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工单分诊
一次调用即可对一条进线支持消息进行路由和优先级排序。
Live toolRun this on your own data with the Support Ticket Router →在线试用
这是真实的东西,不是模型演示。编辑输入、点击运行,Jev 会在一次往返中返回每一个类型化答案——免费、无需注册。现在想象同一次调用并行地跑在数千条数据上。
state — 软件传给 Jev 的输入100c
questions — 你想拿回的类型化决策
choicetopic
客户来信主要反映的是什么问题?
→ 其中之一: billing, bug, account, feature
scoreseverity
这条消息有多紧急、风险有多高?
→ 0…3 · 4 个等级
noulescalate
是否应立即升级给人工客服处理?
→ 概率 0.0 … 1.0
真实 API · 免费 · 无需注册
类型化、已校准的输出将显示在这里。
选一个示例,调整输入,然后点击 运行 Jev.
选一个示例,调整输入,然后点击 运行 Jev.
Jev 做出的决策
在一次调用中，Jev 针对同一份输入并行评估以下每一项：
choicetopic
客户来信主要反映的是什么问题?
从这些选项中挑一个：
billing— 账单、付款、退款或发票bug— 产品损坏或无法使用account— 登录、访问权限或账户设置feature— 功能请求或使用方法咨询
scoreseverity
这条消息有多紧急、风险有多高?
在一个有序量表上给它打分：
- 常规,不着急
- 今天应当处理
- 紧急,客户已感到不满
- 严重,客户即将流失或申请拒付
noulescalate
是否应立即升级给人工客服处理?
返回一个已校准的是/否概率。
确切的请求
这就是实时演示背后真实的载荷——复制它，改一下 state，你就开始构建了：
{
"model": "jev-latest",
"state": "主题:又被重复扣费了!!\n\n你好 — 这已经是连续第二个月 Pro 套餐被扣了两次费。我上个月就发过邮件,但没人回复。我整个生意都靠这个在运转。如果今天不退款,我就取消订阅,并向银行申请拒付这笔费用。",
"questions": {
"topic": {
"type": "choice",
"instructions": "客户来信主要反映的是什么问题?",
"criteria": {
"billing": "账单、付款、退款或发票",
"bug": "产品损坏或无法使用",
"account": "登录、访问权限或账户设置",
"feature": "功能请求或使用方法咨询"
}
},
"severity": {
"type": "score",
"instructions": "这条消息有多紧急、风险有多高?",
"criteria": [
"常规,不着急",
"今天应当处理",
"紧急,客户已感到不满",
"严重,客户即将流失或申请拒付"
]
},
"escalate": {
"type": "noul",
"instructions": "是否应立即升级给人工客服处理?"
}
}
}把它接进你的代码
读取类型化的答案，用普通代码分支判断——无需解析。自动处理高置信度的情形，把不确定的路由给更大的模型或人工。这只是一次 API 调用，而且输出免费，所以把你需要的每个问题一次都问了吧。