极道
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符号推理：Drools规则引擎 + LangChain4j大模型演示
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
使用Quarkus的ML +符号推理演示：Drools+LangChain4j混合推理，将机器学习和符号推理相结合，实现互补，弥补机器学习的不足。
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关键要点
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混合推理结合机器学习和符号推理，旨在弥补机器学习的不足。
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项目展示如何将大型语言模型（LLM）与规则引擎结合，创建符合业务规则的聊天机器人。
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深度学习是人工智能的一个子集，存在可靠性和透明度的问题。
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结合LLM的灵活性和规则引擎的可预测性，可以实现更严格的业务规则。
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Quarkus通过Drools和LangChain4j集成这两种技术，展示抵押贷款的应用示例。
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聊天机器人通过LLM提取申请人信息，并根据Drools评估业务规则。
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规则引擎提供透明和可追踪的决策过程，能够解释拒绝贷款的原因。
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利用LLM的创造力生成强密码，结合Drools应用密码规则以确保安全性。
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延伸问答
什么是混合推理，它的目的是什么？
混合推理是将机器学习和符号推理相结合的人工智能，旨在弥补机器学习在可靠性、可重复性和透明度方面的不足。
Drools和LangChain4j如何结合使用？
Drools和LangChain4j结合使用，通过Quarkus集成，实现聊天机器人在遵循业务规则的同时，提供人性化的用户交互体验。
聊天机器人如何评估贷款申请？
聊天机器人通过LLM提取申请人信息，并利用Drools规则引擎评估业务规则，决定是否授予贷款。
为什么深度学习在某些情况下不够可靠？
深度学习的统计性质导致其不完全可靠，可能出现幻觉等重大缺陷，因此在某些应用中需要更可预测的控制。
如何生成强密码并确保其安全性？
可以利用LLM的创造力生成随机单词，并通过Drools应用密码规则，确保生成的密码符合安全要求。
Quarkus在这个项目中扮演什么角色？
Quarkus在项目中用于集成Drools和LangChain4j，展示如何结合这两种技术实现混合推理的应用示例。
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