Jev 101
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使用案例 nl-sql-row-filter

Retrieval ✦ 69outlineNot a production recipe — calibrate thresholds

NL predicates after SQL

适用：Data apps。效果：Semantic filter without LLM SQL gen

Who: Data apps. Steps: SQL returns rows → Jev Noul/Choice per row → filter/sort in client. Expected effect: Semantic filter without LLM SQL gen.

来源：https://github.com/EugeneBoondock/jevsql ↗ 文档 / 来源 ↗
1

复制提示词（保留英文原文效果最好）。

2

在代码里实现——调用 System One / Jev，由你的程序组合答案。

3

回答它的设置问题——大多数提示词会先采访你，然后进入固定节奏。

提示词

提示词 
# NL predicates after SQL
State: relevant software state for this pattern.
Ask: Choice / Score / Noul questions that close the decision space.
Then: compose the route or action in code; escalate when confidence is low.

需要授权：typesafe-sdk

它是怎么搭起来的

以下说明为英文原文（来自社区作者），提示词本身建议保留英文。

Steps

  1. SQL returns rows.
  2. Jev Noul/Choice per row.
  3. filter/sort in client.

Sources

Metrics and demo claims are author-reported or cookbook-reported unless you measure them yourself. Calibrate on your data.

为什么它好用

Semantic filter without LLM SQL gen

本案例收集自公开的 Jev 社区，版权归原作者所有。提示词属于参考资料：运行前请先审阅内容， 并且不要让 bot 超出你实际授予的权限行事。