确定性规则引擎
将业务决策逻辑从代码中抽离并以显式规则表达的系统，给定相同输入永远产出相同输出，常见实现包括决策表、条件-动作规则及Drools、JSON Logic等库，决策可逐条审阅、测试和审计
核心事实
时间轴 (近 90 天)
在云资源变更场景中，确定性规则引擎通常以策略即代码的形式承载硬约束，例如实例族白名单、区域与合规限制、最低副本数、性能基线等。
在审计场景中，结构化字段提取必须与确定性规则引擎配合，对提取结果逐字段验证。
确定性规则引擎在 LLM 之外运行，强制执行必须 100% 正确的业务关键策略，LLM 可以建议规则，但引擎负责验证。
裁决式查询模式通过将判断逻辑外置到确定性规则引擎，规避了向量检索近似匹配和LLM概率采样不可重现的问题
裁决式查询模式的核心架构由三个组件协同构成：Amazon Quick 聊天代理、受限的 MCP 服务器、确定性规则引擎
对于规则模糊、依赖主观判断或探索性的问答需求，确定性规则引擎会成为束缚，不适用于裁决式查询模式
确定性规则引擎的特征是给定相同输入必定产生相同输出，新增规则不影响其他规则从而消除回归风险，且可精确定位错误来源
Noora Health将分诊任务拆解为两个独立步骤：LLM负责规范化症状提取与语义翻译，确定性规则引擎执行分诊决策
确定性规则引擎是指给定相同输入，系统必然产出相同且可解释的输出，与大语言模型的概率性、黑盒特性形成对比
全部知识事实 (9)
确定性规则引擎是指给定相同输入，系统必然产出相同且可解释的输出，与大语言模型的概率性、黑盒特性形成对比
65%待验证在云资源变更场景中，确定性规则引擎通常以策略即代码的形式承载硬约束，例如实例族白名单、区域与合规限制、最低副本数、性能基线等。
50%待验证在审计场景中，结构化字段提取必须与确定性规则引擎配合，对提取结果逐字段验证。
50%待验证确定性规则引擎在 LLM 之外运行，强制执行必须 100% 正确的业务关键策略，LLM 可以建议规则，但引擎负责验证。
50%待验证裁决式查询模式通过将判断逻辑外置到确定性规则引擎，规避了向量检索近似匹配和LLM概率采样不可重现的问题
50%待验证对于规则模糊、依赖主观判断或探索性的问答需求，确定性规则引擎会成为束缚，不适用于裁决式查询模式
50%待验证裁决式查询模式的核心架构由三个组件协同构成：Amazon Quick 聊天代理、受限的 MCP 服务器、确定性规则引擎
50%待验证确定性规则引擎的特征是给定相同输入必定产生相同输出，新增规则不影响其他规则从而消除回归风险，且可精确定位错误来源
50%待验证Noora Health将分诊任务拆解为两个独立步骤：LLM负责规范化症状提取与语义翻译，确定性规则引擎执行分诊决策
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