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「规则引擎」找到 26 条内容
按专题浏览 →匹配正文：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…
匹配标题与标签：信息抽取：规则 vs LLM 固定字段与语义长尾的信息抽取选型，补充适用边界与工程取舍 项目与经历 规则引擎 LLM应用 成本优化 混合架构 数据工程 2026真题 信息抽取 规则 vs LLM 信息抽取：规则 vs LLM 信息抽取用规则还是 LLM？固定字段与语义长尾选型 规则 vs LLM 数据预处理方法 项目落地经验 美团
匹配正文：核心思路：分层清洗 + 规则引擎 + 质量闭环 一、噪声分类与分层处理策略 层级 噪声类型 处理策略 语法层 HTML标签、乱码、特殊字符 正则 + 工具库标准化 语义层 重复文本、低信息内容、语言混杂 去重算法 + 质量打分模型 安全层 PII、敏感词、版权内容 规则匹配 + 模型检测 + 人工抽检 二、可扩展流水线架构 原始数据 → 分片读取 → 并行清洗 → 质量校验 → 分级输出 ↓ ↓ ↓ (Spark/Flink) (规则引擎) (自动采样评估) 关键设计： 配置…
学习内容与项目面试，在同一条路上。