第 2 课 · 五个核心概念

🎯 学完这一课，你将能够

• 看懂 Jev 界面上的五个英文术语
• 区分三种题型：Noul、Choice、Score
• 理解 confidence 的真正含义

先看术语对照表

界面上会反复跳英文。先看这张对照表，右边才是人话。

它是判定器

GPT 这类大模型一般的思路是先吐一段话，你再从里面把「退款」抠出来写进代码。

Jev 把顺序倒过来：你先规定答案只能是哪些，它从里面选，并告诉你有多有把握。

一次调用只有三块

State 是原始材料。Questions 是你事先定义的问题，每道题只能是 Noul、Choice、Score 三种之一。Answers 按你起的键名返回。

三种题，就是全部题型

• Noul 是是非题，返回 0 到 1 的概率
• Choice 是单选题，你列出选项它选一个
• Score 是评分题，你规定有顺序的等级它打分

一次调用可以同时问好几道。

confidence 是集中程度

0.92 只说明答案比较集中，不保证在你的业务里一定对。正确用法是拿自己的历史样本盲测，画出自动放行线。

英文更稳，中文能用但要测

输入目前只吃文字。图片、语音要先转成文字。中文能跑，但产品黑话要自己拿真实样本对照。

✅ 自测一下

1. 【单选】一次 Jev 调用的三个组成部分是什么？ A. Prompt、Response、Token B. State、Questions、Answers C. Input、Model、Output 2. 【判断】confidence 为 0.92 表示这个答案在你的业务里有 92% 的概率是正确的。 3. 【单选】如果你想让 Jev 判断一条消息「是否紧急」，应该用哪种题型？ A. Noul B. Choice C. Score

答案

1. B。State 是材料，Questions 是题目，Answers 是返回结果。 2. 错。0.92 只说明答案集中，不等于业务正确率。需要自己用历史样本校准。 3. A。是非判断用 Noul，返回 0 到 1 的概率。

📌 一句话带走

State + Questions + Answers，三种题型就是全部题型。