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pg-jev

realZachi/pg-jev · 项目主页

用自然语言向Postgres表提问,获得校准概率。

打分与排序0.28次选分类: 基础设施 / SDK / 集成问卷漏斗
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月3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PostgreSQL扩展,允许使用自然语言条件过滤、排序和分类表行,由TypeSafe的Jev System One模型驱动。面向希望无需嵌入或向量列进行语义查询的分析师和开发者。

它怎么用 Jev

Jev根据条件判断每一行,返回校准概率。在SQL中通过jev()作为布尔谓词、jev_prob()用于排序、jev_choice()用于分类、jev_score()用于有序等级来使用。结果可与标准SQL操作组合。

用到的原语:choicescorenoul

值得抄的做法

将行(每请求20行)批处理为一个共享状态,每行一个Noul问题,以分摊请求开销并保持准确性。

怎么试

CREATE EXTENSION jev CASCADE; 然后在查询中使用jev(table, 'condition')。

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 是项目的核心在材料中检出0.87
  • 展示了 System One 用法片段中未检出0.19
  • 写了怎么处理不确定片段中未检出0.05
  • 给出了实测数字片段中未检出0.06
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.98
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.38
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.04
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.06 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.87展示了 System One 用法0.19写了怎么处理不确定0.05给出了实测数字0.06是能跑起来的工具0.98学习案例 Top 10 候选信号0.38是模型本身的复刻0.0400.51解决的问题够普遍(0–2)1.06 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
问卷0.90漏斗0.81体检0.29取景框0.25常开常闭0.2200.51

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3日 读 README 写成。