Jev模型不处理大文件，仅接受精炼文本或结构化JSON输入，建议控制在8k–12k token内；需前端预处理提取关键片段、轻量摘要、结构化填充，并拆解为多轮小判断。
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Jev 模型本身不处理大文件，也不支持直接上传或解析 PDF、Excel、长日志等二进制或超长文本文件。它的设计原则是轻量、快速、结构化决策，输入必须是精炼的文本或结构化 JSON 状态（state），且长度受限于 API 的 token 上限（实测中 3 万 token 输入仍可稳定在 ~160ms 响应，但官方未公开硬性上限，建议控制在 8k–12k token 内更稳妥）。
所以，“如何处理大文件”这个问题，关键不在 Jev 本身，而在于你前端怎么准备输入数据。以下是实际可行的处理路径：
把大文件内容压缩成有效 state
Jev 不读原始文件，只读你传给它的 state 字段。你需要先做预处理：
- 提取关键片段：比如客服工单中的客户原话、订单号、错误提示行；合同里的条款摘要、争议段落；日志中的报错堆栈和时间戳。
- 用规则或轻量模型摘要：对万字文档，可用本地小模型（如 Phi-3、Qwen2-0.5B）生成 200 字以内语义摘要，再喂给 Jev。
- 结构化填充：不要丢一段长文本进去，而是组织成带字段的 JSON，例如：
{ "state": { "用户诉求": "订单#987654已超时48小时未发货，要求取消并退款", "订单状态": "已支付，未出库", "历史交互": ["9月20日催单未回复", "9月21日客服承诺24h内处理"] }, "questions": { ... } }
避免“一锅炖”，拆解为多轮小判断
Jev 支持一次请求多个问题，但不擅长从模糊长文中“找答案”。正确做法是：
- 把一个大文件任务拆成若干明确子问题；
- 每个子问题对应一个精简 state；
- 用代码串联调用（非并发，因逻辑有依赖时需顺序判断）。
例如处理一份 50 页售后报告：
- 第一轮：
state= 报告摘要 + “是否含明确退款请求？” → 用noul判断； - 若为真，第二轮：
state= 相关段落 + “是否符合公司 7 天无理由政策？” →choice返回“符合/不符合/需人工核验”； - 第三轮：
state= 客户等级 + 订单金额 + “是否触发 VIP 加急补偿？” →noul输出概率。
注意 token 计费只算输入，但别盲目塞满
- Jev 按输入 token 计费（约 $0.042 / 百万 token），输出免费；
- 但无关文字（如整篇PDF元数据、重复页眉页脚、无意义空行）会拉高成本且降低判断质量；
- 实测显示：输入从 500 token 增至 5000 token，响应时间仅增加约 20–30ms，但准确率可能反降——因为噪声干扰了关键信号。
真正的大文件场景，推荐组合架构
| 组件 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 前端解析器（Python + PyPDF2 / docx2python） | 提取文本、定位关键节 | 从合同中抽“违约责任”章节 |
| 轻量摘要服务（本地部署 Qwen2-1.5B） | 压缩到 300 字内 | 输入 8000 字报告 → 输出 280 字摘要 |
| Jev API | 做结构化判断 | 判断摘要中是否含“终止合作”“索赔”“律师函”等关键词组合 |
| 后端路由逻辑 | 根据 confidence 和 choice 执行动作 |
若 noul > 0.85 且 choice == "法务介入"，自动触发工单升级 |
Jev 的价值从来不是“读懂整本书”，而是“在你准备好那句最关键的话后，0.3 秒告诉你该往左还是往右”。
