014 个预设 · 6 个场景链接
Jev Playground
该站称提供无需注册的真实 Jev 在线体验，预置 4 类提问示例，并链接 6 个专题场景。免费使用受站点额度限制；其 Boolean 是该站接入层的呈现，TypeSafe 直连 API 使用 Noul。
适合谁
适合先看真实输出如何随输入变化。
使用提醒
本站不会镜像其模型服务；运行限制和结果以原站为准。
EXTERNAL LEARNING MAP / 04
Jev 外部学习资源地图：四个站点怎么用
想看真实输出，去 Playground；想运行短项目，读 Manual；想系统理解模式，读 Learn Jev；准备深入 Python 与评测，再进 Datawhale Jev Cookbook。每项都保留原站入口。
这是本站独立撰写的导读与外链，不转载原教程或代码。Datawhale 仓库课程与在线中文文档翻译是两个入口；离线示例不能当模型实测。Datawhale 来源核查：2026-10-02。
访问原站 ↗
025 阶段 · 8 个项目
Jev Manual
五阶段学习路线覆盖概念、首次请求、置信度控制、上线与真实项目。项目目录列出 8 个 Python 教程；每篇称提供可下载程序、无网络 fixture 模式，以及需要自有密钥的 live 模式。
适合谁
适合会一点 Python、想运行完整流程的人。
使用提醒
Fixture 输出用于理解契约，不是模型实测；live 模式需自行申请密钥。
0313 篇教程
Learn Jev
13 篇教程分成 3 篇基础、7 篇模式和 3 篇可靠性专题。目录包含首次请求、问题类型、state、并行提问、置信度门控、组合评分、级联路由、失败模式、基准与上线清单。
适合谁
适合已会基础、要系统研究工作流设计与可靠性的人。
使用提醒
部分观点与性能数字属于作者分析或厂商数据，应沿原文来源核验。
0411 章 · 18 篇配方
Datawhale Jev Cookbook
开源仓库提供 11 章中文课程，包含可运行 Notebook、18 篇任务配方、项目和评测方法。在线阅读地址主要是 TypeSafe 官方文档的社区中文翻译；它与仓库课程不是同一套页面。
适合谁
适合学完本站基础后，用 Python 运行完整项目并研究评测。
使用提醒
离线示例不是 Jev 实测。原创内容采用 CC BY-NC-SA 4.0；第三方资料按各自许可。
START HERE
推荐新手顺序
- 先学本站 8 步系统课，完成四个无需密钥的互动判断。
- 到 Playground 跑一条预设，改动一个事实并观察真实输出。
- 挑选 Manual 的短项目或 Learn Jev 的模式专题。
- 会 Python 后进入 Datawhale 的 Notebook；区分离线演示与实际 API 运行。
18 个配方主题，分别在哪里学？
下表按主题连接本站原创攻略、官方原配方与社区中文版。表示知识主题已纳入学习路线，不表示已复现或运行全部 Notebook；具体方法差异与数据以原资源为准。
| 主题 | 本站原创攻略 | 继续做实验 |
|---|---|---|
| 01 · Noul 自一致性 | Jev 自一致性与置信度分类：稳定不等于正确 | 官方 · 中文 |
| 02 · Choice 自一致性 | Jev 自一致性与置信度分类：稳定不等于正确 | 官方 · 中文 |
| 03 · 并行提问 | Jev 并行提问教程：一份 state，多个判断，代码决定怎么走 | 官方 · 中文 |
| 04 · 重排序 | Jev 重排序与逐行搜索：先找到候选，再找答案位置 | 官方 · 中文 |
| 05 · 逐行语义搜索 | Jev 重排序与逐行搜索：先找到候选，再找答案位置 | 官方 · 中文 |
| 06 · 结构恢复 | Jev 文档结构恢复：保留原文，重建段落与 Markdown | 官方 · 中文 |
| 07 · 函数调用 | Jev Agent 工具调用教程：选工具、验参数、控权限、留回退 | 官方 · 中文 |
| 08 · 技能推荐 | Jev Agent 技能推荐：召回、复核与不加载任何技能 | 官方 · 中文 |
| 09 · 实体对齐 | Jev 实体对齐：同名、别名和规格冲突怎么处理 | 官方 · 中文 |
| 10 · RAG 段落分类 | Jev RAG 教程：相关性筛选、证据支持与引用核查 | 官方 · 中文 |
| 11 · 引用核查 | Jev RAG 教程：相关性筛选、证据支持与引用核查 | 官方 · 中文 |
| 12 · LLM 防护栏 | Jev 输入输出防护栏：风险判断如何接到可检查的策略 | 官方 · 中文 |
| 13 · 结构化抽取级联 | Jev 结构化抽取级联：先抽取、逐字段验证、按需升级 | 官方 · 中文 |
| 14 · 日期抽取 | Jev 日期与候选值抽取：选对角色，再由代码规范化 | 官方 · 中文 |
| 15 · 预解析值抽取 | Jev 日期与候选值抽取：选对角色，再由代码规范化 | 官方 · 中文 |
| 16 · 层级分类 | Jev 层级分类：从大类到叶子，如何保留不确定路径 | 官方 · 中文 |
| 17 · 自动研究特征发现 | Jev 文本特征发现：从语义问题到可验证的预测实验 | 官方 · 中文 |
| 18 · 基于置信度分类 | Jev 自一致性与置信度分类：稳定不等于正确 | 官方 · 中文 |