CLIPS білімді ұсынудың үш негізгі әдісін қолдайды:
Білім базасы- сарапшыға және пайдаланушыға түсінікті нысанда машиналық ортада жазылған ЭС-тің өзегі, пәндік саланың білімдер жиынтығы. Мұндай «адамдық» бейнелеумен қатар, ішкі «машина» бейнелеуінде білім қоры бар. Ол фактілер мен ережелер жиынтығынан тұрады.
Мәліметтер базасы- фактілер мен гипотезаларды уақытша сақтауға арналған, аралық мәліметтерді немесе жүйелер мен пайдаланушы арасындағы байланыс нәтижесін қамтиды.
Машиналық-логикалық қорытынды- жаңа мәліметтерді алу үшін білім мен деректерде жұмыс істейтін пайымдау механизмі, ол үшін әдетте бағдарламалық қамтамасыз ету арқылы іске асырылатын шешімдерді іздеу механизмі қолданылады
Эксперттік жүйе режимдері
Эксперттік жүйе екі режимде жұмыс істейді:
Білімді меңгеру (анықтау, өзгерту, толықтыру);
Мәселені шешу.
Бұл режимде тапсырма деректері өңделеді және сәйкес кодтаудан кейін сараптамалық жүйенің блоктарына беріледі. Алынған мәліметтерді өңдеу нәтижелері кеңестер мен түсініктемелер модуліне жіберіледі және табиғиға жақын тілде қайта кодталғаннан кейін олар кеңестер, түсініктемелер және ескертулер түрінде беріледі. Жауап пайдаланушыға түсініксіз болса, ол сараптамалық жүйеден оның қалай қабылданғанын түсіндіруді талап етуі мүмкін.
Эксперттік жүйелер мен нейрондық желілерді пайдалану айтарлықтай экономикалық пайда әкеледі. Мысалы: - American Express белгілі бір фирмаға несие берудің немесе одан бас тартудың орындылығын анықтайтын сараптамалық жүйенің арқасында өз шығынын жылына 27 миллион долларға азайтты; - DEC тұтынушының сұранысы бойынша VAX есептеу жүйесін конфигурациялайтын XCON/XSEL жүйесімен жылына 70 миллион доллар үнемдейді. Оны қолдану қателер санын 30%-дан 1%-ға дейін қысқартты; - Sira құбырды басқарудың сараптамалық жүйесі арқылы Австралияда құбыр құрылысының құнын 40 миллион долларға қысқартты.