待验证50% 置信事实精确时间
LLM 智能体在下游只审查被上游机器学习模型和规则引擎选中的交易，使用近期交易历史和书面审查指南。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM做信息抽取加规则引擎做分级的组合架构，比纯规则系统更能应对多样化输入，也比端到端AI决策更易于审计和调试74% 相似待验证LLM可以通过分析表结构、字段命名模式和历史查询日志来自动推断实体关系并提出本体候选项70% 相似待验证LLM 与基于规则的静态分析工具（如 CodeQL）或符号执行工具不同，能够理解注释意图、识别命名惯例语义，并在缺乏完整类型信息时推断数据流向70% 相似待验证LLM生成回答时涉及多个层次的信息来源：模型权重中已编码的知识、实时检索到的网页内容、以及通过引用和共识机制筛选出的可信信息。70% 相似待验证传统NLU依赖规则引擎与统计机器学习，通过意图识别和槽位填充解析用户指令，面对开放式或歧义性表达严重受限70% 相似
引用此条事实
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