构建基于模型的专家系统是一个复杂的过程，它涉及到知识获取、知识表示、推理引擎、知识库的建立与维护等多个步骤。以下是实现知识自动化与决策支持的一个基本框架：
1. 确定应用领域和问题
首先需要明确领域背景，了解领域内的问题是什么，以及哪些知识是必需的。这包括识别关键术语、概念和业务流程。
2. 数据收集与处理
收集相关领域的数据，并对其进行清洗、整理和预处理，以便后续使用。数据可以是结构化的（如数据库中的记录），也可以是非结构化的（如文本、图像或视频）。
3. 知识表示
将领域知识转化为计算机可以理解的形式。这通常涉及定义领域本体，即一个形式化的知识表示方法，来描述领域中的概念、规则和关系等。
4. 知识库建立
根据知识表示方法，建立知识库。知识库中存储了所有必要的事实、规则和模式。
5. 推理机制设计
选择合适的推理机制，例如逻辑推理、启发式搜索或者基于案例的推理。推理机制将用于解释和预测新的情况。
6. 开发界面与交互
设计用户界面，使用户能够与专家系统进行交互，输入查询，并接收到系统的响应。用户界面应该直观易用，并且提供足够的信息帮助用户理解系统是如何工作的。
7. 实现推理引擎
编写代码来实现推理引擎，使其能够根据已有的知识库和推理机制，对新的查询进行处理和回答。
8. 测试与验证
在真实的应用场景下对系统进行全面的测试，以确保其准确性、可靠性和效率。可以通过模拟真实场景的测试用例来进行验证。
9. 部署和维护
将系统部署到生产环境中，并进行持续的维护和更新。确保系统能够适应领域知识的变化，并不断优化性能。
10. 反馈与迭代
收集用户反馈，并根据这些反馈对系统进行迭代改进。这可能包括调整知识库、改进用户界面或优化推理引擎的性能。
总之，通过这个过程，可以构建出一个能够自动处理和提供决策支持的专家系统。然而，这个过程中也会遇到许多挑战，如如何有效地从大量非结构化数据中提取知识、如何处理不确定性和模糊性、如何保证系统的解释性和透明度等。解决这些问题需要不断的实践、探索和创新。
