一、开源项目简介

斐波那契 FiboRule – 实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎。 通过可视化界面进行规则配置,无需繁琐开发,节约人力,提升效率,实时监控,减少错误率,随时调整; 支持规则集(复杂、脚本)、评分卡、决策树,名单库管理、机器学习模型、三方数据接入、定制化开发等;

FiboRule – 实时智能决策引擎

一款将公司的商业规则转化成商业决策,通过将公司的行业决策经验进行知识化,来辅助公司做各种商业决策的决策引擎。

二、开源协议

使用Apache-2.0开源协议

三、界面展示

「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图
「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图1
「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图2

四、功能概述

核心概念和基本组成关系介绍

FiboRule决策引擎系统核心概念有:指标、规则、决策节点、决策流、决策引擎。它们的组成关系如下:

「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图3

1 指标

指标是客户的某个维度的信息,可来源于公司内部数据或者第三方数据

2 规则

规则有指标+条件+动作组成,表示某种条件下做的动作

3 决策节点

决策流的核心组成部分,多种决策节点,支持不同业务场景的决策流设计

4 决策流

一个决策流,是一个决策流程,有多个决策节点串连组成

5 决策引擎

一个引擎,对外提供一套服务接口,使用方调用指定引擎来获取决策结果

6 部署参考文档

请查看 README.md 文档。

「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图4

五、技术选型

代码结构

ddp—java后端代码

h5-auth-manager — 权限前端代码

h5-datax-manager — 指标中心前端代码

h5-enginex-manager — 规则引擎前端代码

sql — sql初始化脚本

FiboRule整体功能架构介绍

「开源」实时AI智能决策引擎、规则引擎、风控引擎、数据流引擎插图5

包括几个中心和一个执行器,其中:


1 数据中心

数据中心设计的目的是配置和获取各种类型的指标数据,而不用再编写大量的程序。支持多种类型的指标和数据获取方式,通过多种数据获取方式、业务人员或者技术人员可以轻松获取指标数据。 目前支持的指标获取如下:

1) 基础指标

基础指标的数据获取有两种方式:一是在调用引擎时作为参数传入。二是在实现 标准的指标中心 的接口,在需要该指标时,会调用指标中心获取数据

2) SQL指标

SQL指标是通过编写SQL获取指标数据,在需要该指标数据,会执行已经配置好的SQL,通过执行SQL,来动态获取数据。

3) 接口指标

接口指标是通过配置Http的请求接口来获取指标数据,在需要该指标数据时,会调用该接口,用该接口返回的数据来获取指标数据。

4) 衍生指标

衍生指标是用其他指标通过计算生成一个新的指标,支持表达式和groovy脚本等多种数据加工方式。

2 策略中心

策略中心是用指标通过条件组合构成各种规则,支持多种策略编辑方式,不同的场景适合采用不同的策略。目前支持的策略编辑方式如下:

1) 基础规则

平铺式的规则编辑方式,特别适合同一层的条件项很多,但没有复杂嵌套关系的场景。

2) 复杂规则

复杂规则支持条件的无限嵌套和循环嵌套,支持过滤、求和等操作,适合有复杂嵌套关系的场景。

3) 评分卡

评分卡支持多维,支持多种维度的条件组合。结果支持直接得分、系数得分、自定义等多种得分方式,适合各种业务的评分需求。

4) 决策表

决策表支持普通的一维决策表和多维的交叉决策表。

5) 名单库

名单库是判断某项信息是否在名单中的一个策略,支持自定义,根据业务需求配置各种名单库。

6) 机器学习模型

机器学习模型支持通过其他机器学习平台训练出来的PMML文件,通过对PMML文件的配置管理,支持各种模型。

3 引擎中心

引擎中心是对引擎的配置和管理,一个引擎是对外提供决策服务的一套决策流。研发人员可以在业务系统中调用引擎,获取引擎的决策结果后进行后续的业务处理。

1) 引擎列表

对引擎的进行基本的管理和监控

2) 决策流配置

对引擎的决策流进行配置,可以通过拖拉拽的方式进行决策流的配置,所见即所得。支持多种类型的决策节点,通过不同类型的决策的决策节点的组合构成一个完整的决策流。

4 监控中心

监控中心是对整个决策流执行状态的监控、服务状态监控、报错通知,以及系统操作日志的监控

5 分析中心

统计分析中心支持多个维度的统计分析报表

6 系统管理

系统管理主要对系统权限相关的管理,包括:用户、角色、组织、资源

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