混合推理模型是将多种问题解决方法结合起来的系统，例如符号推理（基于规则的逻辑）和统计方法（如机器学习），以解决复杂的任务。 这些模型旨在利用不同技术的优势，同时减轻其弱点。 例如，符号系统擅长处理结构化知识和逻辑推导，但在处理歧义或适应新数据方面存在困难。 另一方面，统计方法擅长在数据中寻找模式，但通常缺乏透明度或难以进行抽象推理。 通过整合这些方法，混合模型可以解决既需要数据驱动的洞察力又需要明确的领域知识的问题。
一个常见的例子是使用机器学习处理原始数据（如图像或文本）并使用符号规则来验证或改进结果的系统。 例如，自动驾驶汽车可以使用神经网络来识别摄像头中的物体，并使用基于规则的系统来根据这些检测结果执行交通法规。 另一个例子是医疗诊断工具，它将疾病和症状的知识图谱（符号）与在患者记录上训练的预测模型（统计）相结合，以建议治疗方案。 混合模型也用于聊天机器人中，其中自然语言处理 (NLP) 模型生成响应，并且基于规则的层确保符合业务策略或安全指南。 这些组合使开发人员能够在灵活性和控制之间取得平衡。
开发混合模型需要仔细整合组件。 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架处理机器学习方面，而像 Prolog 这样的工具或自定义规则引擎管理符号逻辑。 挑战包括确保子系统之间的无缝通信以及在更新规则或重新训练模型时保持一致性。 然而，回报是一个可以适应新数据同时遵守特定领域约束的系统。 对于开发人员来说，这种方法提供了一种构建针对自动化、决策支持或实时分析等问题的强大解决方案的实用方法，在这些问题中，纯逻辑或纯数据驱动的方法都不足以解决问题。 关键是确定问题的哪些部分受益于每种技术，并设计使它们能够有效协同工作的接口。