Jev模型不直接处理PDF，需先解析PDF为文本并清洗，再输入Jev进行结构化提取。关键步骤：用pdf-parse等工具解析防乱码；清洗页眉页脚、合并断行、掩码隐私信息；通过Score/Choice/Noul题型定义定向抽取，避免开放提示词。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
Jev 模型本身不直接处理 PDF 文件，它只接收纯文本（string）作为输入，输出结构化判断或评分。所以“用 Jev 提取 PDF 文本信息”，实际是一个两段式流程：先做 PDF 解析（文本抽取 + 清洗），再把清洗后的文本喂给 Jev 做结构化提取。
下面分三步说清楚关键操作和避坑点：
PDF 解析：选对工具，避免乱码和格式坍塌
PDF 不是文本容器，而是布局描述文件。直接用 fs.readFileSync 读二进制只会得到乱码。必须用专用解析库：
-
推荐
pdf-parse（Node.js）：轻量、无依赖、中文支持好，适合简历、合同等常规文档。 -
复杂排版（带表格/多栏/扫描件）用
pdf-lib+ OCR 预处理：但 Jev 不处理图像，所以扫描 PDF 必须先过 Tesseract 或 DocTR 转文字，否则 Jev 收不到任何有效输入。 - 别用浏览器 FileReader 直接读取 base64 后丢给 Jev：PDF 的 base64 是二进制编码，不是文本，模型会报错或返回空。
文本清洗：不清洗 = Jev 输出不可控
Jev 对噪声敏感，尤其当你要它抽“技能”“年限”“项目名”这类字段时：
- 去掉页眉页脚、页码、水印文字（正则
/第\s*\d+\s*页|©.*?$/g）； - 合并被换行切碎的句子（如“Java”换行成“Ja-”“va”）；
- 替换连续空白符为单空格，删掉超长无意义空行（>5 行空行可截断）；
- 关键一步：对手机号、身份证、邮箱做掩码（如 `138**1234`）**，既保上下文连贯，又满足数据合规——Vercel AI Gateway 日志里若出现明文隐私字段，可能触发审计告警。
Jev 调用：用 Score/Noul/Choice 做定向抽取，不是让它“自由发挥”
Jev 不适合“请总结这份简历”这类开放任务。要让它稳定输出结构化字段，得设计成判断题：
- ✅ 正确方式：
{ "state": "张三，5年Java开发经验，熟悉Spring Boot、Redis、Kafka，主导过订单中心重构项目...", "questions": [ { "type": "Score", "name": "工作经验年限", "min": 0, "max": 20 }, { "type": "Choice", "name": "核心技术栈", "options": ["Java", "Python", "Go", "C++", "Rust"] }, { "type": "Noul", "name": "是否含管理经验", "description": "文中是否出现‘带领团队’‘负责XX人’‘技术负责人’等表述" } ] } - ❌ 错误方式：传一段文本+提示词“请提取所有技能”，Jev 可能漏项、幻觉、或返回非 JSON。
- 提示词写在
state里没用，Jev 不遵循传统 prompt engineering；它的能力来自问题定义本身——问题越具体，输出越可靠。
整个链路跑通后，一份 PDF 简历从上传到返回 {skills: ["Java","Redis"], years: 5, has_lead: true}，端到端耗时通常在 800ms 内，其中 PDF 解析占 60%，Jev 推理占 30%，网络和序列化占 10%。
