jevbooks

← 全部项目

graph-composition-with-dLLMs

JosephHardy91/graph-composition-with-dLLMs

图编译规格 RAG,用 Jev 类型化决策解析多跳覆盖。

校验与安全门0.90次选分类: Agent 决策代笔漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月19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

一个基于 Dagster 和 PostgreSQL(pgvector)的工业工程规格 RAG 系统,解析多跳覆盖链和 Tier-3 安全联锁,防止被禁止的基线零件泄漏到批准的 BOM 中。

它怎么用 Jev

Jev 并行执行两轮:第一轮(Choice + Noul)从文档片段和剂量表中提取 SiteRegime 字段(loop_id、ambient_temp_c、pressure_psi、methanol_present);第二轮(Noul + Choice)将每个检索到的 SEC-* 条款和 PART:* SKU 分类为 active、prohibited 或 not_applicable。Python 直接根据 Jev 的类型化决策构建 BOM 和拒绝表。

用到的原语:choicenoul

值得抄的做法

在流式生成散文之前,用 Jev 的类型化 Choice/Noul 判断锁定结构化 BOM 决策,消除理由幻觉。

怎么试

bash materialize.sh,然后 uv run python main.py

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

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 是项目的核心片段中未检出0.11
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.29
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.08
  • 给出了实测数字片段中未检出0.05
  • 是能跑起来的工具未判定0.53
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.18
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.08
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.09 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.95
信号
Jev 是项目的核心0.11展示了 System One 用法0.29写了怎么处理不确定0.08给出了实测数字0.05是能跑起来的工具0.53学习案例 Top 10 候选信号0.18是模型本身的复刻0.0800.51解决的问题够普遍(0–2)1.09 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
代笔0.85漏斗0.76体检0.6300.51

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19日 读 README 写成。