通过 RAG 生成的说明进行可审计的基于规则的决策
Rete规则引擎负责处理贷款、欺诈和分类案例;随后,基于政策文档的RAG系统借助LLM解释判决结果,并配有MCP服务器支持。
- 具体怎么做
- 该页面描述了一种设计方案:由 Rete 规则引擎做出决策,因此具有可重复性且可审计性。基于用户自身文档的检索增强生成方式则会展示决策背后的原因。我所能阅读的原文仅是一段简短描述,未包含设置步骤或智能体操作细节。
- 做到了什么
- 原文指出没有结果、数据或限制条件。它仅描述了规则决定何种行为的划分方式,而检索则解释了原因。
- 上手要点
- 所获取的页面仅包含元描述,因此请直接访问该网站以查看设置信息、MCP详情及成本。
你可以这样试
使用 Claude Code使用[政策文档或规则列表]中的规则,构建一个用于[用例,如贷款审批]的小规模基于规则的决策引擎。针对我给出的每个案例,输出该决策结果、触发该决策的具体规则,以及基于政策文档内容的简单易懂的解释。完成标准为:能够正确处理这[5]个示例案例,且我可以查看每个案例的审计日志。