在大型语言模型（LLM）驱动的智能系统中，我们经常追求高准确性、可解释性和对复杂规则的严格遵守。然而，尽管LLM在生成文本、理解上下文和进行模糊推理方面表现出色，它们在处理硬性逻辑、严格遵守预定义规则以及避免“幻觉”方面仍面临挑战。当业务逻辑、法律法规或科学原理需要零容忍的精确性时，仅仅依赖LLM的统计模式匹配能力是不足的。 这就是我们今天探讨的核心：如何在LangGraph框架中集成Prolog风格的硬性逻辑规则，以辅助并增强模型推理。我们将深入研究如何将符号逻辑的确定性与LLM的灵活性结合起来，构建一个既能理解复杂语境又能严格执行规则的智能系统。 LLM的局限性与符号逻辑的优势 大型语言模型通过学习海量数据中的模式来工作。这种能力使其在开放域问答、创意写作和语义理解等任务中表现卓越。然而，当涉及到以下场景时，它们的局限性便显现出来： 确定性与精确性： LLM不擅长进行100%确定性的推理。例如，在税务计算、法律条文核对或复杂的供应链管理中，一个微小的偏差都可能导致严重后果。LLM可能会根据其训练数据中的“常见模式”给出答案，而非严格遵循既定规则。 可解释性： LLM的决策过程通常是 …
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