LLM karar vermiyor; sadece Rete motorunun kararını açıklıyor.
Orijinal başlık: Show HN: AI·rete·RAG – a Rete rule engine decides, RAG explains why
KISACA
- Tek cümlede
- Araştırmacılar, kuralları YAML ile tanımlayan deterministik bir Rete motoru geliştirdi.
- Bulgu
- Motor, aynı gerçekleri (facts) her sefer aynı sonucu verir, çakışan kurallar öncelik puanıyla çözülür.
- Neden önemli?
- Kredi, dolandırıcılık ve klinik değerlendirme gibi yüksek riskli alanlarda tutarlı, şeffaf kararlar sunabilir.
Ne oldu?
AI·rete·RAG adlı yeni bir açık kaynak sistem, kritik kararlarda sembolik mantık ile RAG'ı birleştiriyor. Nihai karar, saf Python ile yazılmış deterministik bir Rete kural motorundan çıkıyor: kurallar YAML ile tanımlanıyor, aynı girdi (facts) her zaman aynı sonucu veriyor ve çakışan kurallar salience (öncelik) puanına göre çözülüyor. Bir LLM ise bu kararı kendisi vermiyor, sadece RAG ile alınan kaynaklara atıfta bulunarak sade bir dille açıklıyor. Geliştirici sistemi kredi başvurusu onayı, dolandırıcılık tespiti ve klinik değerlendirme gibi yüksek riskli alanlarda demo domainleri olarak sunuyor; proje GitHub'da bir MCP sunucusu olarak paylaşıldı ve Hacker News'te 'Show HN' başlığıyla tanıtıldı.
Kararın kendisi yapay zekadan değil, kurallar setinden geliyor; açıklama ise LLM ile sağlanıyor.
Aynı haberin kısa dikey video özeti.
Bu notu kaynak göstererek alıntılayabilirsin: Hasan Amanet, “LLM karar vermiyor; sadece Rete motorunun kararını açıklıyor.”, Notes for Data Science, 23 Eylül 2026.