。

依据明确的、与岗位相关的标准评估简历、求职申请和面试反馈。

识别相关经验。

为所需能力的证据打分。

将候选人与职位匹配。

将候选人路由给用人经理或招聘人员。

将不确定的情形升级为人工审核。

将公司档案、高管履历和入站消息与理想客户画像进行匹配。

为行业匹配度和公司成熟度打分。

识别买方相关性、痛点和购买意图。

对线索排定优先级并进行路由。

按问题、产品领域和客户意图对传入工单进行分类。

处理通话记录，提取客户问题、承诺和后续行动。

检测紧急程度、不满情绪、流失风险和退款请求。

将案例路由到正确的团队、队列或自动化工作流。

依据政策和客户请求核验客服回复。

对首次损失报告、理赔员笔记和证明文件进行分类。

识别理赔复杂度、缺失信息和潜在欺诈指标。

对理赔排定优先级，以进行直通处理或专家审核。

将不确定或高风险案例升级给人工理赔员。

评估交易描述、KYC 文档和警报历史中的可疑特征。

在不一致的名称、档案和记录之间匹配实体。

按风险、相关性和证据质量对警报排定优先级。

将模糊案例路由给调查人员审核。

对合同、政策、监管申报和营销宣传语进行分类。

检测缺失条款、违禁宣传语和违反政策的行为。

依据明确的法律或合规要求核验文档。

将高风险或不确定的发现升级给法律顾问或合规团队。

在不一致的卖家目录之间对商品列表进行分类与规范化。

从标题和描述中提取商品属性。

检测违禁商品、假冒信号、评价滥用和违反政策的行为。

为商品排序，并将不确定的商品列表路由为人工审核。

运用公司专属的、细致入微的标准来判断哪些帖子符合你的审核标准。

在社区、客户支持和 SDR 工作流中审核用户内容和自动化对话。

检测毒性言论、骚扰、垃圾信息、欺诈、不安全建议、个人数据泄露、退订请求和违反政策的宣传语。

综合严重程度与置信度，决定放行、警告、审核还是屏蔽内容。

评估创意素材、广告文案、落地页和投放环境。

分类品牌安全性与受众适配度。

检查法规合规性与违禁宣传语。

评估创意质量以及广告与落地页的一致性。

评估玩家举报、游戏内聊天、评论和客服对话。

审核聊天内容，检测辱骂、毒性言论或可疑行为。

为内容添加标注，并为不满程度或参与度打分。

检测流失信号，并路由玩家支持请求。

将事件报告、理赔笔记、交易描述和供应商评估转化为概率化的风险指标。

在保险和承保工作流中使用这些指标。

分类风险类型并检测可疑特征。

为严重程度打分并排定审核优先级。

为更广泛的风险模型提取特征。

用来自客户咨询、销售笔记、商品评论、支持工单和市场报告的语义信号丰富预测模型。

提取购买意图、紧急程度和产品兴趣。

识别供应担忧、竞争压力和新出现的需求主题。

将这些特征与历史时间序列数据一起输入预测模型。

用类型化的语义决策为知识图谱添加标注并进行核验。

分类关系与实体类型。

检测记录或论断之间的矛盾。

支持概率化遍历和层次化分类。