本节书摘来异步社区《概率编程实战》一书中的第2章，第2.1节，作者：【美】avi pfeffer（艾维·费弗），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
首先，我们对figaro做一个概述。在第1章中已经介绍过，figaro是一种概率推理系统。在查看其组件之前，我们先回顾概率推理系统的一般组件，使您可以和figaro比较。图2-1重现了第1章中介绍的概率推理系统要点。提醒一下，关于情况的一般知识在概率模型中编码，而证据提供关于特定情况的具体信息。推理算法使用模型和证据回答关于情况的查询。
现在我们来看看figaro。图2-2展示了figaro的关键概念。可以看到，该图和图2-1有着相同的组件。figaro模型用来表达一般知识。您以证据的形式提供关于某种情况的具体知识。查询告诉系统您所感兴趣的发现。figaro推理算法取得证据并用模型提供查询的答案。
现在，我们来观察每一个组件。figaro的大部分接口提供了指定figaro模型的方法。figaro模型由一组称为元素的数据结构组成。每个元素代表在您的情况中可以取一组值之一的变量。元素编码定义不同值概率的信息。您将在2.2.1小节中hello world示例的上下文中看到元素的基本定义。
元素主要有两类：原子元素和复合元素。您可以将figaro视为构建模型的构造工具箱。原子元素是基本构件，表示不依赖于其他元素的基本概率变量。2.3小节讨论原子元素并提供各种示例。复合元素是连接器，它们依赖于一个或者多个元素以构成更复杂的元素。您将在2.4小节中学习关于复合元素的知识。figaro提供种种不同的复合元素，其中两种特别重要——apply（应用）和chain（链），您将在2.5小节中学习如何使用它们。
接下来的是证据。figaro提供了说明证据的丰富机制。大部分时候，您将使用证据的最简单形式——观测值。观测值指定已知有某个特定值的元素。您将在2.2.3小节学习如何指定观测值。有时候，您需要更通用的证据说明方法。为此figaro提供了条件和约束。条件和约束及其用法在2.6小节中描述。
figaro的查询通过指明目标元素和您想知道的有关情况指明。您使用某种算法，按照证据找出有关目标元素的信息。通常，您必须实例化某种算法，运行并在之后清理。我已经提供了使用默认设置执行所有步骤的简单方法。在运行算法之后，您可以获得查询的答案。这些算法最常采取目标元素的各种取值概率。有时候，它们没有告诉您概率，而是得出每个目标元素的最可能取值。对于每个目标元素，答案告诉您最高概率的取值。您将在2.2.2小节中看到如何指定查询、运行算法和获得答案。