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这三个部分都可以在人工智能中找到：乔治·鲁格（George F. Luger）解决复杂问题的结构和策略。在本书的第四版中，所有这三个部分都在第15.8节“ LISP中的逻辑编程”中的LISP中实现。他还在其他书中加入了相同的代码，但在这里我并没有全部注意。他的书的代码可以在这里找到。
这三部分的另一个来源可以在人工智能编程范例中找到： Peter Norvig 在Common Lisp中的案例研究。请参见第11章，逻辑编程和第12章，编译逻辑程序。他的书的代码可以在这里找到。
另一个来源是Hal Abelson，Jerry Sussman和Julie Sussman编写的计算机程序的结构和解释。请参见第4.4节“逻辑编程”。这本书的站点在这里，这本书的代码在这里。
如果知道从哪里看，找到在许多应用程序中实现了反向链接的统一算法并不罕见。它在函数编译器的类型推断中特别普遍。使用关键字统一或发生有助于发现功能。同样，大多数实现都使用unif作为统一函数的名称。
对于Prolog的版本，减去REPL，在OCaml中完成，请参见“实用逻辑和自动推理手册”的代码和资源 -prolog.ml
可以在此处找到书籍代码到F＃的翻译。可以在此处找到本书代码到Haskell的翻译。
在查找代码方面，最容易找到统一算法，然后在应用程序中嵌入带有反向链接的实现。用REPL用功能语言找到Prolog的全功能实现是最困难的。在大多数情况下，代码的格式都不适合在PROLOG中直接使用；它是为增强性能而大量定制的，因此您可以找到代码，但挑剔所需的零件并不值得。我的建议是阅读Luger的书，并以您选择的语言重新构建，即使这意味着安装和学习LISP并进行翻译。
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由于这是StackOverflow的重复问题，并且OP是新的，并且在注释中说：
为了提供更多的上下文，我尝试实现类型推断，但是我的语言的类型系统中的复杂功能（从属类型，提炼类型，线性键入等不那么常见的几种）使我觉得这会可以根据驱动Prolog的算法得出我的类型推断，从而获得非常通用的算法。我会注意到我完全是自学的，所以我的知识在很多领域都缺乏。
我将在此处对此进行扩展，但是意识到OP应该提出一个新问题。
有关一些介绍性内容，请参见实现类型推断。
我所知道的最好的书是Benjamin C. Pierce的类型和编程语言。这本书的网站在这里。链接到OCaml代码的资源在这里。最近开始但几乎完整的翻译成F＃在这里。
相关类型：pg。462细化类型：第pg。207线性逻辑和类型系统：109