Jev 教學：讓 AI 讀懂業務資料，並以機率結果協助程式進行流程判定
在傳統應用程式開發中，如果我們需要根據文章、文件或業務資料進行分類與判斷，通常會透過大量的 if...else 、關鍵字搜尋、正規表示式（Regular Expression）或人工建立規則來完成。 例如： 如果文章包含「退貨」 → 分類為退貨案件 如果文章包含「付款失敗」 → 分類為付款問題 如果文章包含「帳號遭到盜用」 → 分類為資安事件 這種方式在規則簡單時相當有效，但當業務規則越來越複雜，就容易出現大量條件判斷，而且遇到自然語言的不同表達方式時，傳統規則也可能難以處理。 Jev 的概念，就是讓 AI 模型負責理解文章與業務資料，再將判斷結果轉換成程式可以使用的結構化結果。 一、Jev 是什麼？ Jev 可以理解成一種專門用於「 判斷與決策輔助 」的 AI 模型。 它可以讀取： 一般文章 使用者輸入內容 業務資料 表單內容 案件描述 系統產生的文字 文件或規則說明 然後根據指定的判斷條件，產生： 分類結果 評分結果 條件判定 信心程度 對應機率 例如我們提供一段客服案件： 客戶表示昨天使用信用卡付款時， 系統顯示交易失敗，但銀行帳戶卻已經扣款。 Jev 可以根據事先定義的分類條件進行分析，例如： 付款問題：0.92 退款問題：0.05 帳號問題：0.02 其他：0.01 這時候，Jev 的價值並不是「幫我們寫一段文字」，而是把自然語言轉換成 程式可以進一步處理的判斷結果 。 二、Jev 與一般 AI 聊天有什麼不同？ 一般的 AI Chat 通常是： 使用者 ↓ 提出問題 ↓ AI ↓ 產生文字回答 例如： 這篇文章是在描述什麼問題？ AI 可能回答： 這篇文章主要是在描述信用卡付款失敗，但帳戶已經扣款的問題。 這對人類來說很好理解，但對程式而言，還需要額外解析這段文字。 Jev 的使用方式則可以設計成： 文章 ↓ Jev ↓ 分類 + 評分 + 條件結果 + 機率 ↓ 應用程式 ↓ 決定下一個流程 例如： { "category": "付款問題", "score": 92, "probability": 0.92 } 程式就可以直接使用這個結果。 三、為什麼需要「機率」？ AI 判斷與傳統程式條件判斷最大的差異...
