ai·rete·rag: un motor Rete decide y el LLM solo explica el porqué
Una herramienta encadena un motor de reglas determinista con RAG y un LLM: el veredicto lo fija el primero y la explicación la escribe el segundo, sin poder cambiarlo.
El autor de ai·rete·rag ha publicado una herramienta que reparte el trabajo en dos fases encadenadas: un motor de reglas Rete escrito en Python puro evalúa reglas en YAML contra tus hechos y emite el veredicto; después, RAG recupera pasajes de tus propios documentos de política y un LLM redacta una explicación en lenguaje llano de esa decisión, citando los pasajes. El modelo no puede tocar el veredicto.
El punto de partida que describe su creador es un patrón que se ve bastante: equipos que ponen a un LLM a decidir cosas que luego hay que auditar —concesión de crédito, fraude, triaje clínico— y le añaden guardarraíles a posteriori. Aquí el orden es el inverso. Mismos hechos, mismo veredicto, siempre, con resolución de conflictos por saliencia.
Qué hay dentro
Las reglas no son listas planas sino un grafo: anidamiento all/any/not y reglas que afirman hechos que consumen otras reglas, con encadenamiento hacia delante. La traza muestra la cadena causal. El modo auditoría registra cada regla evaluada, incluidas las que no se dispararon, condición por condición, y guarda una instantánea del conjunto de reglas para poder reproducir la ejecución.
Hay más cruces entre los dos mundos: una regla disparada puede acotar qué documentos se buscan, y el texto recuperado puede convertirse en hechos para el motor. Para quien no programa, un editor visual permite construir reglas, o pegar un documento de política y obtener borradores redactados por el LLM con sus citas; esos borradores no se guardan sin revisión. El YAML sigue ahí para ingenieros.
La demo pública no pide registro y cubre ocho dominios (préstamos, fraude, clínico, seguros, legal, operaciones, comercio electrónico y blockchain). También hay un servidor MCP para que Claude y otros agentes llamen a /decide como herramienta, con uvx ai-rete-rag-mcp.
Licencia y modelo
Conviene decirlo sin adornos: es un producto alojado con plan gratuito. El cliente MCP es open source con licencia MIT; el motor y la plataforma no son abiertos por ahora.
Lo interesante no es la herramienta en sí, sino la separación: el veredicto sale de un sistema determinista y la explicación de uno probabilístico que no puede alterar el primero. Es la arquitectura que muchos equipos acaban buscando a golpes cuando un auditor pide trazas. El autor pide precisamente eso: experiencias de quien haya tenido que explicar una decisión automatizada a un regulador o a un auditor y qué le pidieron exactamente.
