@TypeLLM：在 Jev 中，每个字段都是独立生成的。而在 TypeLLM 中，前面的回答决定了接下来生成哪些字段：先对邮件进行分类，然后……
摘要
TypeLLM 是 Jev 的替代方案，用于大语言模型的结构化输出，支持条件字段——由前面的回答决定接下来生成哪些字段（例如，仅当是发票时才提取金额）——这一切都在一次 API 调用中通过 `when` 实现。
在 Jev 中，每个字段都是独立生成的。
在 TypeLLM 中，前面的回答决定了接下来生成哪些字段：先对邮件进行分类，如果是发票就提取金额，如果是会议邀请则提取日期。
全部在一次 API 调用中完成，使用 `when` 关键字。https://t.co/3NbGFPPf1c
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缓存时间: 2026/10/03 17:03
在 Jev 中，每个字段都是独立生成的。
而在 TypeLLM 中，前面的回答会决定接下来要生成哪些字段：先对邮件进行分类，然后根据结果提取金额（如果是发票）或日期（如果是会议请求）。
全部通过一次 API 调用完成，借助 when 实现。https://t.co/3NbGFPPf1c
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