符号推理：Drools规则引擎 + LangChain4j大模型演示
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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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Q&A
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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