pnthn-ai /
Data & Searchpolar_llama
Polars 上的并行推理库：聊天模型走各家补全接口，Jev 则按行做 Noul、Choice、Score，或对整份文档套一份类型化契约。
GitHub
302
License: MITLanguage: TypeScript最近提交：2026/9/19#search-retrieval#classification-ranking
JEV 在该架构中的决策位置
每一行一个 state，多个 typed questions 一次请求返回；Noul / Choice / Score 落成带置信度的普通列。
核心架构收益
把闭集判断接到现有 Polars 批处理列上，而不必再走一轮聊天补全。
固定版本源码审校依据
本站人工核验过该仓库的以下固定 commit 源码文件，确认 Jev 决策逻辑的真实接入方式：
审校说明与基准口径：优先保留投稿者与仓库原文，缺失语言自动补充；自动检查仅确认 Jev 集成证据，未经本站运行或性能复测。
快速克隆仓库
git clone https://github.com/pnthn-ai/polar_llama.git
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在 PostgreSQL 查询中用自然语言给数据行筛选、分类和排序。
JEV 在这里做什么
将行内容交给 Jev，返回是否匹配、类别或等级分数，供 SQL 条件与排序使用。
↳ 把语义条件与已有 SQL 查询放在一起，并复用缓存结果。
#database-vector#classification-ranking
10✓ 3 处源码证据
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Data & SearchMITTypeScript
用自然语言搜网页：Jev 选择搜索来源和时间范围，再给返回的链接排序。
JEV 在这里做什么
判断查询意图、来源与时间条件，并给各条搜索结果打相关性分数。
↳ 保留链接、摘要、可调整过滤条件和来源失败提示。
#search-retrieval#classification-ranking
22✓ 2 处源码证据
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Data & SearchMITPython
为 LlamaIndex 提供 Jev 重排序器和路由器，给检索片段评分或选择查询工具。
JEV 在这里做什么
用 Score 给候选片段评相关性，用 Choice 选择查询引擎或工具。
↳ 把 Jev 判断接入已有的检索与查询流程。
#search-retrieval#classification-ranking#llm-routing-cost
✓ 2 处源码证据
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