混合 AI 模式：将语言模型与规则耦合的十三种方式，以及如何在其中进行选择

语言模型擅长处理文本，而规则引擎能够给出带有证明的结论。将二者结合的系统通常通过示例来描述，而同一种耦合方式也会在智能体框架、护栏工具包和神经符号研究中以不同名称出现。本文以面向对象设计中引入的目录形式，定义了将语言模型与可执行规则语言耦合的十三种模式，包括意图、动机、适用性、参与者、协作、后果、实现、已知应用和相关模式。其中，四种模式关注模型与规则之间跨越边界的内容，五种关注谁控制谁，三种关注模型如何参与推理，另有一种关注知识如何随时间保存。每种组合都满足五个不变量，另有五种失败模式用于命名会破坏这些不变量的耦合方式。我们将该目录与已发表的模式目录以及混合系统和神经符号系统的分类体系联系起来，并展示它们与本文目录的重叠之处。一份决策指南能够引导用户从问题走向模式选择。该指南基于我们的测量结果，包括模型单独工作时与混合系统表现相当甚至更好的情况，并报告每种设计的成本。