大模型 vs 规则引擎怎么选?

结构化决策中，规则引擎并不只适合短流程。只要条件、状态和转移能明确表达，规则或工作流完全可以执行很长的确定性决策链，并记录每个分支。它的优势是可复现、可审计、延迟稳定；问题是需求频繁变化时规则维护、冲突管理和非结构化输入解析可能很重。

大模型的优势主要在语义层。它可以从邮件、合同、客服对话或自然语言政策中抽取字段，识别意图，生成候选解释，并处理规则难以枚举的表达变化。但它的输出会受prompt和上下文影响，可能遗漏条件或生成不存在的依据，不适合直接承担不可逆的最终决策。

因此我会按职责拆层：大模型负责把非结构化输入转换成带证据的结构化候选，确定性校验检查格式、权限和硬约束，规则或工作流执行可审计决策，高风险边界交给人工。模型建议与最终动作之间要有明确接口，而不是让一段自然语言推理直接调用核心系统。

模型自报置信不能直接当概率使用。即使输出一个分数，也要在代表性验证集上校准，并按类别与分布漂移检查。更稳妥的是结合证据完整性、规则冲突、输入是否分布外和多模型或人工复核，设计拒绝与升级机制。关键交易不能因为模型说很确定就绕过审批。

何时更适合大模型，要看问题主要成本是否来自语义理解。如果输入已经结构化、规则稳定且错误成本高，规则通常更合适；若大量人工时间消耗在理解自然语言和整理候选，大模型可作为前置层。规则频繁变化也不必自动换模型，可能只需更好的决策表和版本管理。

评测会分别测字段抽取、候选召回、规则执行正确率、端到端决策、延迟和高风险错误，并保留每次输入、证据、模型版本和审批记录。这样既利用大模型的灵活性，也让确定性长链留在可验证系统中。

混合系统还需处理版本变化。模型、prompt、规则表和业务政策任一更新，都可能改变端到端结果，所以要对组合版本做回归，而不是单测某一层。决策日志应能回答模型提取了什么、哪些规则命中、谁批准了动作。可追溯性是结构化决策上线的基本条件。