工作原理

jev4pg 将查询拆成三个环节：理解请求、取得所需证据、执行获准的数据操作。每一步都保留可检查的信息，彼此独立的语义工作可以并行执行。

各部分负责什么#

部分	职责
PostgreSQL	存储、事务、索引、关联、分组和精确计算。
数据目录	记录字段含义、主键、关系和可访问的数据集。
Python 应用	提供 HTTP 接口、查询规划、权限检查和工作区。
JEV	根据给定上下文回答有明确类型和选项的问题。
Rust 原生扩展	在 PostgreSQL 内调度语义扫描、共享阶段与证据复用，目前为开发预览。

默认部署使用 Python 语义运行时。安装原生扩展后，受支持的读取查询可以选择原生执行；持续维护的语义特征和语义写入复核仍使用 Python。

系统先读取获准使用的数据目录，选择相关定义和字段，再生成查询方案。普通 SQL 负责能精确表达的条件和计算；只有需要理解文本含义的部分才提交给语义评估。

混合模式中，JEV 选择上下文，LLM 提出 SQL，随后由 SQL 检查和 JEV 复核共同判断方案是否可执行。生成的 SQL、假设和复核结果都会保留，方便检查与修正。

各阶段组成有向无环图（DAG）。依赖上游结果的工作需要等待，互不依赖的工作可以在并发和预算限制内同时运行。例如，先按账户合并消息，再判断合并后的内容；两个无关数据源的语义判断则可以并行。

可在同一上下文中回答的问题会共享请求。精确汇总必须等到所需成员判断全部确定，不能把未评估的行当作不匹配。

这些输出状态与 FAILED、BLOCKED_BY_BUDGET 等运行状态分开保存。模型分数、用户确认和最终执行结果也分别记录，不将其中一项当作另一项的证明。

本页介绍用法与注意事项。完整参数及详细约定请参阅对应英文文档。