大语言模型开发的专家系统：GOFAI遇上生成式AI
人工智能
2026-01-28 v2 计算与语言
符号计算
摘要
大型语言模型(LLM)的开发已成功变革了知识驱动系统，如开放域问答系统，这些系统能够自动生成大量看似连贯的信息。然而，这些模型存在诸多缺点，如幻觉或生成不正确或无法验证的事实。本文提出一种新方法，通过受控且透明的方式开发专家系统。通过限制领域并采用结构化的基于提示提取方法，我们产生一种符号化的知识表示形式（Prolog），可由人类专家进行验证和纠正。该方法还保证了所开发专家系统的可解释性、可扩展性和可靠性。通过针对Claude Sonnet 3.7和GPT-4.1进行定量和定性实验，我们显示所生成知识库在事实遵循性和语义连贯性方面表现良好。我们呈现了一个透明的混合解决方案，将LLM的召回能力与符号系统的精确性相结合，从而为敏感领域可依赖的AI应用奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2507.13550,
title = {GOFAI meets Generative AI: Development of Expert Systems by means of Large Language Models},
author = {Eduardo C. Garrido-Merchán and Cristina Puente},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13550},
year = {2026}
}