这是什么
一个非官方的 LlamaIndex 适配器，提供由 TypeSafe Jev 驱动的重排序器（JevRerank）和路由选择器（JevSingleSelector、JevMultiSelector），用于 RAG 检索和工具选择。
它怎么用 Jev
JevRerank 对每个段落发送状态 {query, passage} 和 Score 问题（0-3 相关性），保留 top_n。JevSingleSelector 将查询作为状态，对查询引擎工具进行 Choice；JevMultiSelector 对每个选项使用一个 Noul。结果用于选择引擎或重排序顺序。
用到的原语:scorechoicenoul
值得抄的做法
重排序时每个段落调用一次 Jev；路由时批量使用单个 Choice 或每个选项的 Noul。
怎么试
pip install llama-index-postprocessor-jev 或 llama-index-selectors-jev；设置 TYPESAFE_API_KEY 或 OPENROUTER_API_KEY。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.94
- 有 System One 用法否0.34
- 处理了不确定性否0.07
- 有实测数据是0.95
- 可直接跑是0.96
- 值得推荐未判定0.53
- 是模型的复刻否0.08
- 问题普遍性按 0–2 打分1.14
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。