业务频繁变，代码改到秃？JVS规则引擎让需求响应快10倍！

在数字化转型浪潮中，企业需快速响应市场变化，传统硬编码的业务逻辑往往成为瓶颈。规则引擎通过业务规则与代码解耦，实现了动态决策能力，成为企业自动化、智能化的核心基础设施。JVS规则引擎基于Spring Cloud与Vue技术栈，以低代码、高扩展性为核心设计理念，覆盖规则全生命周期管理，支持金融、电商、制造等多领域复杂场景的决策需求。

JVS规则引擎是可以直接使用的企业级规则引擎，自动化与智能化并行。Java语言开发，前端VUE+ElementUI，提供私有化部署，支持提供全量源码、二次开发、定制、可集成。

JVS规则引擎的核心能力体系

1. 决策流：复杂业务逻辑的可视化编排

决策流是JVS规则引擎的核心执行框架，支持拖拽方式组合规则节点（如决策树、评分卡、多元计算、规则集、条件分支节点等），形成动态逻辑链路。

决策树：以树形结构呈现规则层级的条件判断，每个节点代表一个条件或属性，实现多层级条件分支与并行决策路径，适用于复杂业务场景（如金融反欺诈中的多因子验证）。
评分卡：基于权重模型量化评估指标（如贷款风险评分），支持动态调整评分维度。
多版本无感发布：在运行中修改规则时，系统自动生成新版本（如v2），通过发布操作无缝切换，避免业务中断。适用于需动态调整规则的场景。
执行模式：支持漏斗型（逐步过滤）与覆盖型（多规则并行）策略，适应不同业务场景的时效性需求。

技术联动：决策流通过调用变量体系中的全局/局部数据，结合函数库进行动态计算，最终将结果输出至数据源或下游系统，形成闭环决策

2. 变量：动态数据的统一治理

变量是规则引擎的数据载体，分为基础变量（数值、字符串等）、复合变量（对象、集合等）、SQL变量，通过作用域机制实现精准管控。

基础变量：通过函数式的方式 y=f(x)这种方式获得的数据加工，从一些入参获得另外一些出参的过程，这里x表示单个、或者单一一条数据（多个字段）的输入，得到单一一个数据的输出。
复合变量：通过对多行数据的操作或者对多行数据的处理得到的结果。
SQL变量：一些复杂的逻辑或模型可通过自定义SQL脚本编写创建数据变量，通过SQL脚本可以便捷的从数据库中取数，并且自定义SQL支持传参，可满足更复杂多变的数据加工处理。

应用场景：在金融风控中，全局变量可存储黑名单ID，局部变量记录单次交易的风险评分，实现高效数据隔离与共享。

3. 函数库：业务逻辑的原子化封装

JVS规则引擎内置八大类函数，分别为脱敏函数、对象函数、数学函数、时间函数、转换函数、集合函数、文字函数、逻辑函数。支持自定义扩展。

数学函数：如power()计算复利、round()精度控制。
集合函数：计算两个集合的差集，例1：DIFFERENCE([5,6,7,7],[4,4,3,2,5,7])，结果：[6, 4, 3, 2]词。
逻辑函数：两个参数比较，相同返回 true，默认忽略大小写，若不忽略，则填写第三个参数true。例：EQ("aaa","bbb")，结果：false。
转换函数：将金钱数转换为人民币大写形式。例1：CONVERTDIGIT(7888.65)结果：肆万捌仟陆佰肆拾捌元伍角陆分。

技术联动：函数与变量结合，例如在电商促销规则中，通过if(score > 80, discount=0.8, discount=0.9)动态生成折扣策略

4. 多数据源：异构数据的无缝集成

JVS规则引擎支持多种数据形态的基础， mysql、mongodb、KingbaseES、PostgreSQL、Oracle、TiDBS、Excel、API、JVS低代码数据模型等。支持自定义扩展

5. 执行日志：全链路追踪

日志系统记录规则执行的完整上下文，包括输入参数、节点耗时、异常堆栈等，支持多维分析。

实时监控：通过Kibana等工具可视化规则执行状态。
根因定位：结合DeepLog模型，基于LSTM算法识别异常模式（如风控规则高频触发）。
性能优化：分析日志中的执行瓶颈（如复杂评分卡耗时过高），指导规则调优

6. 规则的导入导出

导出：系统会把这个决策对应所使用的变量、数据源等配置一起打包，生成一个以“.risk”结尾的离线文件。
导入：系统提示会让用户选择是新增导入还是覆盖导入，如果覆盖，那么系统会去找所有数据对应的历史配置，在原有的数据上做更新，如果选择是全新导入，那么不管历史数据是否存在，都以新增的方式进行导入。