Jev Recall 开源：用 TypeSafe Jev 按「相关性」而非「相似」检索记忆
GitHub 项目 jev-recall 用 TypeSafe 的 Jev 分类器对助手记忆做逐条是/否相关性判断，在基准上接近 Claude Sonnet 5 命中率，单次约 0.35 秒、成本约 0.00044 美元，远低于用大模型做重排。
samdotmak/jev-recall 开源库主张「按相关性检索，而非按相似」。关键词与向量检索常漏掉措辞迥异却关键的记忆（例如点杏仁塔时需召回「坚果过敏」）；用大模型做重排质量高但贵且慢。Jev Recall 将每条记忆放入共享 state，对每条发微型是/否问题，由 TypeSafe Jev 返回校准概率，超过阈值则保留，可为空。
仓库基准（2026-09-19，jev-1.13.0）在 238 条虚构记忆、18 个「关键记忆不像问题」的请求上：pointer 模式 17/18 通过、找回 19/20 条关键记忆，约 0.35 秒、约 0.00044 美元/请求，接近 Claude Sonnet 5、远低于其成本与延迟。另提供 inline/shortlist 模式、异步接口与在线演示。