RAG-система для анализа соответствий документов

Клиенту было важно убедиться, что его внутренние процессы и документация соответствуют быстро меняющимся требованиям EU AI Act. Компания столкнулась с тремя ключевыми проблемами.

Разрозненная нормативная база

Критически важная юридическая и нормативная информация была распределена по множеству документов, поэтому находить и единообразно интерпретировать ее было сложно.

Высокий риск несоответствия требованиям

Без централизованной системы поиск пробелов, несоответствий и потенциальных рисков во внутренней документации требовал большого объема ручной работы и вовлечения профильных специалистов.

Неэффективный процесс анализа документов

Проверки занимали много времени, не обеспечивали достаточной прозрачности и плохо масштабировались по мере появления новых регуляторных требований.

Клиенту требовалось решение, которое могло бы объединить нормативные знания в единую систему, автоматизировать анализ документов на соответствие требованиям и выдавать надежные, проверяемые результаты.

Мы разработали централизованную AI-систему для хранения нормативных знаний и анализа рисков несоответствия на базе архитектуры Retrieval-Augmented Generation. Решение объединило интеллектуальную обработку документов, продвинутый поиск и проверку результатов с участием специалистов, чтобы обеспечить и масштабируемость, и надежность.

Единая база нормативных знаний

В основе решения лежит централизованная база знаний, сформированная из юридических и нормативных документов, включая материалы EU AI Act и внутреннюю документацию компании.

Система не рассматривает документы как сплошной текст. Она разбирает их на структурные элементы — статьи, разделы и пункты — сохраняя логическую иерархию. Благодаря этому платформа понимает не только содержание документов, но и их структуру, а также связи между отдельными частями.

Каждый фрагмент данных дополняется метаданными: ссылками на источник, указанием места в документе и другими атрибутами. Это позволяет отследить происхождение каждого вывода, который генерирует система.

В результате компания получает единый и надежный источник знаний по вопросам соответствия требованиям.

Гибридная система поиска и извлечения информации

Для юридического анализа важны и понимание контекста, и точное совпадение формулировок. Поэтому в системе реализован гибридный подход к поиску, который объединяет:

• семантический поиск для понимания смысла и контекста запроса;
• поиск по ключевым словам для нахождения точных юридических ссылок, например конкретных статей и пунктов.

Семантический поиск помогает находить релевантную информацию, даже если формулировка запроса отличается от текста исходного документа. В то же время поиск по ключевым словам позволяет не пропускать точные правовые ссылки и значимые формулировки.

Дополнительно результаты проходят второй этап ранжирования, где система оценивает и приоритизирует наиболее релевантные фрагменты перед передачей их в модуль анализа. Это заметно повышает качество проверки документов на соответствие требованиям.

Анализ документов с сохранением контекста

Чтобы избежать потери критически важной информации, мы реализовали стратегию индексации с сохранением контекста. Для точного поиска система использует небольшие текстовые фрагменты, но при выполнении анализа восстанавливает более крупные логические блоки, например полные статьи нормативных документов.

Это позволяет AI-модели формировать выводы на основе полного и корректного контекста, что особенно важно для надежной интерпретации регуляторных требований.

Оркестрация работы AI-агентов

Вместо одного AI-модуля решение использует набор специализированных агентов, каждый из которых отвечает за свой этап процесса:

• поиск релевантных нормативных материалов;
• подготовку аналитического заключения;
• оценку регуляторных рисков;
• проверку качества результата.

Центральный слой управления координирует выполнение этих этапов и следит за тем, чтобы результаты оставались согласованными, структурированными и соответствовали бизнес-правилам.

Такой модульный подход делает систему более гибкой и позволяет адаптировать ее под разные сценарии использования без потери прозрачности и контроля.

Проверка результатов с участием специалистов

Поскольку решения в этой области критичны для бизнеса, в систему был встроен процесс проверки результатов с участием специалистов. При необходимости AI-выводы направляются экспертам на валидацию.

Специалисты могут подтвердить выводы системы или дать структурированную обратную связь, которая используется в следующих итерациях. Все действия фиксируются, формируя полную историю проверки по каждому решению.

Система стала ценным инструментом для задач проверки документов на соответствие требованиям и уже внедрена в бизнес-процессы клиента. Решение позволило повысить качество и эффективность проверок:

• до 70% сокращения ручной работы за счет автоматизации поиска и обработки документов;
• более высокая точность и единообразие при выявлении регуляторных рисков и несоответствий;
• полная прослеживаемость результатов: каждый вывод связан с исходными документами и действиями проверяющих специалистов;
• более быстрое принятие решений: оценка сценариев теперь занимает минуты, а не дни;
• масштабируемая архитектура, готовая к подключению новых регуляций, типов документов и бизнес-направлений.