结合大语言模型灵活性和规则引擎可预测性
原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。发表于：。大语言模型LLM系统（如ChatGPT）特点：灵活且惊人，但不可靠。 规则引擎（如Drools）特点：稳定，可预测性、可跟踪性。 使用langchain4j将大语言模型与业务规则引擎结合起来。 训练有素的深度学习模型为您提供的功能和灵活性实际上是无限的，但通常，至少在应用程序的某些部分，您需要的是更有限的控制，以使其遵守您的业务领域和规则。...
该文介绍了如何使用langchain4j将大语言模型与规则引擎结合，实现业务规则评估。通过抵押贷款示例项目，作者展示了如何使用Drools规则引擎编码业务规则，并通过langchain4j将ChatGPT与规则引擎结合，以便与业务规则交互。最终，作者展示了如何使用该系统评估申请人是否符合银行的业务规则，以决定是否可以获得抵押贷款。
