ai-legal-compliance-assistant
Analysiert rechtliche Vorschriften wie Gesetze zur Preisgestaltung von alkoholischen Getränken mithilfe von RAG und Wissensgraphen für Compliance-Prüfungen.
Analysieren Sie regulatorische PDFs und HTML-Dateien, um Entitäten zu extrahieren, Verstöße zuzuordnen und Geschäftsrisiken zu bewerten.
Dieses System analysiert regulatorische Dokumente, erstellt strukturierte Wissensgraphen und führt automatisierte Risikobewertungen für die rechtliche Compliance durch. Es ist für Legal-Tech-Entwickler und Compliance-Analysten konzipiert, die sich mit Vorschriften auf Länderebene befassen. Sie können PDF- und HTML-Regulierungsdateien einlesen, um erklärbare Antworten und Verstoßbewertungen zu generieren.
Was es ist
Die Anwendung verarbeitet Regulierungstexte mit PyPDF2 und BeautifulSoup4, vektorisiert Inhalte über Alibaba Cloud Bailian und strukturiert wichtige juristische Entitäten in einem JSON-Wissensgraphen. Sie kombiniert Vektorsuche nach Ähnlichkeit mit Graphenkontext, um eine Qwen-Turbo-RAG-Pipeline zu betreiben. Über die Web-Schnittstelle können Sie Risikoanalyseberichte einsehen, indexierte Vorschriften durchsuchen und rechtliche Beziehungen zwischen Entitäten abfragen.
Für wen
Es eignet sich für Legal-Engineering-Teams und Compliance-Fachleute, die die Dokumentenzuordnung und Regellextraktion automatisieren möchten. Es ist nicht geeignet für Teams, die einen vollständig verwalteten SaaS-Dienst suchen, da Sie die Anwendung selbst hosten und Cloud-API-Anmeldedaten konfigurieren müssen.
Wichtige Funktionen
Erfassung regulatorischer Dokumente
Laden Sie juristische Texte als PDF oder HTML hoch, um Textmetadaten automatisch zu extrahieren, zu segmentieren und zu indexieren.
Extraktion von Wissensgraphen
Identifizieren Sie Gesetzesartikel, Verstöße und Strafen, um einen strukturierten JSON-Wissensgraphen zu erstellen.
Graphenerweiterte RAG-Frage-Antwort
Beantworten Sie rechtliche Fragen mithilfe von Vektorähnlichkeit in Kombination mit Wissensgraphenkontext über Qwen-Turbo.
Mehrfaktor-Risikobewertung
Bewerten Sie Geschäftsabläufe anhand analysierter Regeln, um Risikostufen und Empfehlungen bei Verstößen zu generieren.
Interaktives Web-Dashboard
Verwalten Sie Dokumente, führen Sie Live-Compliance-Prüfungen durch und erkunden Sie Wissensgraphen über eine FastAPI-Webschnittstelle.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Kombiniert Vektorsuche mit strukturierten JSON-Wissensgraphen für kontextbezogene rechtliche Frage-Antwort-Prozesse.
- Enthält integrierte Risikobewertungs-Workflows, die konkrete Compliance-Empfehlungen ausgeben.
- Bietet ein interaktives Web-Frontend neben FastAPI-REST-Endpunkten für die direkte Integration.
- Enthält ein Befehlszeilen-Startskript und eine Testsuite zur schnellen Validierung des Setups.
Schwächen
- Erfordert einen aktiven Alibaba Cloud Bailian API-Key, um Text-Embeddings und LLM-Reasoning auszuführen.
- Speichert Vektoren, Graphendaten und Uploads in lokalen JSON-Dateien anstelle einer Produktionsdatenbank.
- Es fehlt von Haus aus an nativer Benutzerauthentifizierung und Berechtigungsverwaltung.
Preise & Lizenz
Die Software ist kostenlos auf GitHub verfügbar und kann selbst gehostet werden. Ihre Hauptkosten entstehen durch den Betrieb Ihres lokalen Anwendungshosts und die Bezahlung der Nutzung der Alibaba Cloud Bailian API für Embeddings und Qwen-Modellaufrufe.
Stellen für Deutschsprachige
873 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$170 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Alternativen
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
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FAQ
Erfordert dieses tool eine relationale datenbank?
Nein, die aktuelle Projektstruktur verwendet lokale JSON-Dateien und das lokale Dateispeicherverzeichnis, um hochgeladene Dokumente, Vektorindizes und Graphenknoten zu speichern.
Von welchem KI-Backend hängt dieses System ab?
Es verwendet die Alibaba Cloud Bailian API, wobei speziell `text-embedding-v1` für die Vektorisierung und `qwen-turbo` für das rechtliche Reasoning genutzt werden.
Welche Dokumentenformate werden für den Upload unterstützt?
Der integrierte Parser verarbeitet PDF- und HTML-Dokumentenformate.
