第 19 章：从模型到规则：知识蒸馏 (Knowledge Distillation to Rules)

“最好的模型，是用完了就可以扔掉的模型。”

在 Python 里跑完聚类和 LLM 之后，我们得到了深刻的洞察。
但 Python 脚本难以处理亿级的实时数据流。
我们需要把 Python/AI 学到的知识，转移到更轻量级、更高效的系统（如 SQL 引擎、规则引擎）中去。

这一过程被称为 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)，或者更具体地说，规则提取 (Rule Extraction)。

1. 核心概念：Model-to-Rule

1.1 为什么需要规则？

1. 性能：SQL RLIKE 比 Embedding 快一万倍。
2. 成本：不需要调 API，不需要 GPU。
3. 可解释性：规则是白盒（White-box），完全透明。
4. 合规：某些行业要求必须能解释为什么拒绝了这笔交易。

1.2 蒸馏流程

1. Teacher (AI)：用 Embedding + KMeans + LLM 发现了一个高风险簇（例如“虚假签收”）。
2. Extraction：分析这个簇里的文本，提取特征词（如 fake, signature, guard）。
3. Student (Rule)：生成一条正则规则：text RLIKE '(fake|fraud) AND signature'。
4. Deploy：把这条 SQL 部署到数仓。

2. 自动化 SQL 生成

在实际项目中，可以实现一个自动化脚本，将聚类结果转换为 SQL 规则。

2.1 关键词提取

使用 LLM 从每个簇中提取关键词。

prompt = "请从以下文本中提取 5 个最具代表性的关键词（Regex 格式），用于匹配同类问题。"

2.2 规则组装

我们将关键词组装成 CASE WHEN 语句。

SELECT 
  CASE
    WHEN text RLIKE 'fake sign|not receive' THEN 'High_Risk_Fake_Sign'
    WHEN text RLIKE 'rude|shout' THEN 'Medium_Risk_Attitude'
    ELSE 'Normal'
  END as risk_label
FROM logs;

3. 技术对比：AI vs 规则

最佳实践：AI 负责“探索”，规则负责“利用”。

• 每天晚上跑一次 AI，发现新模式，生成新规则。
• 白天用规则系统实时拦截。

4. 决策树近似 (Decision Tree Approximation)

除了关键词提取，还可以用决策树来模仿复杂模型。

1. 用复杂模型给数据打标（生成伪标签）。
2. 用原始特征（如金额、时间）训练一棵浅层的决策树去拟合伪标签。
3. 把决策树的路径翻译成 If-Then 规则。

5. 实践要点

1. 准确率校验：自动生成的 SQL 必须在历史数据上回测。如果误伤率（False Positive）太高，不能上线。
2. 多语言规则：对于多语言场景，需要生成多套关键词（或者先翻译再匹配）。
3. 规则生命周期：规则是会“腐烂”的。随着业务变化，旧规则会失效。必须建立规则淘汰机制。

下一章预告：
最后，我们将视角拉高，看看如何构建一个工业级的无监督学习系统。
批处理还是流处理？如何处理断点续传？向量数据库怎么用？
这是从算法工程师进阶到架构师的必修课。

👉 第 20 章：系统架构与工程实践