极道
·
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。
📝
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。
🎯
关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- Quarkus通过Drools和LangChain4j集成这两种技术，展示抵押贷款的应用示例。
- 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。
- 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。
- 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。
➡️
