JEV / INTERACTIVE EXPLAINER

고객 문의 하나, 세 가지 판단

Jev는 같은 입력을 두고 여러 질문을 판단합니다. 앱 코드는 그 결과와 업무 규칙을 확인한 뒤 다음 행동을 정합니다.

멈춘 상태로 시작합니다.

ONE INPUT, INDEPENDENT QUESTIONS

입력에서 다음 행동까지

1 / 5
공유 입력, state
“같은 주문이 두 번 결제됐습니다.
하나를 취소해 주세요.”

필요하면 주문 정보와 업무 정책도 입력에 함께 넣습니다.

Choice

정해진 보기 중 선택

어떤 문의입니까?

선택 결과결제 문의

결제 0.80 / 배송 0.15 / 기타 0.05
보기별 확률과 confidence도 반환합니다.

Noul

예일 확률

환불을 요청합니까?

예일 확률0.92

1에 가까울수록 ‘예’일 가능성이 높습니다.

별도 confidence는 없습니다.

Score

순서가 있는 기준으로 평가

불만 정도가 어느 수준입니까?

기준상 기대 위치1.0

0 차분 / 1 우려 / 2 강한 불만
예시 확률: 0.2 / 0.6 / 0.2
단계별 확률과 confidence도 반환합니다.

세 질문은 한 호출에서 함께 평가됩니다. 서로의 답을 입력으로 사용하지 않습니다.

애플리케이션 코드판단 결과와 업무 규칙을 확인합니다.

확신이 부족하거나 추가 확인이 필요하면 담당자에게 보냅니다.

사람이 검토할 항목을 전달조건을 충족하면 정해진 자동 처리
고객 문의를 입력에 담습니다.모델에 보여 줄 내용을 state라고 부릅니다. 이 예시에서는 같은 고객 문의를 세 질문이 함께 참고합니다.
설명용 예시, 실제 측정값 아님jesamkim.github.io

화면의 강조 순서는 설명을 위한 것입니다. 실제 실행 시간이나 처리 속도를 나타내지 않습니다. 2026-09-22에 작성했습니다.

같은 서류를 나눠 보는 방식

같은 접수 서류를 보면서 각자 다른 항목을 확인하는 것에 비유할 수 있습니다. 다만 이 그림이 모델 내부에 세 명의 담당자나 세 개의 별도 모델이 있다는 뜻은 아닙니다.

결과를 읽는 순서

  1. Choice는 미리 정한 보기에서 하나를 고릅니다. 보기별 확률도 함께 읽을 수 있습니다.
  2. Noul은 질문에 대한 답이 ‘예’일 확률을 돌려줍니다. 0.92를 답이 정답일 확률 92%라는 보장으로 해석하면 안 됩니다.
  3. Score는 순서가 있는 평가 기준에서 기대 위치를 계산합니다. 이 예시에서는 0 × 0.2 + 1 × 0.6 + 2 × 0.2 = 1.0입니다.
  4. confidence는 Choice와 Score의 확률분포를 요약한 통계값입니다. 공식 문서는 세 선택지용 데모 근사식을 보여 줍니다. 다만 이를 실제 API의 정확한 계산식으로 명시하지는 않습니다. 이 페이지에서는 임의의 confidence 숫자를 만들지 않았습니다.
  5. 모델은 정해진 형식으로 값을 반환해도 의미를 잘못 판단할 수 있습니다. 앱 코드가 업무 규칙과 검증 결과에 따라 사람에게 넘기거나 정해진 처리를 실행합니다.

직접 확인할 항목

실제 문의 몇 건에 정답을 붙여 보십시오. 문의 분류와 환불 요청 여부를 따로 평가하면 어느 질문에서 오류가 나는지 확인할 수 있습니다. 자동 처리에 쓸 조건은 이 검증과 업무 위험을 바탕으로 정해야 합니다.

Jev가 직접 환불하거나 메일을 보내는 과정은 이 예시에 없습니다. 실제 행동을 실행하는 주체는 애플리케이션 코드입니다.

공식 문서: 질문과 결과 형식confidence여러 질문을 함께 보내기