Jak modele LLM radzą sobie z regułami biznesowymi i wnioskowaniem w przepływach pracy

Dlaczego rozumowanie reguł biznesowych to coś więcej niż generowanie kodu

Gdy pytają, czy model LLM potrafi „rozumować o regułach biznesowych”, zwykle mają na myśli coś bardziej wymagającego niż „czy potrafi napisać if/else”. Rozumowanie reguł biznesowych to umiejętność stosowania polityk w sposób spójny, wyjaśniania decyzji, obsługi wyjątków i zachowania zgodności z aktualnym krokiem przepływu pracy — zwłaszcza gdy dane wejściowe są niekompletne, nieuporządkowane lub zmienne.

Rozumowanie a generowanie kodu

Generowanie kodu polega głównie na tworzeniu poprawnej składni w docelowym języku. Rozumowanie reguł to zachowanie intencji.

Model może wygenerować w pełni poprawny kod, który nadal daje błędny wynik biznesowy, ponieważ:

• Tekst polityki jest niejednoznaczny ("ostatni klient", "wysokie ryzyko", "zatwierdzone dokumenty").
• Reguły się konfliktują, a priorytety nie są jasne.
• Nie podano przypadków brzegowych (częściowe zwroty, duplikaty, weekendy/święta).
• Stan przepływu zmienia, co powinno się wydarzyć dalej (przyjęcie zgłoszenia vs. weryfikacja vs. ostateczna akceptacja).

Innymi słowy, poprawność to nie „czy kompiluje się?”, lecz „czy zgadza się z tym, co firma by zdecydowała, za każdym razem, i czy możemy to udowodnić?”.

Czego spodziewać się po LLM

LLM-y mogą pomóc tłumaczyć polityki na strukturyzowane reguły, sugerować ścieżki decyzyjne i szkicować wyjaśnienia dla ludzi. Nie wiedzą jednak automatycznie, która reguła jest nadrzędna, które źródło danych jest zaufane ani na jakim etapie sprawy się znajdujemy. Bez ograniczeń mogą pewnie wybrać prawdopodobną odpowiedź zamiast tej regulowanej.

Dlatego celem nie jest „pozwolić modelowi decydować”, lecz dać mu strukturę i kontrole, by mógł wiarygodnie pomagać.

Co zrobi reszta tego wpisu

Praktyczne podejście wygląda jak pipeline:

1. Przekształć tekst polityki w użyteczne reprezentacje reguł.
2. Śledź stan przepływu pracy, aby decyzje były spójne na kolejnych krokach.
3. Używaj wzorców promptów, by egzekwować priorytety, wyjątki i wyjaśnienia.
4. Ugruntuj decyzje za pomocą narzędzi i mechanizmów wyszukiwania (tylko z zatwierdzonych danych).
5. Ograniczaj odpowiedzi za pomocą schematów, aby zmniejszyć niejednoznaczność.
6. Waliduj, testuj i monitoruj, by błędy były wykrywane przed wdrożeniem.

To różnica między sprytnym fragmentem kodu a systemem, który może wspierać prawdziwe decyzje biznesowe.

Reguły biznesowe i przepływy pracy: szybkie przypomnienie po ludzku

Zanim omówimy, jak LLM radzi sobie z „rozumowaniem”, warto rozdzielić dwie rzeczy, które zespoły często łączą: reguły biznesowe i przepływy pracy.

Czym są reguły biznesowe?

Reguły biznesowe to instrukcje decyzyjne, które organizacja chce egzekwować spójnie. Pojawiają się w postaci polityk i logiki, np.:

• Uprawnienia: Kto kwalifikuje się do świadczenia, planu lub funkcji?
• Cennik: Jaki rabat obowiązuje i kiedy?
• Zatwierdzenia: Kiedy wymagana jest akceptacja menedżera?
• Zgodność: Co trzeba zarejestrować, zredagować lub zablokować?

Reguły zwykle formułuje się jako „JEŚLI X, TO Y” (czasem z wyjątkami) i powinny dawać jasny wynik: zatwierdź/odrzuć, cena A/cena B, poproś o więcej informacji itd.

Czym są przepływy pracy?

Przepływ pracy to proces, który przemieszcza zadanie od początku do końca. Chodzi mniej o to, co jest dozwolone, a bardziej o to, co dzieje się dalej. Przepływy często zawierają:

• Stany: złożone → weryfikacja → zatwierdzone/odrzucone → zakończone
• Kroki i przekazy: obsługa klienta → finanse → klient
• Zdarzenia czasowe: przypomnienia, SLA, automatyczne anulowanie po 14 dniach
• Artefakty: formularze, załączniki, kody powodów, notatki audytowe

Mały przykład: prośby o zwrot pieniędzy

Wyobraź sobie prośbę o zwrot.

Fragment reguły: „Zwroty są dozwolone w ciągu 30 dni od zakupu. Wyjątek: pobierane pliki cyfrowe nie podlegają zwrotowi po dostępie. Wyjątek: chargebacki muszą być eskalowane.”

Fragment przepływu:

1. Klient składa wniosek (stan: submitted).\n2. System sprawdza datę zakupu i typ produktu (stan: under review).\n3. Jeśli kwalifikuje się, wydaj zwrot i powiadom klienta (stan: completed).\n4. W przypadku chargebacku przekaż sprawę do finansów do śledztwa (stan: escalated).

Dlaczego reguły są trudniejsze niż się wydają

Reguły komplikują się, gdy konfliktują („klienci VIP zawsze dostają zwroty” vs. „pobierane pliki nigdy”), zależą od braku kontekstu (czy pobieranie nastąpiło?) lub kryją przypadki brzegowe (pakiety, częściowe zwroty, prawo regionalne). Przepływy dodają kolejną warstwę: decyzje muszą być zgodne z bieżącym stanem, wcześniejszymi działaniami i terminami.

Jak LLM „rozumuje”: dopasowywanie wzorców z przydatną strukturą

LLM-y nie „rozumieją” reguł biznesowych jak człowiek. Generują kolejne najbardziej prawdopodobne słowa bazując na wzorcach z dużych zbiorów tekstu. Dlatego model może brzmieć przekonująco nawet wtedy, gdy zgaduje — lub gdy samowolnie uzupełnia brakujące informacje.

To ograniczenie ma znaczenie dla przepływów i logiki decyzyjnej. Model może zastosować regułę, która brzmi poprawnie („pracownicy zawsze potrzebują zgody menedżera”), mimo że rzeczywista polityka ma wyjątki („tylko powyżej 500$” lub „tylko dla kontraktorów”). To częsty tryb awaryjny: pewne, ale błędne zastosowanie reguły.

Dlaczego i tak są przydatne dla reguł biznesowych

Nawet bez prawdziwego „rozumienia”, LLM-y pomagają, gdy traktuje się je jako ustrukturyzowanego asystenta:

• Podsumowują długie polityki na potrzeby przeglądu.
• Mapują nieuporządkowany tekst na spójne pola (kto, co, próg, wyjątek, data wejścia w życie).
• Sprawdzają proponowaną decyzję względem zadeklarowanych reguł („która klauzula to wspiera?”).

Kluczowe jest umieszczenie modelu w pozycji, w której nie może łatwo zbaczyć w improwizację.

Ogranicz model, aby nie odchodził od tematu

Praktyczny sposób zmniejszenia niejednoznaczności to ograniczony format wyjścia: wymagaj, by LLM odpowiadał w określonym schemacie lub szablonie (np. JSON z konkretnymi polami lub tabela z wymaganymi kolumnami). Gdy model musi wypełnić rule_id, conditions, exceptions i decision, łatwiej wykryć braki i automatycznie zwalidować wynik.

Ograniczone formaty także pokazują, kiedy model czegoś nie wie. Jeśli wymagane pole jest puste, można wymusić pytanie uzupełniające zamiast akceptować niepewną odpowiedź.

Wniosek: „rozumowanie” LLM to w praktyce generowanie wzorców sterowane strukturą — pomocne do organizowania i sprawdzania reguł, ale ryzykowne, gdy traktuje się je jako nieomylnego decydenta.

Przekształcanie nieuporządkowanego tekstu polityki w użyteczne reprezentacje reguł

Dokumenty polityk są pisane dla ludzi: mieszają cele, wyjątki i „zdrowy rozsądek” w tym samym akapicie. LLM może je podsumować, ale będzie stosował reguły bardziej niezawodnie, gdy przekształcisz politykę w jawne, testowalne wejścia.

Jak wyglądają „użyteczne” reguły

Dobre reprezentacje reguł mają dwie cechy: są jednoznaczne i możliwe do sprawdzenia.

Formułuj reguły tak, by dało się je przetestować:

• IF/THEN dla decyzji (uprawnienia, routowanie, zatwierdzenia)
• MUST / MUST NOT dla twardych ograniczeń
• MAY dla dozwolonych opcji (często wymaga rozstrzygnięcia)

Reguły możesz dostarczać modelowi w kilku formach:

• Wypunktowanie językiem naturalnym (najszybsze, wciąż strukturalne)
• Tabela (świetna do polityk opartych na progach)
• YAML/JSON (najlepsze, gdy chcesz wymusić ograniczone wyjścia i automatyczną walidację)

Obsługa konfliktów i priorytetów

Rzeczywiste polityki konfliktują. Gdy dwie reguły się nie zgadzają, model potrzebuje jasnego schematu priorytetów. Typowe podejścia:

• Szczegółowe ma przewagę nad ogólnym (wyjątek nadpisuje regułę domyślną)
• Wyższy autorytet wygrywa (prawo/zgodność nad preferencją zespołu)
• Nowsze ma przewagę (nowsza wersja zastępuje starszą)
• Wyraźne numery priorytetów (najbardziej niezawodne)

Określ regułę rozwiązywania konfliktów bezpośrednio lub zakoduj ją (np. priority: 100). W przeciwnym razie LLM może „uśredniać” reguły.

Przykład: przekształcanie akapitu w listę reguł

Oryginalny tekst polityki:

"Zwroty są dostępne w ciągu 30 dni dla planów rocznych. Plany miesięczne nie podlegają zwrotowi po 7 dniach. Jeśli konto wykazuje oszustwo lub nadmierne chargebacki, nie wydawaj zwrotu. Klienci Enterprise potrzebują zgody finansów na zwroty powyżej $5,000."

Zorganizowane reguły (YAML):

rules:
  - id: R1
    statement: "IF plan_type = annual AND days_since_purchase <= 30 THEN refund MAY be issued"
    priority: 10
  - id: R2
    statement: "IF plan_type = monthly AND days_since_purchase > 7 THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 20
  - id: R3
    statement: "IF fraud_flag = true OR chargeback_rate = excessive THEN refund MUST NOT be issued"
    priority: 100
  - id: R4
    statement: "IF customer_tier = enterprise AND refund_amount > 5000 THEN finance_approval MUST be obtained"
    priority: 50
conflict_resolution: "Higher priority wins; MUST NOT overrides MAY"

Teraz model nie zgaduje, co ma znaczenie — stosuje zestaw reguł, który możesz przeglądać, testować i wersjonować.

Śledzenie stanu przepływu pracy, aby model pozostał spójny

Przepływ pracy to nie tylko zbiór reguł; to sekwencja zdarzeń, w której wcześniejsze kroki zmieniają, co powinno się wydarzyć dalej. Ta „pamięć” to stan: aktualne fakty o sprawie (kto co złożył, co już zatwierdzono, co czeka i jakie obowiązują terminy). Jeśli nie śledzisz stanu jawnie, przepływy zawodzą w przewidywalny sposób — duplikowane zatwierdzenia, pominięte kontrole, odwrócone decyzje lub zastosowanie niewłaściwej polityki, bo model nie potrafi wiarygodnie odczytać, co już się wydarzyło.

Co oznacza „stan” po ludzku

Myśl o stanie jak o tablicy wyników przepływu. Odpowiada na: Gdzie teraz jesteśmy? Co zostało zrobione? Co wolno zrobić dalej? Dla LLM jasne streszczenie stanu zapobiega ponownemu rozpatrywaniu wcześniejszych kroków lub zgadywaniu.

Jak przekazywać stan do modelu

Gdy wywołujesz model, dołącz zwarty ładunek stanu wraz z prośbą użytkownika. Przydatne pola:

• Nazwa kroku i status (np. manager_review: approved, finance_review: pending)
• Stabilne identyfikatory (request ID, employee ID), aby model nie mieszał spraw
• Znaczniki czasu (złożono, ostatnia aktualizacja), by rozstrzygać „nowsze ma przewagę”
• Flagi (wyjątki polityki, brakujące dokumenty, wymagana eskalacja)

Unikaj wrzucania całej historii wiadomości. Zamiast tego podaj aktualny stan i krótką ścieżkę audytu najważniejszych przejść.

Zachowaj jedno źródło prawdy

Traktuj silnik przepływu (bazę danych, system zgłoszeń lub orchestrator) jako jedno źródło prawdy. LLM powinien czytać stan z tego systemu i proponować kolejną akcję, ale to system powinien zapisywać przejścia. To zmniejsza „dryf stanu”, gdy narracja modelu rozbiega się z rzeczywistością.

Przykład: migawka stanu procesu zatwierdzania

{
  "request_id": "TRV-10482",
  "workflow": "travel_reimbursement_v3",
  "current_step": "finance_review",
  "step_status": {
    "submission": "complete",
    "manager_review": "approved",
    "finance_review": "pending",
    "payment": "not_started"
  },
  "actors": {
    "employee_id": "E-2291",
    "manager_id": "M-104",
    "finance_queue": "FIN-AP"
  },
  "amount": 842.15,
  "currency": "USD",
  "submitted_at": "2025-12-12T14:03:22Z",
  "last_state_update": "2025-12-13T09:18:05Z",
  "flags": {
    "receipt_missing": false,
    "policy_exception_requested": true,
    "needs_escalation": false
  }
}

Z taką migawką model pozostaje spójny: nie poprosi ponownie o akceptację menedżera, skupi się na kontrolach finansowych i będzie potrafił wyjaśnić decyzję w kontekście bieżących flag i kroku.

Wzorce promptów, które poprawiają stosowanie reguł i decyzji

Dobry prompt nie tylko pyta o odpowiedź — ustawia oczekiwania, jak model powinien stosować reguły i jak raportować wynik. Celem są powtarzalne decyzje, nie efektowny tekst.

1) Role prompt: przypisz zadanie, nie nastrój

Nadaj modelowi konkretną rolę powiązaną z procesem. Trzy role dobrze ze sobą współpracują:

• Analityk polityk: interpretuje tekst reguł i mapuje je do bieżącej sprawy.
• Weryfikator: sprawdza decyzję względem wymagań i zgłasza brakujące dane.
• Agent: wykonuje kolejną akcję w przepływie (tworzy zgłoszenie, szkicuje e-mail, ustawia status).

Możesz uruchamiać je sekwencyjnie („analityk → weryfikator → agent”) lub poprosić o wszystkie trzy wyjścia w jednej ustrukturyzowanej odpowiedzi.

2) Instrukcje krok po kroku (bez prośby o ukryte rozumowanie)

Zamiast prosić o „chain-of-thought”, określ widoczne kroki i artefakty:

1. Zidentyfikuj właściwe reguły.
2. Wyodrębnij potrzebne dane z sprawy.
3. Zastosuj reguły w kolejności priorytetów.
4. Wydaj decyzję i zaproponuj następny krok.

To utrzymuje model zorganizowanym i skupionym na rezultatach: które reguły użyto i jaki płynie z tego wniosek.

3) Żądaj ustrukturyzowanej racjonalizacji: ID reguł + dowody

Swobodne wyjaśnienia błądzą. Wymagaj zwięzłej racjonalizacji wskazującej źródła:

• ID reguł użytych (np. R-12, R-18)
• Dowody (cytaty z tekstu polityki i konkretne pola sprawy)
• Założenia (tylko jeśli brakuje danych wejściowych)

To przyspiesza przegląd i pomaga debugować niezgodności.

4) Wzorzec checklisty: dane wejściowe, decyzja, wyjątki, następny krok

Używaj stałego szablonu za każdym razem:

• Otrzymane dane: …
• Brakujące dane: …
• Decyzja: approve/deny/needs-review
• Odniesienia do reguł: [R-…]
• Rozważone wyjątki: …
• Następny krok w przepływie: update status / request info / escalate

Szablon zmniejsza niejednoznaczność i skłania model do odkrywania braków zanim podejmie błędną akcję.

Użycie narzędzi i wyszukiwania, aby ugruntować decyzje w rzeczywistych danych

LLM potrafi napisać przekonującą odpowiedź, nawet jeśli brakuje mu kluczowych faktów. To przydatne do szkiców, ale ryzykowne w decyzjach biznesowych. Jeśli model musi zgadywać status konta, poziom klienta, stawkę podatkową lub czy limit został już przekroczony, otrzymasz pewnie wyglądające błędy.

Narzędzia rozwiązują to, przekształcając „rozumowanie” w proces dwuetapowy: najpierw pobierz dowody, potem zdecyduj.

Typowe narzędzia, które utrzymują model przy ziemi

W systemach opartych na regułach i przepływach kilka prostych narzędzi robi większość pracy:

• Zapytanie do bazy (profil klienta, status konta, uprawnienia, zużycie)
• Magazyn polityk/reguł (zatwierdzony tekst reguł, wersje, listy wyjątków)
• Kalkulator (opłaty, proracja, podatki, okna czasowe, progi)
• API ticketowe / workflow (otwarte sprawy, timery SLA, zatwierdzenia, zakończenia kroków)

Ważne, by model nie „wymyślał” faktów operacyjnych — powinien je żądać.

Retrieval: przywołuj tylko relewantne reguły

Nawet mając centralne repozytorium polityk, rzadko chcesz wkleić wszystkie dokumenty do promptu. Retrieval wybiera tylko najbardziej istotne fragmenty dla danej sprawy, np.:

• Polityka anulowania dla planu klienta
• Klauzula zgodności dla kraju/stanu
• Reguła wyjątkowa, gdy oczekuje się chargebacku

To redukuje sprzeczności i zmniejsza ryzyko, że model zastosuje przestarzałą regułę tylko dlatego, że pojawiła się wcześniej w kontekście.

Zamienianie wyników narzędzi w dowody decyzji

Wiarygodny wzorzec to traktowanie wyników narzędzi jako dowodu, które model musi powołać w decyzji. Na przykład:

1. Narzędzie: get_account(account_id) → status="past_due", plan="Business", usage_this_month=12000
2. Narzędzie: retrieve_policies(query="overage fee Business plan") → zwraca regułę: „Overage fee applies above 10,000 units at $0.02/unit.”
3. Narzędzie: calculate_overage(usage=12000, threshold=10000, rate=0.02) → $40.00

Teraz decyzja nie jest zgadywaniem: to wniosek osadzony w konkretnych danych („past_due”, „12,000 units”, „$0.02/unit”). Jeśli później audytujesz wynik, zobaczysz, które fakty i która wersja reguły zostały użyte — i możesz naprawić właściwą część, gdy coś się zmieni.

Ograniczone odpowiedzi: schematy redukujące niejednoznaczność

Swobodny tekst jest elastyczny, ale też najłatwiej prowadzi do błędów w przepływie. Model może dać „rozsądną” odpowiedź niemożliwą do zautomatyzowania („wygląda w porządku”) lub niespójną między krokami („approve” vs. „approved”). Ograniczone odpowiedzi wymuszają przewidywalny kształt decyzji.

Zwracaj decyzje jako JSON

Praktyczny wzorzec: wymagaj od modelu jednej odpowiedzi w postaci obiektu JSON, który system może sparsować i przekierować.

{
  "decision": "needs_review",
  "reasons": [
    "Applicant provided proof of income, but the document is expired"
  ],
  "next_action": "request_updated_document",
  "missing_info": [
    "Income statement dated within the last 90 days"
  ],
  "assumptions": [
    "Applicant name matches across documents"
  ]
}

Taka struktura jest użyteczna nawet wtedy, gdy model nie może całkowicie zdecydować. missing_info i assumptions zamieniają niepewność w konkretne kolejne kroki zamiast ukrytego zgadywania.

Używaj enumeracji, by ograniczyć wyniki

Aby zmniejszyć zmienność, zdefiniuj dozwolone wartości (enum) dla kluczowych pól. Na przykład:

• decision: approved | denied | needs_review
• next_action: approve_case | deny_case | request_more_info | escalate_to_human

Dzięki enumom systemy downstream nie muszą interpretować synonimów, interpunkcji ani tonu. Po prostu rozgałęziają się na znane wartości.

Dlaczego schematy czynią przepływy bezpieczniejszymi

Schematy działają jak barierki ochronne. One:

• Zapobiegają „częściowym odpowiedziom” przez wymaganie pól obowiązkowych.
• Ułatwiają audyt: dlaczego podjęto decyzję (poprzez reasons).
• Umożliwiają automatyzację: kolejki, powiadomienia i tworzenie zadań mogą uruchamiać się bezpośrednio z decision i next_action.
• Wspierają walidację: możesz odrzucić wyniki niezgodne ze schematem i poprosić model o ponowne próby.

Efekt: mniej niejednoznaczności, mniej awarii w przypadkach brzegowych i decyzje, które mogą płynnie przechodzić przez przepływ.

Strategie walidacji: łapanie błędów zanim trafią do produkcji

Nawet dobrze skonstruowany prompt może „brzmieć poprawnie”, a jednocześnie łamać regułę, pominąć wymagany krok lub wymyślić wartość. Walidacja to sieć bezpieczeństwa, która zmienia prawdopodobną odpowiedź w niezawodną decyzję.

Pre-checki: zweryfikuj dane wejściowe zanim model zacznie rozumować

Zacznij od sprawdzenia, czy masz minimum informacji potrzebnych do zastosowania reguł. Pre-checki powinny działać zanim model podejmie decyzję.

Typowe pre-checki: pola wymagane (np. typ klienta, suma zamówienia, region), podstawowe formaty (daty, identyfikatory, waluty) i dozwolone zakresy (wartości nieujemne, procenty do 100%). Jeśli coś zawiedzie, zwróć jasny, wykonalny błąd ("Brakuje 'regionu'; nie można wybrać zestawu reguł podatkowych") zamiast pozwalać modelowi zgadywać.

Post-checki: waliduj decyzję względem reguł

Po wygenerowaniu wyniku przez model, sprawdź, czy jest zgodny z zestawem reguł.

Skup się na:

• Pokryciu reguł: Czy decyzja powołuje się lub mapuje na obowiązujące reguły, czy pominęła regułę obowiązkową?
• Sprawdzeniu sprzeczności: Czy wynik nie przeczy wejściom (np. „approved”, gdy istnieje warunek blokujący)?
• Przypadkach brzegowych: Testuj progi (dokładnie $10,000), stany puste („brak wcześniejszych naruszeń”) i sytuacje „tuż ponad”.

Walidacja drugiego przejścia: krok weryfikujący

Dodaj „drugie przejście”, które ponownie ocenia pierwszą odpowiedź. Może to być kolejne wywołanie modelu lub ten sam model z promptem weryfikatora, który sprawdza zgodność, nie kreatywność.

Prosty wzorzec: pierwsze przejście generuje decyzję + racjonalizację; drugie przejście zwraca valid lub uporządkowaną listę niezgodności (braki pól, naruszone ograniczenia, niejednoznaczna interpretacja reguły).

Logowanie: spraw, by decyzje były audytowalne

Dla każdej decyzji loguj użyte dane wejściowe, wersję reguły/polityki oraz wyniki walidacji (łącznie z ustaleniami z drugiego przejścia). Gdy coś pójdzie nie tak, pozwala to odtworzyć dokładne warunki, naprawić mapowanie reguł i potwierdzić korektę — bez zgadywania, co model „miał na myśli”.

Testowanie i monitorowanie niezawodności reguł i przepływów

Testowanie funkcji LLM opartych na regułach i przepływach to mniej pytanie „czy coś wygenerował?” a bardziej „czy podjął taką samą decyzję jak uważny człowiek, z właściwego powodu, za każdym razem?”. Dobrą wiadomością jest to, że możesz testować je z taką samą dyscypliną jak klasyczną logikę decyzyjną.

Testy jednostkowe dla reguł biznesowych (małe, przewidywalne sprawdziany)

Traktuj każdą regułę jak funkcję: dla danych wejściowych powinna zwracać oczekiwany wynik.

Na przykład dla reguły zwrotu „zwroty do 30 dni dla nieotwartych produktów” napisz zwięzłe przypadki oczekiwanych wyników:

• Wiek zamówienia = 10 dni, nieotwarte = true → approve
• Wiek zamówienia = 10 dni, nieotwarte = false → deny
• Wiek zamówienia = 45 dni, nieotwarte = true → deny
• Przypadki brzegowe: dokładnie 30 dni, brak pola „nieotwarte”, sprzeczne sygnały

Testy jednostkowe wykrywają pomyłki o jeden krok, brak pól i „pomocne” zachowanie modelu, który próbuje wypełnić nieznane.

Testy scenariuszowe dla przepływów (wielokrokowe, uwzględniające czas ścieżki)

Przepływy zawodzą, gdy stan staje się niespójny między krokami. Testy scenariuszowe symulują rzeczywiste ścieżki:

• Testy ścieżek: zgłoszenie → żądanie dokumentów → dokumenty otrzymane → decyzja
• Granice czasowe: „jeśli brak odpowiedzi w 7 dni, wyślij przypomnienie”, „po 30 dniach zamknij sprawę”
• Rozgałęzienia: klient eskaluje, prośba o wyjątek polityki, wykryto duplikat

Celem jest zweryfikowanie, że model respektuje aktualny stan i podejmuje jedynie dozwolone przejścia.

Zbuduj „złoty zestaw” poprawnych przypadków

Utwórz zestaw starannie dobranych, zanonimizowanych przykładów z uzgodnionymi wynikami (i krótkimi racjonalizacjami). Wersjonuj go i przeglądaj przy zmianach polityk. Nawet mały złoty zestaw (100–500 przypadków) jest potężny, bo odzwierciedla rzeczywistość — brakujące dane, nietypowe sformułowania, decyzje graniczne.

Monitorowanie w produkcji (wychwyć dryf zanim zrobi to klient)

Śledź rozkłady decyzji i sygnały jakości w czasie:

• Dryf: współczynnik zatwierdzeń/odmów zmienia się bez aktualizacji polityki
• Skoki w needs_review lub przekazywaniu do ludzi (często problem z promptem, retrieval lub danymi upstream)
• Grupowanie błędów według produktu, regionu lub kategorii polityki

Połącz monitoring z mechanizmem bezpiecznego rollbacku: trzymaj poprzedni pakiet promptów/reguł, wdrażaj nowe wersje za flagą funkcji i szybko wycofuj, gdy metryki się pogorszą. Dla playbooków operacyjnych i progów wydawniczych zobacz /blog/validation-strategies.

Gdzie Koder.ai pasuje do tego pipeline'u

Jeśli wdrażasz opisane wzorce, zwykle budujesz mały system wokół modelu: przechowywanie stanu, wywołania narzędzi, retrieval, walidacja schematów i orchestrator przepływów. Koder.ai to praktyczny sposób szybkiego prototypowania i wdrażania takiego asystenta z obsługą przepływów: możesz opisać przepływ w czacie, wygenerować działającą aplikację webową (React) oraz backend (Go z PostgreSQL) i bezpiecznie iterować za pomocą migawek i rollbacku.

To ma znaczenie dla rozumowania reguł biznesowych, bo „barierki” często żyją w aplikacji, nie w promptach:

• Tryb planowania pomaga zaprojektować przepływ (stany, dozwolone przejścia, ścieżki eskalacji) przed wykonaniem.
• Odpowiedzi ograniczone schematem mogą być wymuszane na granicy API, więc akceptujesz tylko parsowalne decyzje.
• Zaczepy narzędziowe (odczyty z DB, retrieval polityk, kalkulatory, aktualizacje ticketów) implementuje się jako jawne endpointy, co czyni „najpierw pobierz dowody, potem zdecyduj” domyślnym zachowaniem.
• Eksport kodu źródłowego zabezpiecza przed vendor lock-in, gdy prototyp stanie się krytyczny w produkcji.

Ograniczenia, bezpieczne użycie i kiedy pozostawić człowieka w pętli

LLM-y mogą zaskakująco dobrze stosować codzienne polityki, ale nie są deterministycznym silnikiem reguł. Traktuj je jako asystenta decyzji, który potrzebuje barier, a nie ostatecznego autorytetu.

Gdzie LLM-y zwykle mają problemy

Trzy tryby awaryjne pojawiają się powtarzalnie w przepływach opartych na regułach:

• Rzadkie wyjątki i przypadki brzegowe: Jeśli wyjątek zdarza się raz na rok, może być słabo reprezentowany w danych treningowych i łatwy do pominięcia, jeśli nie zostanie jawnie podany w promptcie lub pobrany z dokumentu polityki.
• Długie konteksty i „ukryte” ograniczenia: Gdy kluczowe szczegóły rozproszone są po wielu stronach lub wiadomościach, model może przesadnie uwzględnić najnowszy lub najbardziej wyrazisty tekst i niedostatecznie zastosować wcześniejsze ograniczenia.
• Precyzja liczbowa i ścisłe obliczenia: Suma, proracja, progi i zasady zaokrąglania mogą dryfować. Używaj narzędzi do obliczeń i wymagaj, by model cytował dokładne liczby, których użył.

Kiedy wymagać przeglądu przez człowieka

Wprowadź obowiązkowy przegląd, gdy:

• Wynik jest wysokiego ryzyka (przepływ pieniędzy, zgodność, bezpieczeństwo, zobowiązania prawne, kredyt/kwalifikacje klienta).
• Model sygnalizuje niską pewność (prosi o zgadywanie brakujących danych, nie znajduje podstawy polityki lub generuje sprzeczne rozumowanie).
• Sprawa jest nowa (nowy produkt, nowy region, niedawna zmiana polityki) lub wyjątkowo wrażliwa.

Ścieżki eskalacji, które utrzymują proces w ruchu

Zamiast pozwalać modelowi „wymyślać”, zdefiniuj jasne następne kroki:

1. Zadaj pytania uzupełniające (brakuje dat, poziomu klienta, jurysdykcji, statusu zatwierdzenia).
2. Przekaż agentowi z wyodrębnionymi faktami, proponowaną decyzją i cytatami.
3. Utwórz ticket, gdy polityka jest niejasna lub sprzeczna, aby można ją było naprawić u źródła (i potem automatycznie pobrać).

Proste ramy adopcji

Używaj LLM-ów w przepływach opartych na regułach, gdy możesz odpowiedzieć „tak” na większość z tych pytań:

• Czy możemy ugruntować decyzje w zatwierdzonym tekście polityk lub danych systemowych?
• Czy możemy ograniczyć wyjścia (schemat, dozwolone akcje, wymagane cytaty)?
• Czy możemy zwalidować (sprawdzenia, progi, testy jednostkowe, próbkowanie) przed wykonaniem?
• Czy mamy ścieżkę eskalacji do człowieka dla ryzykownych lub niepewnych przypadków?

Jeśli nie, trzymaj LLM w roli szkicu/asystenta, dopóki nie wprowadzisz tych zabezpieczeń.