别让 LLM 管一切：LLM+规则混合架构五案例

9 月 16 日，@goyalshaliniuk 通过多条帖子系统阐述了一个观点：LLM 虽然强大，但不应控制每一个决策，最强的 AI 系统往往是「LLM 灵活性 + 确定性规则」的混合形态。

已确认

• 作者给出五个实践案例（详见其长文链接），覆盖客服、文档处理、反欺诈、合规、工作流自动化等场景。
• AI 客服：LLM 理解用户消息、进行自然对话；规则层决定系统被允许做什么——回答常见问题、查询订单状态、把愤怒客户升级转人工、阻止未经授权的退款。
• 文档处理系统：LLM 从发票、合同、表单等非结构化文档中抽取信息；规则层负责校验——检查必填字段、核对日期与金额、发现缺失信息、拒绝非法格式。
• 反欺诈系统：LLM 处理脏数据与模糊信号，规则层承担确定性判断与兜底。
• AI 合规助手：模型负责「解释政策」——总结政策条文、解释法规含义；确定性逻辑负责「执行政策」——检查审批条件、限制敏感操作、套用访问权限、上报合规风险。
• 工作流自动化：LLM 理解请求、处理歧义并决定下一步动作；规则层控制流程与权限，保证执行安全，具体模式为对传入任务分类后路由。

为什么重要

这一系列帖子给出的核心结论是：LLM 带来自然交互与对非结构化数据的理解能力，而业务可预测性、安全与合规边界应由确定性规则保证。对于构建生产级 AI 系统的团队，这种「模型管灵活、规则管兜底」的分工是一条可复用的架构设计原则。

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