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Decision Builder
把自然语言里的决策需求转换成 Jev schema。
速查导读：什么是 Jev Schema Builder？
Jev Schema Builder 是专为类型化 AI 决策设计的可视化 Schema 建模工具。它帮助开发者将非结构化的自然语言业务规则转化为结构严谨的 Jev Question Schema（包括 Choice 离散选择、Score 标量评分与 Noul 二值门禁）。通过编辑 instructions 与 criteria，确保每个选项的判定边界互斥且完备，并可一键复制标准 JSON 用于生产 API 接入。
schema / builder
Decision Builder
把自然语言里的决策需求转换成 Jev schema。
output / json
生成的 schema
{
"state": "Customer: My package with tracking ID #92401 has been stuck at the transit hub for 6 days. Can I get a status update or cancel for a full refund?",
"questions": {
"routing": {
"type": "choice",
"instructions": "Route this customer support ticket to the best team.",
"criteria": {
"shipping": "Delivery delay, stuck tracking, or damaged parcel.",
"refund": "Explicit request for money back or cancellation.",
"billing": "Invoice questions, overcharge, or payment error.",
"other": "General questions or unrelated inquiry."
}
}
}
}Jev Schema 设计三大黄金法则
打造高准确率、低歧义决策 Schema 的核心工程原则：
选项互斥且完备 (MECE 原则)
确保各候选项（Keys）在语义逻辑上互不包含、界限分明，并尽量穷尽该业务场景下的所有可能流向，避免模型在相近分类间摇摆。
事实导向判定准则 (Behavioral Criteria)
像为人工审核团队编写 SOP 手册一样书写 Criteria。使用可观测的客观事实（如“包含发票请求”、“出现报错代码”），禁用模糊形容词。
强制包含 Other 兜底项 (Safe Fallback Category)
永远在 Choice 中保留一个 `other` 或 `unknown` 分类。当现实中的异常输入不符合任何预设规则时，模型能将其合理归入兜底池。
Schema 设计常见问题（FAQ）
为什么 Schema 设计时必须为每个选项编写明确的 criteria？
在传统的普通 LLM 中，模型容易受选项字面名称的固有偏见干扰。Jev 依赖明确的 criteria 作为判定依据。详尽客观的 criteria 定义能精确对齐模型概率分布与你的真实业务规则，极大提升 Macro F1 分数。
如果遇到不能明确归类的模糊样本，Schema 应该如何设计？
两种最佳实践：1) 在 Choice 中增加明确的 `triage` 或 `other` 选项，定义其 criteria 为“上述分类均不满足或信息严重缺失”；2) 关注模型的 confidence 字段，当最高项概率低于设定门限（如 0.80）时，自动触发代码层面的人工审核队列。
能否在单个 Schema 中同时定义多个不同的决策问题？
可以。Jev 的 `questions` 字段是一个对象映射，支持同时传入多个问题（如同时评判 `routing` 部门归属与 `urgency` 紧急等级评分）。所有问题将在单次网络往返中并发完成判定，降低端到端延迟。
生成的 JSON Schema 如何直接接入 Node.js 或 Python 代码？
在右侧的 JSON 预览面板点击“Copy”，直接将其作为 `questions` 字段放入 `POST /api/evaluate` 请求的 Body 中。在 TypeScript 中可结合 Zod 定义运行时类型，确保服务端完全类型安全。
生成的 Schema 支持与现有开源校验工具（如 AJV）联动吗？
Jev 生成的是专为 System One 决策模型设计的轻量级 Question Criteria 协议，结构更紧凑直接。你可以轻松编写一个转换函数，将其转译为 JSON Schema 格式供第三方校验器使用。