极道
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结合大语言模型灵活性和规则引擎可预测性
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原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 大语言模型（如ChatGPT）灵活但不可靠，规则引擎（如Drools）稳定且可预测。
- 使用langchain4j将大语言模型与业务规则引擎结合，实现更有限的控制以遵循业务规则。
- 以抵押贷款为例，使用Drools编码银行的业务规则，并通过langchain4j与ChatGPT结合。
- 项目运行时需要提供ChatGPT API密钥，并通过非正式描述申请人信息。
- 通过Drools应用银行的业务规则评估申请人是否符合抵押贷款条件，确保结果的准确性。
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