在现代企业中，业务流程的自动化和智能化是提高运营效率的关键。智能决策体系通过结合工作流引擎、规则引擎和大语言模型（LLM），为企业提供了一种强大的决策支持工具。
智能决策引擎主要由三部分组成
- 工作流引擎：自动化管理业务流程的各个环节，确保流程的顺利执行和效率最大化。
- 规则引擎：基于预设的业务规则，自动执行决策，减少人为干预，提升决策的一致性和准确性。
- 大语言模型：通过LLM的深度学习能力，处理复杂的自然语言任务，如用户意图识别、文本分析等，进一步增强决策的智能化。
这一智能决策体系能够根据业务需求动态调整工作流，触发不同的规则事件，从而实现更精确、更及时的业务响应。
以下是基于drools和flowable实现的智能决策引擎的核心代码逻辑
/*** 智能决策引擎执行入口* 1、构建决策引擎环境* 2、处理fact（决策事实对象，接收数据的对象实体类）* 3、插入数据并执行决策规则* 4、根据decisionRule中json afer配置和then的globalMap结果调用逻辑处理* 5、结果处理，同步作出决策触发业务处理，异步通过工作流人工干预，人工处理完成之后回调业务处理* @param executeParams* @return*/
@Override
@ShenyuDubboClient("/execute")
public Map<?, ?> execute(ExecuteParams executeParams) {String eventCode = executeParams.getEventCode();LambdaQueryWrapper<EventModel> warapper = new LambdaQueryWrapper<>();warapper.eq(EventModel::getEventCode, eventCode);EventModel eventModel = eventModelMapper.selectOne(warapper);DecisionRule decisionRule = decisionRuleMapper.selectById(eventModel.getModelNo());if(decisionRule == null){throw new BusinessException("事件模型不存在");}// 1、构建决策引擎环境KieSession kieSession = decisionEngineContextBuilder.buildDecisionEngine(decisionRule,decisionRule.getKieBaseName() + "-session");Map<String, Object> globalMap = new LinkedHashMap<>();kieSession.setGlobal("globalMap", globalMap);// 2、处理fact（事实对象，接收数据的对象实体类）Map<String, Object> params = decisionEngineContextBuilder.buildDecisionFact(decisionRule, executeParams);// 3、插入数据并执行规则kieSession.insert(params);kieSession.fireAllRules();kieSession.destroy();// 4、根据decisionRule中json afer配置和then的globalMap结果调用逻辑处理decisionEngineContextBuilder.handleThenResult(decisionRule,globalMap);return globalMap;
}
智能决策引擎应用场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 财务决策 | 贷款发放，征信系统 |
| 库存管理 | 及时的供应链路 |
| 商品价格 | 根据商品生命周期动态条件价格 |
| 运营策略 | 根据库存数据规则，动态执行运营活动策略 |
| 风控系统 | 风控规则计算 |
| 促销平台系统 | 满减，打折，加价购 |
代码地址仅供参考： https://gitee.com/s11e-DAO/bsin-paas-os
