ai·rete·RAGは、Reteルールエンジンと検索拡張生成 (RAG)を組み合わせ、決定論的な論理と自然言語による説明を統合する新しいシステムです。
このシステムは、各手法が抱える固有のトレードオフを解消します。Reteエンジンは、精密で再現可能かつ監査可能な判断を提供できますが、自然言語で自己説明することはできません。一方で、RAGは説明や要約には長けているものの、正確で再現可能な論理性に欠けています。ai·rete·RAGはこれらを同時に実行することで、ルールを用いて「何が起きているか」を判断し、RAGを用いてユーザーのドキュメントに基づいた「なぜそうなるのか」という理由を説明します。
提案されているワークフローでは、まずReteエンジンが動作して決定のトレース（実行痕跡）を生成します。その後、RAGが呼び出され、ソースドキュメントに基づいた人間が理解しやすい説明を生成します。このアプローチにより、検索前にルールによって範囲を絞り込むことが可能です。例えば、医療事例において循環器科のソースのみを取得することで、ハルシネーション（幻覚）を抑制するといった運用ができます。
また、本システムでは、条件や判定を含む完全なルールカタログを閲覧でき、特定のルールがなぜ適用されたのか、あるいはなぜ閾値を満たせなかったのかというプロセスを可視化できます。さらに、静的解析特集により、異なるルールが同一のケースに対して異なる判定を下す可能性がある潜在的な競合を検出します。
出典
- Show HN: AI·rete·RAG – a Rete rule engine decides, RAG explains why （Hacker News Frontpage, 2026-09-22）