简介

GraphRAG技术通过结合知识图谱与大语言模型，有效解决了法规合规领域的挑战。以欧盟DORA法案为例，该方法消除了传统AI的幻觉风险，提供可解释的合规指导。通过构建、链接和对话三个阶段，GraphRAG提升了法律专业人士的工作效率，确保了回答的准确性和专业性，为企业应对复杂法规要求提供了革命性解决方案。

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The Advantages of GraphRAG for Enhanced Regulatory Compliance and Understanding

摘要

本文探讨知识图谱结合大语言模型在法规合规领域的应用价值，以欧盟数字运营韧性法案（DORA）为案例，展示GraphRAG技术如何通过消除幻觉风险、提供可解释的合规指导，显著提升法律专业人士和领域专家的工作效率。

正文

法规合规面临的挑战

在现代商业环境中，法规合规已成为企事业单位面临的重大挑战。组织需要处理大量不断演进的法律文件，快速识别相关要求，理解法规关系，并确保在多个司法管辖区的合规性 。

传统的法规分析方法存在诸多局限性：信息检索效率低下、理解偏差风险高、跨领域协作困难。这些挑战促使业界寻求更加智能化、自动化的解决方案。

不同角色的差异化需求

在法规合规和政策理解领域，不同专业角色有着截然不同的需求和痛点：

法律专业人士：他们的核心目标是提升文档分析效率。这里的关键不是用AI替代人类专家，而是通过技术手段缩短研究时间、减少错误和遗漏，让法律专业人士能够专注于法律解释和策略制定这些更具价值的工作 。

领域专家（SME）：这类专家具备与律师相当的专业知识，但拥有更强的技术背景。他们希望能够直接理解法规要求，无需通过法律专业人士的中介，从而节省时间和成本 。

政策管理者：主要关注如何让庞大的内部政策变得易于使用和理解。虽然这不涉及外部法规，但其影响和风险与前两类用例有所不同 。

DORA法案：数字韧性的新挑战

让我们以欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）为具体案例进行分析。DORA目前是所有欧盟金融机构的强制性法规，旨在加强金融实体的数字韧性 。

https://www.eiopa.europa.eu/digital-operational-resilience-act-dora_en

在DORA第二章第一节第5条关于ICT风险管理的条款中，明确规定管理层不仅仅是负责，而是对该法规要求承担"最终责任"。这意味着DORA现在是一项在所有欧盟司法管辖区直接适用的法规，并将ICT风险定义为"董事会级别的职责和优先事项" 。

这引发了一系列关键问题：

• 什么是数字运营韧性？
• 什么是"金融实体"？
• 需要什么样的"框架"？
• "ICT风险"意味着什么？
• 什么是"有效和谨慎"的标准？
• 可能的制裁措施有哪些？

传统AI方法的局限性

当我们尝试用ChatGPT回答DORA相关问题时，即使提供了完整的法规文本，其给出的答案不仅远离实际定义，而且存在危险的偏差 。这凸显了在法规合规领域，传统生成式AI存在的"幻觉"问题可能带来严重后果。

ChatGPT回答与实际法规定义对比的截图

语义知识图谱：法规建模的理想选择

法律条文具有层级优先性、逻辑结构性和精确性等特点。法律旨在避免歧义，依赖严格定义的术语和大量引用关系。这些特征与语义网的链接开放数据方法在逻辑上高度相似，这正是Graphwise相信语义知识图谱是法规合规和理解最佳方法的原因 。

当知识图谱与大语言模型结合时，可以提供三个关键能力：

构建图谱（Build your graph）：帮助将非结构化数据转换为结构化内容，依靠模型驱动的提取，引入正式的知识管理 。

链接图谱（Link to your graph）：用背景资源丰富文档，识别其中的术语、概念或实体，解析定义和引用关系 。

对话图谱（Talk to your graph）：确保相关性（检索、评分、排序），提供叙述性洞察，实现自助服务 。

虽然当前的热点主要集中在第三种能力上，但构建图谱和用背景资源丰富图谱同样重要，甚至更为关键。除非拥有结构良好且富含上下文的知识，否则无法生成任何有价值的洞察 。

技术实现路径

构建阶段：常见任务包括将数据转换为图谱格式（RDF或JSON-LD），映射到本体模型，提取定义，结构化知识等。这些都可以通过Graphwise的工具轻松完成 。Graph Automation负责转换和统一数据，而Graph Modeling提供分类管理工具，构建DORA法规所有定义的结构化体系，这是知识管理的基础。

经过处理后，同样的第5条文本不仅包含原始内容，还enriched了所有分类提及和候选概念。这份文档因为被组织的背景知识丰富而变得更有价值 。

链接阶段：目标是识别法律概念并用背景图谱知识丰富它们。通过Graphwise工具，可以看到"金融实体"是描述12种实体的集合术语，这有助于理解您的组织类型是否被视为金融实体。系统会提供多个提取术语候选项并建议最可能的选项 。

显示术语识别和概念丰富的截图

对话阶段：使用Graphwise GraphDB进行测试。当问及"运营韧性的定义是什么？"这个之前用于测试ChatGPT的控制问题时，结构化知识使我们能够从原始文档中检索到确切定义。甚至可以提出更复杂的问题，如"在这种情况下什么是业务影响分析？“或"软件、硬件和人员应该如何相互关联？” 。

DORA包含这些答案，我们的回答已经过主题专家验证。当使用准确的定义和来源时，即使是叙述性回应也具有很高的精确度和质量 。

GraphDB查询结果的截图

价值与影响

考虑到法规合规和政策理解领域的要求，幻觉问题不仅是个问题，更是一种反需求。在这些领域中，背景知识的结构化对信息检索的重要性远超生成式AI产生准确知识近似摘要的能力 。

对于前述的法律角色，使用基于知识图谱的LLM的好处显而易见：

• 效率提升

  ：通过节省导航和结构化法律文档的时间来提高效率

• 准确性增强

  ：减少遗漏和错误，提升整体准确性

• 专业满意度

  ：法律专业人士从重复性工作中解放出来，专注于解释和分析等核心价值工作

• 商业价值

  ：服务利润率的改善提升盈利能力，法律洞察的快速周转时间提高整体生产力

结论

GraphRAG技术通过将知识图谱的结构化优势与大语言模型的自然语言处理能力相结合，为法规合规和政策理解提供了革命性的解决方案。这种方法不仅消除了传统AI的幻觉风险，还为不同专业角色提供了精确、可解释、高效的合规支持。

在数字化转型加速的今天，DORA等新兴法规对企业数字韧性提出了更高要求。GraphRAG技术的应用将帮助金融机构和其他企事业单位更好地理解、实施和遵循复杂的法规要求，在确保合规的同时提升运营效率和决策质量。

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