本节摘要:Noul 是 Jev 的最小原语:陈述一个命题,返回它为真的概率(0~1),没有 confidence 字段。三条设计准则:一,把命题写成"高概率 = 是"的方向,因为 Jev 对指令是字面理解,否定式与双重否定会降低稳定性;二,0.5 的含义是"拿不准"而不是"中等",0.93 才是"相当确定是";三,一次问一组——多个 Noul 放进同一个请求并行返回,比发多次请求又快又便宜。Noul 是护栏、过滤、门控类判断的主力原语。
阅读完本节,你应当能够:
noul 字段。语义:给 Jev 一个命题(写进 instructions),它返回命题为真的概率。
{ "is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "这条消息表达了紧迫性或时间敏感性" } }
响应:{"noul": 0.999} —— 99.9% 认为命题成立。没有 confidence 字段:对是非题而言,概率本身就是全部信息。
noul 是 0~1 的连续概率:
| 值 | 含义 |
|---|---|
| 0.99 | 几乎确定为"是" |
| 0.93 | 相当确定为"是" |
| 0.5 | 拿不准(不是"中等"!) |
| 0.30 | 略偏"否",且模型自知不确定 |
| 0.02 | 几乎确定为"否" |
⚠️ 0.5 陷阱:把 0.5 当成"中等程度"来用("中等紧急")是对 Noul 最常见的误读。Jev 是系统一:看不穿的时候,它诚实地返回 0.5,而不是硬给一个偏向。围绕 0.5 的区间(如 0.4~0.6)应当映射到你的"不确定路径"——转人工、保守分支或再问一道更具体的闸门。
{ "is_urgent": { "type": "noul", "instructions": "该消息表达了紧迫性" }, "is_abusive": { "type": "noul", "instructions": "该消息包含人身攻击或辱骂" }, "has_pii": { "type": "noul", "instructions": "该消息暴露了个人敏感信息(手机号、身份证、住址)" } }
三个答案同时返回,总延迟约等于问一个(第 5.1 节扇出经济学)。
| 用途 | 命题例 |
|---|---|
| 护栏 | "该命令会删除或不可逆地修改数据"(第 7.3 节完整实现) |
| 过滤 | "该邮件是批量群发的营销内容" |
| 门控 | "该回答需要人工复核" |
| 验证 | "答案中的事实断言都能在资料中找到依据"(第 7.2 节) |
一道闸门会问了,接下来是归堆——把输入分进有限的几个类别里,Choice 登场。