この論文は、大規模言語モデル(LLM)を使用して制御され透明な方法で専門家システムを開発するための新しいアプローチを提供します。特定の領域に限定された範囲とうまく構成されたプロンプトベースの抽出方式を使用してPrologで知識の嗜好表現を生成し、専門家によって検証および修正できるようにする。これにより、解釈可能性、スケーラビリティ、信頼性を確保する専門家システムを開発する。 Claude Sonnet 3.7とGPT-4.1を用いた定量的および定性的実験によって生成された知識ベースの事実の精度と意味的一貫性を示す。 LLMの再現能力とシンボリックシステムの精度を組み合わせた透明なハイブリッドソリューションを提示し、機密領域で信頼できるAIアプリケーションの基盤を築きます。