README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月6日，不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。
这是什么
rag-guard 在现有 RAG 管道周围加入六个类型化检查点：意图、相关性、澄清、充分性、依据性和注意事项。它不检索也不生成，只包裹两者之间的接缝，面向需要可审计、校准决策的开发者。
它怎么用 Jev
JevDecisionModel 是原生类型化决策后端。六个阶段各自在 RagGuard 的 DecisionModel 上调用 model.noul(state, question) 或 model.choice(state, question, options)。返回的概率由代码进行阈值判断，代码负责路由和阈值；结果成为 GuardReport 的 action。
用到的原语:choicenoul
值得抄的做法
用六个有界的类型化是/否或闭集检查包裹检索-生成接缝，每个检查返回一个由代码阈值判断并记录的可校准概率。
怎么试
pip install -e ".[typesafe]"，然后设置 TYPESAFE_API_KEY 并运行 python examples/real_pipeline.py
README 片段的模型判断
项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符；没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出，并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期，不是源码审计或运行验收。
模型与判定日期
- 收录门禁
jev-1.13.0- 项目信号
jev-1.13.0- 项目分类
jev-1.13.0- 模式标签
jev-1.13.0
证据
这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及，≤ 0.40 表示未检出，中间为未判定；都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验，「推荐」题筛的是学习案例 Top 10，不是内容质量合格与否。
- Jev 是项目的核心在材料中检出0.90
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.81
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.18
- 给出了实测数字片段中未检出0.07
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.90
- 学习案例 Top 10 候选信号未判定0.47
- 是模型本身的复刻未判定0.41
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.73 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.87
无判定区（0.40–0.60）
无判定区（0.40–0.60）
各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月6日 读 README 写成。