To B行业AI落地难，逻辑引擎+AI让复杂决策流通过拖拽实现
在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。
如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？
我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。
企业级AI应用的痛点：
- 市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混乱；
- AI的目标不是完全替代，而是作为数字员工与自然员工协同工作。企业需要重新设计工作流程，将员工从重复性劳动中解放出来；
- ToB行业覆盖制造业、金融、医疗等多个领域，各行业业务流程规则差异大，而通用型AI大模型很难直接适配这些复杂场景；
- 深度学习模型的不可解释性，在金融风控等高合规领域埋下隐患；
- 传统AI模型与业务逻辑深度耦合，但是迁移至新场景后需要重新训练，周期长达6-8个月。
在JVS逻辑引擎中，通过将大模型API封装为标准服务节点，我们实现了三重精准控制：
1.动态决策树可视化：将Transformer模型的注意力权重转化为可交互的决策树，业务人员可以逐层追溯AI判断依据；
2.全链路血缘追踪：从用户请求到执行结果，每个数据节点的处理日志、模型版本、参数取值均可以毫秒级回溯；
3.低代码编排：封装大模型API为可复用组件，支持阿里云百炼、OpenAI等10+主流服务即插即用。业务人员可以通过可视化工作流编排决策逻辑。
逻辑引擎AI使用
引入的AI组件节点，将大模型等先进能力封装为即插即用的原子单元，实现“低代码+智能化”的融合升级。
①：可选择调用的模型API。可选择包括阿里云百炼、OpenApi、硅基流动等模型。
②：设置后续属性中可替换的动态变量。
③：概述此节点的功能和适用场景，用于前序节点理解什么情况下应该切换到此节点。 例如： - 帮助用户解决健身相关的问题。 - 搜索景点并制定旅行规划。
④：输入要查询的问题。
场景示例：
如下，查询当前天气，根据查到的天气情况，调用大模型AI获取穿衣推荐情况。此处可使用在问题中配置{{key}}方式，将查到的动态天气情况，传给用户问题中。
