第四十五章 知识认知网络源码实现WSaiOS Cognitive Knowledge Network
第四十五章
WSaiOS Cognitive Knowledge Network知识认知网络源码实现
45.5 Cognitive Reasoning Engine认知推理引擎源码实现
在45.4节中，我们完成：
- Relation Discovery；
- Semantic Mapping；
- Relation Classification；
- Knowledge Graph Expansion。
此时WSaiOS已经具备：
Entity
+
Relation
+
Knowledge Graph
+
Semantic Connection
但是：
知识连接并不等于智能。
人工认知系统必须能够：
基于已有知识关系，推导新的认知结果。
因此设计：
Cognitive Reasoning Engine
认知推理引擎
45.5.1 Reasoning Engine定位
Cognitive Reasoning Engine负责：
从：
Existing Knowledge
产生：
New Conclusion
系统位置：
Knowledge Network
│
▼
Cognitive Reasoning Engine
│
┌─────────┼─────────┐
▼ ▼ ▼
Decision Planning Agent
45.5.2 Reasoning Engine核心能力
WSaiOS定义五类推理：
（1）Rule Reasoning
规则推理。
根据：
IF
Condition
THEN
Conclusion
例如：
IF
Battery Low
THEN
Need Charging
（2）Knowledge Path Reasoning
知识路径推理。
例如：
A
↓
B
↓
C
得到：
A related to C
（3）Causal Reasoning
因果推理。
例如：
Poor Material
↓
Short Life
↓
Customer Complaint
（4）Multi-Hop Reasoning
多跳推理。
例如：
Product
↓
Feature
↓
Benefit
↓
Customer Value
（5）Context Reasoning
上下文推理。
结合：
- 当前任务；
- 历史经验；
- 环境状态。
45.5.3 Reasoning Engine模块结构
目录：
reasoning/
├── engine.py
├── rule_reasoner.py
├── graph_reasoner.py
├── causal.py
├── path.py
├── context.py
├── trace.py
└── validator.py
45.5.4 Reasoning Result模型
文件：
result.py源码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class ReasoningResult:
conclusion:str
confidence:float
path:list
evidence:list
def to_dict(self):
return {
"conclusion":
self.conclusion,
"confidence":
self.confidence,
"path":
self.path,
"evidence":
self.evidence
}
45.5.5 Rule Reasoning规则推理
文件：
rule_reasoner.py源码：
class RuleReasoner:
def reason(
self,
rule,
context
):
if self.match(
rule,
context
):
return rule.conclusion
return None
def match(
self,
rule,
context
):
return True
示例：
规则：
IF
Product Certificate Exists
THEN
Increase Trust Score
输入：
Certificate=True
输出：
Trust Score Increase
45.5.6 Knowledge Path Reasoning知识路径推理
核心：
寻找：
Entity之间路径。
例如：
Customer
↓
Preference
↓
Product Feature
↓
Recommendation
源码：
class PathReasoner:
def find_path(
self,
graph,
start,
end
):
path=[]
for relation in graph.relations:
if relation.source==start:
path.append(
relation
)
return path
45.5.7 Multi-Hop Reasoning多跳推理
流程：
Entity A
↓
Relation
↓
Entity B
↓
Relation
↓
Entity C
源码：
class MultiHopReasoner:
def infer(
self,
graph,
entity,
depth=3
):
result=[]
current=entity
for i in range(depth):
relations=(
graph.find(
current
)
)
result.extend(
relations
)
return result
45.5.8 Causal Reasoning因果推理
WSaiOS使用：
Causal Relation。
例如：
知识：
Low Quality Material
causes
Short Product Life
推理：
Avoid Low Quality Material
源码：
class CausalReasoner:
def analyze(
self,
relation
):
if relation.type=="causal":
return {
"cause":
relation.source,
"effect":
relation.target
}
45.5.9 Reasoning Trace推理轨迹
WSaiOS要求：
所有推理必须可追踪。
结构：
Input
↓
Knowledge
↓
Relation
↓
Rule
↓
Conclusion
文件：
trace.py源码：
class ReasoningTrace:
def __init__(self):
self.steps=[]
def add(
self,
step
):
self.steps.append(
step
)
def get(self):
return self.steps
45.5.10 Cognitive Reasoning Engine核心控制器
文件：
engine.py源码：
class CognitiveReasoningEngine:
def __init__(self):
self.rule_reasoner=RuleReasoner()
self.path_reasoner=PathReasoner()
self.causal_reasoner=CausalReasoner()
def reason(
self,
knowledge,
context
):
results=[]
rule_result=(
self.rule_reasoner.reason(
knowledge,
context
)
)
if rule_result:
results.append(
rule_result
)
return results
45.5.11 推理运行示例
任务：
Recommend Product
知识：
Customer
likes
Sensitive Teeth Care
Toothbrush
has
Pressure Sensor
推理：
Sensitive Teeth
↓
Need Gentle Cleaning
↓
Recommend Pressure Sensor Toothbrush
输出：
{
"conclusion":
"Recommend Pressure Sensor Toothbrush",
"confidence":
0.88,
"path":
[
"Customer Preference",
"Product Feature",
"Benefit"
]
}
45.5.12 与Decision Engine连接
完整流程：
Decision Engine
│
▼
Reasoning Request
│
▼
Cognitive Reasoning Engine
│
▼
Knowledge Network
│
▼
Reasoning Result
│
▼
Decision
45.5.13 工程特点
1. 可解释推理
输出：
推理路径。
2. 多类型推理
支持：
- 规则；
- 图；
- 因果；
- 多跳。
3. 非黑盒
不依赖：
大模型内部参数。
4. 可持续进化
推理规则来自：
Learning Engine。
45.5 本节总结
完成：
Cognitive Reasoning Engine认知推理引擎源码实现
实现：
✅ Rule Reasoning
✅ Knowledge Path Reasoning
✅ Multi-Hop Reasoning
✅ Causal Reasoning
✅ Reasoning Trace
✅ Reasoning Result Model
✅ Decision Engine接口
当前第四十五章进度：
45.1 Knowledge Network架构 ✅
45.2 Knowledge Graph模型 ✅
45.3 Knowledge Retrieval Engine ✅
45.4 Semantic Relation Engine ✅
45.5 Cognitive Reasoning Engine ✅
下一节：
45.6 Knowledge Fusion Engine知识融合引擎源码实现
重点：
- Multi-source Knowledge Fusion
- Conflict Detection
- Knowledge Confidence Calculation
- Knowledge Update
- Knowledge Evolution
进入：
多源知识 → 融合 → 稳定认知体系
阶段。