Jev模型需结构化素材库支撑精准判断而非自由生成，核心是将文档切分为带元信息的JSON state单元，并预设Noul/Choice/Score类questions，轻量清洗优于向量化。

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用 Jev 模型做知识库问答，素材库不是“堆文档”就行，而是要按它的判断逻辑来组织——它不擅长自由生成，但特别擅长对结构化输入做精准打分、选择或是非判断。所以素材库的核心目标是：让每一份材料都能被 Jev 快速读取状态（state），并支撑预设问题（questions）的准确回答。

明确素材的用途：不是喂给模型“看”，而是供它“判”

Jev 不是传统 RAG 里的生成式大模型，它不负责从长文本里总结答案，而是基于你提供的 state 做结构化输出。比如你问：“该文档是否包含退款政策？”它返回 0.92；问：“适用场景是 B2B 还是 B2C？”，它返回 “B2C”。这意味着素材本身要能支撑这类判断。

• 每份原始文档（如 PDF、Word、网页）需先提取成干净文本，并保留关键元信息：来源、更新时间、所属业务线、文档类型（SOP/FAQ/合同模板等）
• 避免大段无标点、无段落的扫描件文本；Jev 对语义连贯性敏感，断句混乱会显著降低判断置信度
• 不建议直接把整本《用户手册》当一个 state 丢进去——应按功能模块或问题域切分，例如“支付失败处理流程”“发票开具规则”各为一个独立素材单元

结构化封装：用 JSON 组织 state，而非纯文本

Jev 的 state 字段支持 JSON 对象或数组，这是提升判断稳定性的关键。比起扔一段文字，用字段标注更能帮它锚定重点。

• 推荐格式示例：
  {
    "title": "微信支付回调超时处理指南",
    "section": "技术对接",
    "version": "v2.3",
    "content": "当商户服务器在5秒内未响应微信服务器，将触发重试机制……",
    "rules": ["必须返回HTTP 200", "不可返回空响应"]
  }
• 其中 content 是主文本，其他字段（如 rules、section）是显式提示信号，Jev 能据此快速聚焦判断维度
• 若素材含表格或步骤清单，建议转为带 key 的列表（如 "steps": [{"step": "验证签名", "required": true}]），比纯文字更利于 Choice 类问题识别

配套设计 questions：素材库要和问题集一起建

素材库的价值，由你定义的 questions 决定。不能等模型接入后再想问什么，而应在建库阶段就规划好判断口径。

• 常见 questions 类型举例：
  • Noul（是非概率）：“该文档是否适用于境外商户？” → 返回 0~1 数值
  • Choice（多选一）：“本文档解决的问题属于哪一类？[A. 支付失败 / B. 退款延迟 / C. 对账差异]”
  • Score（打分）：“文档中关于错误码的说明完整度如何？[0=无说明, 1=列出台面, 2=含原因+解法]”
• 每个素材单元建议绑定 2~4 个预设 questions，覆盖其核心判断意图；questions 要具体、无歧义，避免“这个文档讲得好吗？”这类模糊提问
• 可把 questions 存为独立配置文件，与素材 ID 关联，便于后续灰度测试不同判断策略

轻量清洗优于深度向量化

Jev 不依赖向量检索做粗筛，所以不必像传统 RAG 那样训练嵌入模型、建 Milvus 向量库。它的“检索”发生在你调用前——靠业务规则或简单关键词先圈出候选素材，再交由 Jev 精排。

• 清洗重点在去噪：删页眉页脚、合并换行符、标准化日期/金额格式（如 “2024年3月” → “2024-03”）
• 无需做分词、去停用词、构建倒排索引；Jev 自身对中文语义理解足够强，过度预处理反而可能破坏上下文
• 如果素材量超 500 份，建议加一层轻量标签系统（如用正则匹配“API”“错误码”“SSL”等关键词打标），用于快速初筛，再送 Jev 判定细节