Jev 不支持摘要提取，其核心功能是结构化决策（如分类、打分、路由）；若用于生成摘要则属任务误用，应改用RAG或专用摘要模型，而将Jev用于关键信息判断等擅长场景。
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Jev 本身不提供摘要提取功能，它不做文本生成，只做结构化决策。所谓“摘要提取遗漏关键信息”，实际是把 Jev 用错了场景——它不是用来压缩或重写文本的，而是用来判断、分类、打分、路由的。
先确认你是不是在用 Jev 做它不支持的事
如果你当前流程是：输入一段长文本 → 期望 Jev 返回一个精简后的摘要 → 发现摘要漏了重点，那问题根源不在模型调优，而在任务定义错误。Jev 的输出契约里没有“summary”“extract”“rewrite”这类字段类型，它只支持明确声明的 typed value，比如 noul（布尔概率）、choice（枚举选择）、score（0–1 数值）等。
- 想提取关键信息？该用 RAG + 检索增强，或微调专用摘要模型（如 LongT5、PRIMERA）
- 想判断某段材料是否含关键证据？这才是 Jev 的强项：用 choice 定义选项（如 ["yes_evidence", "no_evidence", "partial"]），或用 noul 判断“是否含退款关键词”
- 想从一堆材料中筛出相关片段？Jev 可以批量打 relevance_score，再按阈值过滤，但不负责生成摘要文本
如果确实在用 Jev 做相关性/重要性打分，却总漏关键项
常见原因不是模型能力不足，而是输入 state 或问题定义没对齐业务信号：
Qwen Logo Designer
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商业LOGO设计技能：依据用户描述，使用阿里云百炼千问图像模型(qwen‑image‑2.0‑pro)生成专业商业LOGO图片。适用场景：设计公司/品牌LOGO、生成商业标识图标、创建品牌视觉符号、按描述生成logo图片。支持自定义尺寸、风格、负面提示词等。
- state 描述太笼统：比如只传“用户反馈了一段话”，没附上下文（订单号、时间、渠道、历史交互）。Jev 缺乏推理上下文，只能基于字面匹配。应把原始文本 + 关键元数据拼成结构化 JSON 输入
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questions 里 key 名或类型写错：例如想判断“是否提及物流异常”，却把字段写成
"has-logistics-issue"（含连字符，非法标识符）或类型写成"noul_type"（应为"noul"），Jev 会静默跳过，answers 里根本不出这个字段 - 没做校准验证：Jev 的 noul 值设计为“概率即频率”。若你标注的 100 条正样本平均 noul 只有 0.4，说明 state 中缺少触发信号（如没包含“延误”“未收到”“物流单号”等词），要回头补全输入特征，而不是调模型参数
真正提升关键信息识别率的组合策略
把 Jev 当作“智能过滤开关”，和真正擅长文本理解的模块配合使用：
- 第一步：用轻量 NLP 工具（如 spaCy、HanLP）做关键词粗筛 + 实体抽取，生成候选片段
- 第二步：把每个候选片段 + 争议焦点（如“本案核心是交货延迟责任归属”）一起喂给 Jev，用 choice 判定“是否支撑延迟主张”
- 第三步：对 Jev 打高分的片段，再交给小模型做摘要（可本地部署 Qwen3.5 或 PRIMERA 微调版），此时输入更聚焦，摘要质量自然更高
不复杂但容易忽略：Jev 的价值不在“生成”，而在“精准裁决”。把生成留给合适工具，把判断交给 Jev，整个链路才既快又稳。
