APPROACHES TO BUILDING A HYBRID INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON FUZZY LOGIC, XAI, AND LARGE LANGUAGE MODELS

Аннотация

В статье представлена программная архитектура и практическая реализация интеллектуальной веб-системы поддержки принятия решений, объединяющей нечеткую логику, объяснимый искусственный интеллект (XAI) и большую языковую модель (LLM) в рамках единой гибридной архитектуры. Ключевым принципом построения системы является разделение вычислительного уровня принятия решений и генеративного уровня. Нечеткий контроллер обрабатывает входные показатели на основе заданных функций принадлежности и экспертных правил и формирует детерминированную рекомендацию. Модуль XAI повышает прозрачность системы за счет отображения активированных нечетких правил, степеней принадлежности и факторов, повлиявших на итоговое решение. При этом LLM не участвует непосредственно в принятии решения, а используется для формирования контекстно-зависимых текстовых объяснений, персонализированной обратной связи и адаптивного контента на основе рассчитанного результата. Серверная часть системы реализована на языке Python с использованием фреймворка Flask, а постоянное хранение пользовательских данных и результатов принятия решений осуществляется в базе данных SQLite. Взаимодействие с генеративным компонентом организовано посредством программного интерфейса API. Пилотное тестирование продемонстрировало высокий уровень соответствия результатов системы экспертным оценкам, стабильность функционирования и приемлемую продолжительность полного цикла обработки запроса для интерактивных систем поддержки принятия решений и адаптивных веб-приложений.