Руководство по загрузке в RAG

Это руководство объясняет, как загружать открытую базу знаний AML в RAG-систему или локального AML-агента.

Назначение#

Wiki загружается как знания о процессах AML, а не источник окончательных решений. Она помогает объяснять понятия, готовить процессы и планы источников и структурировать материалы. Она не должна использоваться для одобрения, отклонения или снятия вопросов по объекту без проверки аналитика.

Рекомендуемые chunks#

Разбивайте страницы по заголовкам. Сохраняйте:

• заголовок страницы;
• заголовок раздела;
• URL исходной страницы;
• topic tags;
• boundary notes;
• таблицы и checklists;
• code-like process flows.

Порядок загрузки#

Реестр источников
→ Базовая траектория обучения
→ Основы AML
→ Логика операционных процессов и источников
→ Открытый фреймворк AML-агентов
→ Уровень контроля верификации и подтверждающих материалов
→ S010 Stagegate Runner
→ LLM-to-S010 Bridge
→ Интерфейс оркестрации LLM
→ Досье и жизненный цикл подтверждающих материалов
→ Контроль расхождений, рисков и эскалации
→ Обзор проверки и эскалации MLRO

Шаблоны retrieval#

Для ответа о понятии получайте соответствующую страницу основ AML и Реестр источников.

Для ответа о процессе получайте страницу операционного процесса, контрольный уровень S010, жизненный цикл досье и контроль расхождений/эскалации.

Для ответа о внедрении LLM-агента получайте Open AML Agent Framework, LLM-to-S010 Bridge, LLM Orchestration Interface, S010 Stagegate Runner и разделы границ безопасности.

Метаданные безопасности#

Обозначьте как постоянные границы:

final_decision_allowed: false
analyst_review_required: true
llm_may_confirm_gates: false
llm_may_generate_gate_logs: false
llm_may_generate_auto_confirm_plan: false
llm_may_claim_live_screening_without_source_access: false

Данные локального внедрения#

Не включайте в публичный индекс wiki закрытые политики, учётные данные, клиентские досье, национальные формы сообщений, порталы регуляторов или session data коммерческих баз. Они относятся к отдельному закрытому профилю внедрения или защищённой локальной базе знаний.

Проверка реальной модели#

При подключении локальной модели через интерфейс оркестрации тестируйте её повторно одинаковым prompt и изучайте неудачные попытки, correction prompt и проверенные результаты. Реальный вывод может содержать дополнительный текст, неверные enum, обрезанный JSON или выдуманные поля. Система должна рассматривать это как события валидации, а не доверенный результат дела.