本文提出了一种渐进式抽象论证方法（Gradual AA-CBR），结合神经网络特征提取与辩论结构，提升案例推理的可解释性和分类能力，从而显著提高推理结果的可靠性与准确性。

本研究探讨了大语言模型（LLM）智能体的局限性，并提出将案例推理（CBR）融入其架构，以提升其推理和决策能力。研究结果表明，CBR显著增强了智能体的认知能力，为其发展和应用提供了理论支持。

本研究提出了MCBR-RAG框架，以解决多模态案例推理中文本应用不足的问题。实验结果表明，该框架在数学和反弹棋等领域有效提升了生成质量和大语言模型的上下文理解能力。

本文综述了基于案例推理与神经符号方法在知识库问答中的应用。CBE结合非参数记忆与参数模型，在ComplexWebQuestions上性能超最优11%；CBR-iKB适应不完整知识库，在MetaQA上达100%，WebQSP上达70%；PBRE用于智能家居规则抽取；IBR通过迭代反向推理提升证明生成的可解释性与跨域迁移能力；KBRD融合推荐与对话生成；RBST将软件测试视为因果推理；另有方法评估机器学习预测的可信度。

本文研究了基于案例的推理方法，通过抽象论证的实例来支持案例推理，其中相关性与案例的特异性形式有关。研究表明，在两个法律数据集中，AA-CBR 和基于决策树的案例相关性学习与决策树相比具有竞争力。同时，AA-CBR 结合基于决策树的案例相关性学习具有比决策树更紧凑的表示形式。