RuleChef: Grounding LLM Task Knowledge in Human-Editable Rules
RuleChef：用LLM生成可编辑规则以落地任务知识
🧭 LLM 规则生成与可解释AI
KR Labs · TU Wien
利用LLM从标注数据自动生成、迭代修补可执行规则，得到快速、可解释的符号系统
📌 工作参考价值（4 点）
- 离线LLM生成规则，在线轻量推理：在电商搜索/推荐中，可将LLM用于离线规则合成（如意图分类、属性提取），线上部署为确定性规则引擎，避免高延迟与API成本，适合高QPS场景。
- 规则迭代与人工反馈闭环：借鉴RuleChef的patch机制，将人工审核或业务专家反馈直接转化为规则补丁，持续优化文本处理逻辑，如query改写规则、违禁词过滤。
- 模型蒸馏为透明规则：利用已有模型（如BERT分类器）的输入输出对bootstrap规则，把黑盒模型知识转化为可解释、可审计的规则集，满足风控、合规等场景对可解释性的要求。
- 版本化与可调试的文本处理管道：规则集易于版本管理与调试，可配合A/B测试快速迭代，提升推荐系统中query理解、内容审核等模块的灵活性与可控性。