Playground: Fühlen Sie, was ein Beurteilungsmodell tut

Bei derselben Eingabe: links eine typische Ausgabe eines generativen Modells, rechts Jevs typisiertes Urteil. Alle Antworten sind vorab aufgezeichnete echte API-Ergebnisse (jev-1.13.0) mit tatsächlicher Token-Nutzung. Bearbeiten Sie die Eingabe — die Antwort bleibt fix, sie gehört zur ursprünglich aufgezeichneten Eingabe.

Primitiv · Noul

Ist diese Support-Nachricht dringend?

Noul bewertet eine Ja/Nein-Frage und gibt die Wahrscheinlichkeit für „Ja“ zurück — selbst eine Zahl zwischen 0 und 1.

state (Eingabe, editierbar)

questions (die Anfrage)

{
  "urgency": {
    "type": "noul",
    "instructions": "Does this message express urgency?"
  }
}

Ein generatives Modell würde ausgeben

I'm really sorry to hear you've been having trouble connecting your Stripe account. I understand how frustrating that must be, especially when it affects your sales. Let me help you look into this. Could you tell me a bit more about...

Jev gibt zurückVoraufgezeichnet · keine Live-Inferenz

noul = 0.98

Ja · dringend0.98

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "urgency": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.98
    }
  }
}

Dieser Aufruf: 301 Eingabe-Tokens (Ausgabe ist kostenlos) · 21 output

Noul-Primitiv-Dokumentation →Konfidenz-Routing-Muster →

Primitiv · Choice

Was will diese E-Mail?

Choice wählt eine Option aus einer festen Menge — mit Wahrscheinlichkeiten je Option und einer Gesamtkonfidenz.

state (Eingabe, editierbar)

questions (die Anfrage)

{
  "intent": {
    "type": "choice",
    "instructions": "What is the primary intent of this message?",
    "criteria": {
      "bug_report": "Reporting something broken",
      "feature_request": "Asking for new functionality",
      "how_to_question": "Asking how to do something",
      "other": "None of the above"
    }
  }
}

Ein generatives Modell würde ausgeben

Thanks for reaching out! It sounds like you are experiencing an error with the export functionality on the reports page when using Safari. This could be related to browser compatibility. Have you tried...

Jev gibt zurückVoraufgezeichnet · keine Live-Inferenz

choice = bug_report · Konfidenz 0.97

Fehlerbericht1.00
How-to-Frage0.02
Sonstiges0.01

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "intent": {
      "type": "choice",
      "choice": "bug_report",
      "confidence": 1,
      "probabilities": {
        "bug_report": 1,
        "feature_request": 0,
        "how_to_question": 0,
        "other": 0
      }
    }
  }
}

Dieser Aufruf: 389 Eingabe-Tokens (Ausgabe ist kostenlos) · 50 output

Choice-Primitiv-Dokumentation →Intent-Routing-Muster →

Primitiv · Score

Wie schwerwiegend ist dieses Problem?

Score bewertet anhand geordneter Kriterien; der Wert kann zwischen Stufen liegen, mit Wahrscheinlichkeiten je Stufe und Konfidenz.

state (Eingabe, editierbar)

questions (die Anfrage)

{
  "severity": {
    "type": "score",
    "instructions": "How severe is the issue?",
    "criteria": [
      "Minor",
      "Moderate",
      "Critical"
    ]
  }
}

Ein generatives Modell würde ausgeben

I'm so sorry to hear that your payouts have been failing for three days. That sounds really stressful. Payout failures can have several causes, such as... (510 more words)

Jev gibt zurückVoraufgezeichnet · keine Live-Inferenz

score = 1.87 (zwischen Mittel und Kritisch) · Konfidenz 0.81

Gering0.00
Mittel0.13
Kritisch0.87

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "severity": {
      "type": "score",
      "score": 1.87,
      "confidence": 0.81,
      "legend": {
        "0": "Minor",
        "1": "Moderate",
        "2": "Critical"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0,
        "1": 0.13,
        "2": 0.87
      }
    }
  }
}

Dieser Aufruf: 321 Eingabe-Tokens (Ausgabe ist kostenlos) · 36 output

Score-Primitiv-Dokumentation →Verbund-Scoring-Muster →

Pipeline-Muster

Verbund-Scoring: Wie schnell sollten wir reagieren?

Kombiniert zwei unabhängige Scores — emotionale Intensität und Geschäftsauswirkung — gewichtet zu einer Antwortpriorität. Typisiert und erklärbar.

state (Eingabe, editierbar)

questions (die Anfrage)

{
  "emotional_intensity": {
    "type": "score",
    "instructions": "How emotionally intense is this message?",
    "criteria": [
      "Calm and factual",
      "Frustrated but professional",
      "Angry or escalating"
    ]
  },
  "business_impact": {
    "type": "score",
    "instructions": "How severe is the business impact described?",
    "criteria": [
      "No material impact",
      "Degraded operations",
      "Revenue-blocking outage"
    ]
  }
}

Ein generatives Modell würde ausgeben

Dear valued customer, thank you for bringing this to our attention. We sincerely apologize for the inconvenience caused by the API errors. Our engineering team is investigating the issue with the highest priority...

Jev gibt zurückVoraufgezeichnet · keine Live-Inferenz

priority = 0.6×2.0 + 0.4×1.82 = 1.93 → sofort reagieren

Emotion · eskalierend0.82
Auswirkung · umsatzblockierend1.00

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "emotional_intensity": {
      "type": "score",
      "score": 1.82,
      "confidence": 0.74,
      "legend": {
        "0": "Calm and factual",
        "1": "Frustrated but professional",
        "2": "Angry or escalating"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0,
        "1": 0.18,
        "2": 0.82
      }
    },
    "business_impact": {
      "type": "score",
      "score": 2,
      "confidence": 1,
      "legend": {
        "0": "No material impact",
        "1": "Degraded operations",
        "2": "Revenue-blocking outage"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0,
        "1": 0,
        "2": 1
      }
    }
  }
}

Dieser Aufruf: 397 Eingabe-Tokens (Ausgabe ist kostenlos) · 37 output

Verbund-Scoring-Muster →LLM-Guardrails-Fall →

Pipeline-Muster

Fan-out: alle Urteile in einem Aufruf

Kein „erst klassifizieren, dann nachfragen“. Senden Sie alle eventuell nötigen Fragen auf einmal — die Antworten sind unabhängig, Ihr Code entscheidet, welche er nutzt. Ausgabe-Tokens sind kostenlos.

state (Eingabe, editierbar)

questions (die Anfrage)

{
  "request_type": {
    "type": "choice",
    "instructions": "What kind of request is this?",
    "criteria": {
      "sales_question": "Asking about plans, pricing, compliance, or contracts",
      "billing_issue": "Payment, invoice, or refund matters",
      "technical_support": "Something is broken or needs troubleshooting"
    }
  },
  "is_existing_customer": {
    "type": "noul",
    "instructions": "Does the writer appear to be an existing customer?"
  },
  "tone_politeness": {
    "type": "score",
    "instructions": "How courteous is the tone overall?",
    "criteria": [
      "Blunt or rude",
      "Neutral",
      "Warm and appreciative"
    ]
  }
}

Ein generatives Modell würde ausgeben

Thank you for reaching out! To answer your questions: regarding SOC 2 report access, our enterprise plan does include... (the answer continues for 300+ words, mixing both topics with no typed structure to route on)

Jev gibt zurückVoraufgezeichnet · keine Live-Inferenz

choice=sales_question (conf 0.25) · noul=0.86 · score=1.74 — ein Aufruf, drei unabhängige Urteile

Art · Vertrieb 0.500.50
Bestandskunde · ja 0.860.86
Ton · warm 0.740.74

{
  "model": "jev-1.13.0",
  "answers": {
    "request_type": {
      "type": "choice",
      "choice": "sales_question",
      "confidence": 0.25,
      "probabilities": {
        "sales_question": 0.5,
        "billing_issue": 0.5,
        "technical_support": 0
      }
    },
    "is_existing_customer": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.86
    },
    "tone_politeness": {
      "type": "score",
      "score": 1.74,
      "confidence": 0.61,
      "legend": {
        "0": "Blunt or rude",
        "1": "Neutral",
        "2": "Warm and appreciative"
      },
      "probabilities": {
        "0": 0,
        "1": 0.26,
        "2": 0.74
      }
    }
  }
}

Dieser Aufruf: 459 Eingabe-Tokens (Ausgabe ist kostenlos) · 78 output

Fan-out-Muster →Fall: parallele Fragen →