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AI·rete·RAG: Motor Rete + RAG para IA auditável

Hacker News •
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Olá HN, construí o ai·rete·rag porque continuava vendo equipes colocar um LLM no comando de decisões que precisam ser auditáveis (empréstimos, fraude, triagem clínica), e então adicionar 'guardrails' depois dos fatos. Ele executa os dois em série: Um motor Rete em Python puro avalia regras YAML contra seus fatos. O veredicto vem apenas daqui. Mesmos fatos, mesmo veredicto, sempre, com resolução de conflitos baseada em saliência. 2. RAG recupera passagens de seus próprios documentos de política, e um LLM escreve uma explicação em inglês simples da decisão que já foi tomada, citando essas passagens. Ele não pode mudar o veredicto.

Algumas coisas que foram além do esperado: As regras são um grafo, não listas planas: all/any/not aninhados, e as regras podem afirmar fatos que outras regras consomem (encadeamento para frente). O rastro de decisão mostra a cadeia causal. O modo de auditoria registra cada regra avaliada, incluindo as que não dispararam, condição por condição, com um instantâneo do conjunto de regras para reprodução. As regras podem orientar a recuperação (uma regra disparada restringe quais documentos são pesquisados), e o texto recuperado pode ser transformado em fatos para o motor. Autores não técnicos podem construir regras em um editor visual, ou colar um documento de política e obter regras redigidas por LLM com citações. Rascunhos nunca são salvos sem revisão. YAML ainda está lá para engenheiros.

A página de destino tem uma demonstração ao vivo sem cadastro (8 domínios de demonstração: empréstimos, fraude, clínico, seguros, jurídico, operações, e-commerce, blockchain). Há também um servidor MCP, para que Claude e outros agentes possam chamar /decide como uma ferramenta: uvx ai-rete-rag-mcp. Para ser transparente: é um produto hospedado com um nível gratuito. O cliente MCP é de código aberto (MIT, github.com/zaharajabeen13-create/ai-rete-rag-mcp); o motor e a plataforma não são de código aberto no momento. Gostaria especialmente de ouvir de qualquer pessoa que teve que explicar uma decisão automatizada a um regulador ou auditor: o que eles realmente pediram?