本文探讨了规则引擎与大模型的协同应用，提出"确定性骨架+智慧大脑"的智能系统架构。规则引擎（如Drools、rule-engine）负责刚性业务逻辑（金融风控、电商退款等），确保合规、可解释和零幻觉；大模型则处理自然语言理解、复杂推理和人性化交互。通过电商退款场景的Python实现，展示了二者如何优势互补：规则引擎校验订单合规性，大模型解析用户意图并生成友好回复。这种架构既保证

企业智能决策系统正转向"规则引擎+大模型"的双引擎架构。传统Drools规则引擎能精准执行刚性规则，确保合规底线，但存在处理非结构化数据困难、输出结果生硬等短板。大模型则擅长自然语言理解、柔性推理和人性化建议，两者优势互补。实践表明，先由规则引擎进行合规校验，未触线时再由大模型优化体验，这种"硬规则兜底+大模型柔性处理"的架构既能守住风控底线，又能提升业务体

摘要：视觉语言模型(VLM)正从云端大模型向轻量化方向发展，以Qwen2-VL-2B为代表的超紧凑VLM通过参数精简(2B参数)、模型量化和高效跨模态融合等技术，将模型体积压缩至4GB(可量化至1GB)，实现普通设备本地化部署。这类轻量级VLM采用精简视觉编码器、小型语言解码器和轻量化融合层，在保持核心多模态能力的同时，显著降低算力需求(CPU/入门GPU即可运行)，推理延迟降至百毫秒级。其价值在

摘要：本文介绍了一个基于安诊儿AntAngelMed医疗大模型的慢病管理AI助手系统，旨在解决我国4亿慢病患者居家管理中的咨询痛点。该系统采用FastAPI后端框架和原生前端技术，实现了7×24小时专业健康咨询服务。AntAngelMed作为千亿参数的开源医疗大模型，在慢病管理场景与临床专家建议一致性达88.9%。系统支持Markdown格式的专业回答输出，包含饮食、运动、用药等建议，并实时统计T

摘要：本文提出了一种结合聚类算法与大模型的非结构化文本自动分类方案，有效解决无标签数据处理难题。通过K-Means/LDA聚类算法实现文本自动分组，再利用大模型的语义理解能力为聚类结果生成业务可理解的标签和解释。该方法包含数据预处理、向量化、聚类分析、大模型标签生成等完整流程，显著降低人工标注成本，提升文本分析效率。实验以电商评论为例，展示了从原始数据到业务标签体系的转化过程，证实该方案能有效挖掘

摘要：本文探讨了轻量分类算法与大模型协同解决小样本学习难题的创新方案。针对标注数据稀缺、训练成本高昂等问题，提出"粗判+精修"分层架构：轻量算法快速处理高置信度样本（80%以上），大模型专注疑难样本（20%），在保证准确率的同时降低成本75%。通过逻辑回归、朴素贝叶斯等轻量模型初筛，结合大模型语义理解能力精修，实现了小样本场景下成本、效率和精度的最优平衡。实验显示该方法在情感分

摘要：本文探讨了大模型与图算法融合在知识服务领域的应用方案。针对大模型存在的幻觉问题、推理能力薄弱和答案不可追溯三大痛点，提出"图算法管关系、大模型管语言"的双引擎架构。图算法负责实体关系抽取、路径推理和社区挖掘，构建结构化知识图谱；大模型则处理自然语言理解与生成。通过NetworkX构建知识图谱示例，展示了PageRank、最短路径等算法的实际应用，并演示了如何结合混元大模型

摘要：本文提出了一种融合时序预测算法与大模型的数据分析方法，旨在解决传统时序预测只能输出数值而无法提供业务解读的问题。系统采用ARIMA、Prophet、LSTM等专业算法进行精准预测，同时利用大模型将预测结果转化为自然语言分析报告。通过电商销量预测案例，展示了从数据准备、模型训练到结果解读的完整流程。该方法实现了"算法计算+大模型解读"的智能组合，让时序预测不仅能准确算出未来

本文提出了一套系统评估中文大模型本土化效果的方法体系，围绕"中文理解、文化适配、场景落地、合规性"四大核心维度构建分层评估框架。评估采用"基础语言能力→文化深度适配→场景落地→合规性"的递进逻辑，每个层级设置量化指标与人工评估标准。其中，基础能力评估聚焦中文特有的分词、多音字等特征；文化适配评估强调对中国显性/隐性文化的理解；场景落地验证模型在政务、电商等本

大模型与因果推理的融合应用 摘要：当前大模型虽能识别数据相关性，却难以理解因果性，导致决策支持能力受限。本文探讨了大模型与因果推理的结合路径：通过因果图、do-演算和结构因果模型等工具，实现从关联分析到干预预测再到反事实推理的三层能力跃迁。这种融合既能利用大模型处理非结构化数据的优势，又能借助因果推理消除虚假关联，提升决策的可解释性和泛化性。实证分析表明，该方法能有效区分气温与冰淇淋销量、溺水人数