正则表达式不属于人工智能，它是基于预设规则的确定性字符串处理工具，无学习、推理与泛化能力，常作为AI系统的辅助清洗或后处理模块使用。
正则表达式不属于人工智能，它是一种确定性的字符串匹配与替换工具，没有学习能力、推理能力或泛化能力。
正则表达式是啥？它不涉及任何 AI 组件
正则表达式（regex）是一套用于描述文本模式的语法，由引擎（如 re 模块、PCRE、JavaScript RegExp）执行。它的行为完全由预设规则决定：^a.*b$ 就是“以 a 开头、以 b 结尾”，不会“猜测”你真正想匹配什么。
- 不依赖训练数据，也不更新模型参数
- 无法处理语义模糊的场景（比如“找出所有地址”，而地址格式千变万化）
- 遇到嵌套结构（如 HTML 标签、JSON 层级）就容易失效，这不是“智能不足”，而是设计上就不支持
为什么有人觉得它像 AI？常见混淆点
因为正则能“自动”提取信息，尤其在简单任务中效果立竿见影，容易让人误以为它有理解能力。但本质区别很清晰：
-
re.findall(r'\d{3}-\d{2}-\d{4}', text)→ 精确匹配社保号格式，错一位就失败 - AI 模型（如 NER 模型）可能从上下文推断出
"SSN: 123-45-6789"和"social security: 123 45 6789"是同一类实体 - 正则无法做这种跨格式泛化，也不能告诉你“这个字符串像不像地址”，只能回答“符不符合我写的模式”
它在 AI 流程里起什么作用？典型协作场景
正则常作为 AI 系统的“前端清洗器”或“后处理工具”，属于辅助角色，不是核心智能模块：
- 预处理：用
re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)清洗原始文本，供模型输入 - 后处理：从大模型输出中用
re.search(r'Answer:\s*(.*)', output)提取结构化结果 - 边界控制：在 prompt 工程中，用正则校验 LLM 输出是否满足格式约束（比如必须是 JSON 或 YYYY-MM-DD）
- 注意：
LLM + 正则不等于“AI 更强了”，只是加了一层确定性兜底；正则本身没变，也没变聪明
import re
# 示例：用正则从 LLM 的自由文本输出中提取日期
llm_output = "The event happened on 2024-05-21, not April."
match = re.search(r'\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b', llm_output)
if match:
print(match.group(0)) # 输出: 2024-05-21
正则写得再复杂，也只是状态机在跳转；AI 做决策时哪怕出错，也可能是基于统计相关性——这是两类东西的根本分水岭。实际工程中，混用它们没问题，但别把“好用”当成“有智能”。
