JEV 架构选型指南
Jev、通用 LLM 与分类器怎么选
从输出结构、任务边界、不确定性、延迟与工程控制角度，对比 TypeSafe Jev、生成式 LLM、确定性规则和专用分类器。
1. 先看应用需要什么输出
Jev 在你声明的选项中返回 Choice、Score 或 Noul；生成式 LLM 返回 Token；分类器返回训练标签；普通代码根据规则返回精确结果。应先选择应用真正需要的接口，而不是先比较模型名。
| 工具 | 最适合 | 输出 | 主要风险 |
|---|---|---|---|
| Jev | 封闭语义判断 | Choice / Score / Noul | 类型正确但判断仍可能错 |
| 通用 LLM | 生成与长链推理 | 文本或结构化输出 | 输出漂移与解析失败 |
| 普通代码 | 精确规则与事实 | 确定结果 | 规则无法覆盖语义模糊 |
| 专用分类器 | 稳定高流量标签任务 | 固定标签与概率 | 训练数据与运维成本 |
2. 封闭的语义判断适合 Jev
路由、排序、标签、相关性和风险分层，在无法用硬规则直接判断时适合 Jev。业务代码仍然需要校验响应、设置阈值，并掌握所有真实副作用。
3. 生成和长链推理继续交给 LLM
写作、总结、翻译、编码、规划和开放式对话需要产生 Jev 并不提供的新文本。常见的混合架构是先让 Jev 选择路径或做门控，再由生成模型完成文本任务。
4. 规则或分类器足够时不要多加模型
权限、算术、Schema 校验、白名单和硬性策略属于代码。对于高流量且长期稳定的任务，如果有代表性标注数据、固定标签体系和模型运维能力，专用分类器也可能更合适。
5. 评估完整系统，而不是口号
不要只比较宣传中的速度或价格。应在自己的标注样本上测量决策质量、端到端延迟、服务失败率、人工复核率、误判成本、不同风险区间的校准表现，以及团队修改决策契约的速度。