在人工智能领域，专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机系统。它能够解决复杂问题，并提供专业领域的建议和支持。一个完整的专家系统通常由两个关键部分组成：知识库和推理机。

首先，知识库是专家系统的核心之一，它存储了大量与特定领域相关的专业知识和数据。这些知识可以包括事实、规则、案例以及其他形式的信息。通过构建完善的知识库，专家系统能够有效地捕捉并利用人类专家的经验和智慧。知识库的设计需要考虑如何组织和管理海量的信息，以便于系统的高效查询和使用。

其次，推理机则是另一个至关重要的组成部分，负责根据现有的知识库来推导出新的结论或解决方案。推理机的工作原理类似于人类思维过程中的逻辑推理，它可以采用不同的策略来进行问题求解，如正向推理、反向推理或者混合推理等方法。此外，为了提高系统的性能，推理机还需要具备一定的学习能力和适应性，以不断优化自身的推理机制。

除了上述两个主要模块之外，专家系统还可能包含其他辅助功能模块，例如用户接口、解释器以及综合数据库等。其中，用户接口用于实现人机交互，使得普通用户也能够轻松地使用该系统；而解释器则可以帮助用户理解系统的运行机制及其得出结论的过程；最后，综合数据库则用于存放各种类型的数据资源，为整个系统的运作提供支持。

总之，在构建一个成功的专家系统时，必须充分重视知识库和推理机这两个核心要素，并且要合理规划好各个子模块之间的协作关系。只有这样，才能真正发挥出专家系统的优势，为企业和个人带来实际的价值。