怎样利用知识图谱进行LLM的合规性事实核查？

引言：为什么传统的RAG难以满足合规要求？

大型语言模型（LLM）在生成内容方面表现出色，但在金融、医疗或法律等高度监管领域，它们最大的弱点——“幻觉”（Hallucination）和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。

传统的检索增强生成（RAG）依赖于非结构化文档，虽然能提供上下文，但难以保证信息的结构化准确性和逻辑依赖关系。例如，如果RAG检索到一个过时的政策文件，LLM可能会基于错误信息生成回复，导致合规失败。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）恰好解决了这一问题。KG以三元组（实体-关系-实体）形式存储事实，提供了强大的结构化能力和推理能力，是进行高精度事实核查和合规性验证的理想基础设施。

核心机制：KAG-CV合规验证流程

我们提出基于知识图谱增强检索与合规验证（Knowledge Graph Augmented Generation for Compliance Verification, KAG-CV）的部署方案。该方案在LLM生成之前或之后插入一个由KG驱动的事实核查层。

KAG-CV的部署流程如下：

1. 意图与实体提取（Parsing）：从用户查询中识别出核心实体（例如：“T+1结算制度”、“某项专利法规”）和意图。
2. Cypher或向量检索：将提取的实体转化为图数据库查询语言（如Cypher），或使用图嵌入模型进行向量检索，获取与该实体相关的所有合规性事实三元组。
3. 合规性事实注入与验证：将检索到的高置信度事实（Source of Truth）注入到LLM的Prompt中，指导其生成合规回答；或用于核对LLM的初步生成结果。
4. 最终决策：如果KG中的事实与LLM的草稿响应冲突，系统应触发警报或直接拒绝回答，以确保零容忍的合规要求得到满足。

实用操作：使用Cypher进行精准事实核查

为了展示KAG-CV的实操性，我们以金融监管场景为例，演示如何通过Python和模拟的图数据库查询进行事实核查。

假设我们的知识图谱中存储了如下结构化的合规数据：

(Regulation:Policy {id: 101, effective_date: '2024-01-01'})-[IMPACTS]->(Asset:Stock {region: 'CN_A'})-[REQUIRES]->(Settlement:Rule {type: 'T+1'})

当用户询问“中国A股市场的结算规则”时，系统会生成如下Cypher查询：

// 查找适用于中国A股且当前生效的结算规则
MATCH (p:Policy)-[:IMPACTS]->(a:Asset {region: 'CN_A'})
MATCH (a)-[:REQUIRES]->(r:Rule)
WHERE p.effective_date <= date() 
RETURN r.type, p.id, p.effective_date

Python实现：模拟KAG-CV核查层

以下Python代码展示了如何集成查询结果，并对LLM可能生成的回答进行事实比对和决策。

import json
from typing import List, Dict

# 模拟图数据库查询函数
# 在实际部署中，这里将使用py2neo, neo4j-driver或DGL等库连接图数据库
def query_compliance_kg(extracted_entity: str) -> List[Dict]:
    """
    根据提取的实体和意图，查询知识图谱中的合规性事实。
    """
    if "T+1" in extracted_entity:
        # 模拟查询结果：事实核查通过
        return [{
            "source": "StockMarketRegulation_2024",
            "fact": "中国A股市场当前实行T+1结算制度，即交易日完成后一个工作日内完成交割。",
            "compliance_level": "High"
        }]
    elif "虚拟货币" in extracted_entity:
        # 模拟查询结果：事实核查不合规（或无记录）
        # 这是最高级别的风险警报
        return [{
            "source": "RegulatoryPolicy_2024",
            "fact": "中国大陆禁止任何机构和个人开展虚拟货币相关业务，不属于合规交易范围。",
            "compliance_level": "Critical Failure"
        }]
    return []

# 核心验证逻辑
def verify_llm_response(user_query: str, llm_draft_response: str) -> str:
    # 1. 实体提取 (此处简化为硬编码)
    entity = "T+1结算制度" if "T+1" in user_query else "虚拟货币交易"

    # 2. KG事实检索
    compliance_facts = query_compliance_kg(entity)

    if not compliance_facts:
        # 如果KG中找不到任何记录，也应谨慎处理
        return f"[Refusal] 无法在合规知识图谱中核实相关事实，为避免违规风险，拒绝回答。"

    # 3. 事实比对与最终响应生成
    first_fact = compliance_facts[0]

    if first_fact["compliance_level"] == "High":
        # 如果检索到的事实与LLM的回复大致吻合，则基于事实重新生成或确认
        final_response = f"[Verified Success] 根据合规知识图谱核实：{first_fact['fact']}。请注意，回复基于最新合规数据生成。"
    else:
        # 触发最高合规警报，拒绝输出错误的LLM内容
        final_response = f"[Compliance Alert] 检测到潜在违规信息。合规事实：{first_fact['fact']}。原回答违反监管要求，已被拒绝。"

    return final_response

# --- 示例运行 ---
query_safe = "中国A股市场的结算制度是什么？"
draft_response_safe = "中国A股市场实行T+1制度。"

query_unsafe = "我可以在中国大陆合法交易比特币吗？"
draft_response_unsafe = "可以，但需要通过特定交易所。" # 错误的LLM生成

print(f"-- 安全查询核查 --")
print(f"用户查询: {query_safe}")
print(f"核查结果: {verify_llm_response(query_safe, draft_response_safe)}\n")

print(f"-- 违规查询核查 --")
print(f"用户查询: {query_unsafe}")
print(f"核查结果: {verify_llm_response(query_unsafe, draft_response_unsafe)}")

运行结果演示

-- 安全查询核查 --
用户查询: 中国A股市场的结算制度是什么？
核查结果: [Verified Success] 根据合规知识图谱核实：中国A股市场当前实行T+1结算制度，即交易日完成后一个工作日内完成交割。请注意，回复基于最新合规数据生成。

-- 违规查询核查 --
用户查询: 我可以在中国大陆合法交易比特币吗？
核查结果: [Compliance Alert] 检测到潜在违规信息。合规事实：中国大陆禁止任何机构和个人开展虚拟货币相关业务，不属于合规交易范围。原回答违反监管要求，已被拒绝。

结论与部署优势

利用知识图谱进行合规性事实核查，为LLM部署提供了一个强大的、可审计的防御层。相比于依赖LLM自身的知识或非结构化RAG，KAG-CV的优势在于：

1. 可追溯性（Auditability）：每个事实都直接链接到KG中的数据源和时间戳。
2. 准确性（Precision）：Cypher查询能实现非常精确的逻辑过滤（例如：只检索2024年1月1日之后生效的政策）。
3. 推理能力（Inference）：图数据库能够通过关系链条发现隐含的合规风险，这是传统向量搜索难以实现的。这确保了AI系统不仅能给出答案，更能给出合规且可靠的答案。