基于规则的推理模型是通过应用预定义的逻辑规则集来进行决策或得出结论的系统。 这些规则通常以“如果-那么”语句的形式构建，其中特定条件（“如果”部分）会触发相应的操作或结论（“那么”部分）。 例如，一条规则可能声明：“如果用户的帐户余额低于 0 美元，则将该帐户标记为需要审核。” 该模型根据这些规则评估输入数据以产生输出，依赖于显式定义的逻辑知识库，而不是像机器学习模型那样从数据中学习。 这种方法是确定性的，这意味着相同的输入将始终产生相同的输出，这使其具有可预测性和透明性。
基于规则的模型的关键优势之一是它们的可解释性。 由于逻辑是手工制作的，开发人员可以准确地追踪为什么做出决策。 这在金融或医疗保健等受监管行业中非常有用，在这些行业中，可审计性至关重要。 例如，医疗诊断系统可能会使用如下规则：“如果患者发烧且咳嗽，则检查是否有呼吸道感染。” 但是，基于规则的系统在可扩展性和适应性方面存在困难。 添加新规则可能会产生冲突或冗余，并且维护大型规则集会变得很麻烦。 它们也缺乏处理现有规则未涵盖的模糊或新颖场景的能力。 例如，基于固定规则的税收计算系统如果税法发生意外变化可能会失败，需要手动更新。
尽管存在这些局限性，但基于规则的模型在特定情况下仍然具有相关性。 它们擅长于具有清晰、不变指南的领域，例如合规性检查或访问控制系统。 例如，防火墙可以使用规则来阻止来自特定 IP 地址的流量。 现代应用程序通常将基于规则的推理与机器学习相结合，以平衡透明度和灵活性。 聊天机器人可以使用规则来处理简单的查询（“你的退货政策是什么？”），同时将复杂的问题委派给神经网络。 对于开发人员来说，了解何时使用基于规则的方法（相对于数据驱动的方法）取决于问题的复杂性、对可解释性的需求以及明确定义的逻辑的可用性。