ユースケース
返金ポリシーの確認
返金が要求されているか、そして書かれたポリシーがそれを支持するかを尋ねます。
問題
サポート担当者は、重複請求のチケットのたびに同じポリシーを読み返します。
回答に対してコードが行うこと
両方の noul の回答が高い場合にのみ自動承認します。それ以外はすべてレビューに回します。
担当者の裁量判断の代わりに 2 つのはい／いいえの質問
リクエストは、チケット、構造化された注文（1 つの注文番号に対する 2 件の取得済み請求）、返金ポリシーのテキストを state として運びます。2 つの noul 質問：メッセージは返金を要求しているか、そして請求を踏まえてポリシーはそれを支持するか。両方とも確率を返します。重複請求について明確なポリシーであれば、ポリシーの質問は 0.98 近くで返ります — モデルは state として出荷した実際のポリシーのテキストを読んでいるのです。だからこそ、注意深く書かれたポリシーページがここで効いてきます。
ポリシーの機構
同じ呼び出しで両方の確率が自分の基準を超えたときだけ自動承認します — 多くのチームは 0.9 です。片方だけ高いのは半分承認ではありません：分布を添えてレビューに回ります。サポート担当者が朝一番で見たいのはまさにそれです。ここでポリシーの立場が勝手に作られることはありません：モデルは、書かれたポリシーがこのチケットをカバーするかに答えるだけなので、ポリシーが除外するパターンは正しくレビューに着地します。
ポリシーチェック特有の落とし穴
失敗パターンは弁護士向けに書かれたポリシーのテキストです："reasonable use of the refund window" は何もパースできませんが、"within 30 days of purchase" はきれいにパースできます。判断は書かれたポリシーに厳密に限定してください — ポリシーが自己矛盾しているなら（1 つの節では 30 日、別の節では永久保証）、書き直します。矛盾したテキストの上の型付き回答は解決ではありません。そして注文データがデータベースにあるなら、モデルに文章から請求を推論させるのではなく、該当するフィールドを明示的に state に入れてください。
リクエストの形状
これは、このプリセットについて Playground が送る完全なリクエストです — 自分のサーバーが Bearer キー付きで /v1/systemone に送るのと同じ JSON です。
curl https://jevai.website/api/v1/systemone \
-H "Authorization: Bearer $JEV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"state": {
"ticket": {
"subject": "Duplicate charge",
"message": "I was charged twice for order A-104. Please refund the duplicate."
},
"order": {
"id": "A-104",
"charges": [
{
"amount_usd": 49,
"status": "captured"
},
{
"amount_usd": 49,
"status": "captured"
}
]
},
"refund_policy": "Duplicate charges are eligible for a full refund of the duplicate amount."
},
"questions": {
"refund_requested": {
"type": "noul",
"instructions": "Does `ticket.message` request a refund?"
},
"policy_supports_refund": {
"type": "noul",
"instructions": "Does `refund_policy` support the refund requested in `ticket.message`, given `order.charges`?"
}
}
}'このユースケースに関する FAQ
- スクリーンショットや PDF を添付できますか？
- この呼び出しでは不可です — Jev はテキストを読むので、該当するやり取りや注文の事実をテキストまたは JSON として state に貼り付けてください。最大 100,000 文字で長いスレッドもカバーできます。
- これはチャットモデルによる判断とどう違いますか？
- 回答空間が有界です：両方の質問は、パースして信頼する必要のある生成文ではなく、宣言したポリシーの読みの上の確率を返します — しかも確認全体が 1 クレジットです。
- ポリシーを頻繁に変えます — それでも壊れませんか？
- 再訓練は関与しません：ポリシーは state なので、新しいテキストを出荷すればモデルが見るものが変わります。ポリシーが実質的に変わったときは、検証用の 10 チケットを必ず再実行してください。