COOLJEV / PRACTICAL GUIDE
Jev 与 GPT 分类对比：先对齐同一个任务
可以直接使用的对照表
| 维度 | Jev | GPT Structured Outputs |
|---|---|---|
| 接口 | 专门的 choice、score、noul 问题 | 自定义受支持的 JSON Schema |
| 分类设计 | 固定选项或独立问题 | 定义枚举标签与必填字段 |
| 其他任务 | 生成文字使用独立组件 | 视模型而定，可处理更广泛文本任务 |
| 不确定性 | 供应商提供的判断信号 | 设计并验证拒判策略 |
| 失败处理 | 校验答案，失败进入复核 | 处理拒绝、不完整输出，并校验结果 |
| 质量结论 | 需要具体任务证据 | 需要具体任务证据 |
这里比较文档中的接口，不比较未经测量的质量。“GPT”是一组模型，讨论成本或延迟前必须记录具体型号与设置。
两边都可以提供结构化结果
把 GPT 描述成只能输出无法解析的文本并不准确。OpenAI Structured Outputs 指南说明了受支持模型与 schema 的结构约束，以及拒绝响应处理。结构正确不保证语义标签正确。Jev 的类型化 API同样需要语义评估与应用侧校验。
先定义完全一致的任务
一条评论同时提到杯盖漏水与包装压坏，应允许质量和物流两个标签。如果 GPT 被要求只能选一个标签，而 Jev 回答多个独立问题，比的就不是同一任务。还要定义信息不足结果，以及何种内容算明确证据。
保持标签名、输入记录与评估规则一致，仅调整供应商请求格式。参考答案放在提交材料之外。GPT 自报的 confidence 不能与 Jev 的概率或 confidence 字段直接互换。
逐条记录这些结果
| 字段 | 目的 |
|---|---|
| 参考标签与预测标签 | 逐标签计算误报与漏报 |
| 错误或拒绝 | 无结果条目也纳入分母 |
| 是否复核、复核工时 | 衡量实际工作负担 |
| 输入输出用量与单价 | 估算实际请求成本 |
| 耗时与模型版本 | 让重复测量可解释 |
调整提示词或标准后，使用独立测试集。依据错误代价确定阈值，再比较达到所需质量时能自动处理多少记录。高复核率不一定不合理，但必须公开统计。
从哪里开始？
评论分类指南提供标签定义与可操作工作台。里面的人工教学标签不是两家模型的对照实测。先用它明确任务，再用有权提交的实际记录评估两个供应商。任何一方的标签都不应直接授权退款等重要操作。
由 CoolJev 独立编写。资料核查与更新：2026-09-24