规则引擎指南

开源AI智能体框架大比拼：哪个最适合你？ 带你认识七大热门开源AI智能体框架——LangGraph、OpenAI智能体开发工具包、Smolagents、CrewAI、AutoGen、Semantic Kernel和LlamaIndex智能体。我们将对比它们

在软件开发中，我们经常需要应用一组规则或条件来过滤或处理数据。使用传统的 if 和 else 语句管理这些规则可能会变得繁琐且难以维护。规则引擎提供了一种更灵活、更有条理的方法来定义和执行这些规则。在本文中，我们将探讨如何使用函数式编程原理在 Java 中构建一个简单的规则引擎。

在本文中，我们了解了Kogito作为创建云原生业务应用程序的自动化工具。该项目目前仍在进行大量的开发，因此界面也在不断变化。我们可以使用Kogito

在软件开发中，我们经常需要应用一组规则或条件来过滤和处理数据。使用传统的 if 和 else 条件管理这些规则可能会变得繁琐且难以维护。规则引擎提供了一种更灵活、更有条理的方法来定义和执行这些规则。在本文中，我们将探讨如何使用 Java 函数式编程原理在 Spring Boot 项目中构建一个简单的

API Logic Server 是一个开源 Python 项目。它是一个用于项目创建的CLI，以及用于项目执行的一组运行时（SAFRS API、Flask、SQLAlchemy ORM、业务逻辑引擎）。 它作为标准 pip 安装运行，或在 Doc

在本教程中，我们将了解如何使用@Valid注释来验证对象及其嵌套的子对象。 当传入数据是基本数据类型（例如整数或字符串）时，验证传入数据可能很简单。但是，当传入信息是对象（特别是对象图）时，验证就比较困难了。幸运的是，@Valid注释简化了嵌套子对象的验证

Parlant 专为自由对话设计，通过动态规则匹配实现多话题融合；LangGraph 擅长流程编排，但难以应对真实用户跨领域提问。二者可互补使用。 介绍一下Parlant 和LangGraph当然可以！下面

构建 Spring Boot 应用程序时，您需要验证 Web 请求的输入、服务的输入等。在此博客中，您将学习如何向 Spring Boot 应用程序添加验证。尽情享受吧！ 为了验证输入，将使用 Jakarta Bean Validation 规范。Jaka

在本文中，我们探讨了如何从头开始构建一个简单的基于 Java 的规则引擎。我们从基于 SpEL 的引擎开始，它在运行时评估动态规则，但维护和调试起来可能很困难，并且不提供编译时检查。接下来，我们探索了基于 POJO 的引擎，它提供了更多的类型安全性和清晰度；然而，它引入了更严格的规则体系。

看起来复杂的东西，是不是其实挺简单的？特别是在让模型举一反三（泛化）的时候。 许多人认为简单性是普遍智能的关键。简单的模型往往能够“泛化”，即在更大的样本上识别数据的原因或生成器，具有更高的样本效率。简单性和泛化能力之间的相关性不仅限于计算机科学，还涉及到

这张图片展示了三种不同的工作流程：自动化工作流程、AI工作流程（非代理型）和代理型工作流程。每种流程都以用户查询开始，并以响应结束。以下是每种流程的详细解释： 1. 自动化工作流程（基于规则，非AI）：   - 用户查询输入后，进入一系列预定义的步

AI 从业者则逐渐转向一种极其相似的三层代理分类法。两者之间的相似之处如此相似，以至于引发了一个关于我们如何组织智能系统的普遍原则的问题。 第一层：系统 API 和工具代理系统 API位于基础层，提供对核心

本文详细介绍了在Spring Boot中构建有状态自定义Bean验证器的完整方案，涵盖单字段验证、多字段交叉验证、基于配置的验证和数据库驱动验证四种典型场景。通过实际代码示例展示了如何创建自定义验证注解、实现验证逻辑、处理复杂业务规则验证，为开发企业级应用提供了实用的验证解决方案。

Drools是一个用Java编写的功能强大的开源业务规则管理系统（BRMS）。它允许开发人员通过以声明性格式编写规则，将业务逻辑与应用程序代码分离。最值得注意的是，这包括提供基于正向链接和反向链接推理的规则引擎、DMN决策引擎和其他项目。 在本文中，我们探

如果你在 ASP.NET Core 里用过 Options Pattern（选项模式），你可能对用 Data Annotations（数据注解）做验证很熟悉。虽然 Data Annotations 能用，但在处理复杂的验证场景时，它的功能就有点不够用了。

AI圈炸锅了！"RAG已死"是标题党还是真凉了？ 问：RAG这技术是不是凉透了？问：网上都在传"RAG已死"，那我做AI应用是不是该躲着RAG走？ 最近好多程序员