ai-legal-compliance-assistant
RAG और नॉलेज ग्राफ का उपयोग करके अनुपालन जाँच के लिए अल्कोहल पेय मूल्य निर्धारण कानूनों जैसे कानूनी नियमों का विश्लेषण करता है।
इकाइयों को निकालने, उल्लंघनों को मैप करने और व्यावसायिक जोखिमों का मूल्यांकन करने के लिए विनियामक PDF और HTML को पार्स करें।
यह प्रणाली विनियामक दस्तावेजों को पार्स करती है, संरचित नॉलेज ग्राफ बनाती है, और कानूनी अनुपालन के लिए स्वचालित जोखिम मूल्यांकन करती है। इसे कानूनी तकनीक डेवलपर्स और अनुपालन विश्लेषकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो राज्य-स्तरीय नियमों को संभालते हैं। आप स्पष्ट उत्तर और उल्लंघन आकलन उत्पन्न करने के लिए PDF और HTML विनियमन फ़ाइलें इनजेस्ट कर सकते हैं।
यह क्या है
यह एप्लिकेशन PyPDF2 और BeautifulSoup4 का उपयोग करके विनियामक पाठ को संसाधित करता है, अलीबाबा क्लाउड बैलियन के माध्यम से सामग्री को वेक्टराइज़ करता है, और मुख्य कानूनी संस्थाओं को एक JSON नॉलेज ग्राफ में संरचित करता है। यह Qwen-Turbo RAG पाइपलाइन को संचालित करने के लिए ग्राफ संदर्भ के साथ वेक्टर समानता खोज को जोड़ता है। अपने वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से, आप जोखिम विश्लेषण रिपोर्ट देख सकते हैं, अनुक्रमित नियमों की खोज कर सकते हैं, और अंतर-इकाई कानूनी संबंधों की पूछताछ कर सकते हैं।
किसके लिए
यह कानूनी इंजीनियरिंग टीमों और अनुपालन पेशेवरों के अनुकूल है जो दस्तावेज़ मैपिंग और नियम निष्कर्षण को स्वचालित करना चाहते हैं। यह पूरी तरह से प्रबंधित SaaS सेवा की तलाश करने वाली टीमों के लिए उपयुक्त नहीं है, क्योंकि आपको एप्लिकेशन को self-host करना होगा और क्लाउड API क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करने होंगे।
मुख्य विशेषताएँ
Regulatory Document Ingestion
पाठ मेटाडेटा को स्वचालित रूप से निकालने, खंडित करने और अनुक्रमित करने के लिए PDF या HTML कानूनी पाठ अपलोड करें।
Knowledge Graph Extraction
संरचित JSON नॉलेज ग्राफ उत्पन्न करने के लिए कानूनी लेखों, उल्लंघनों और दंडों की पहचान करें।
Graph-Enhanced RAG Q&A
Qwen-Turbo के माध्यम से नॉलेज ग्राफ संदर्भ के साथ संयुक्त वेक्टर समानता का उपयोग करके कानूनी प्रश्नों के उत्तर दें।
Multi-Factor Risk Evaluation
जोखिम स्तर और उल्लंघन अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए पार्स किए गए नियमों के विरुद्ध व्यावसायिक संचालन का आकलन करें।
Interactive Web Dashboard
FastAPI वेब इंटरफ़ेस के माध्यम से दस्तावेज़ प्रबंधित करें, लाइव अनुपालन जाँच चलाएँ, और नॉलेज ग्राफ का पता लगाएँ।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- संदर्भ-जागरूक कानूनी Q&A के लिए संरचित JSON नॉलेज ग्राफ के साथ वेक्टर खोज को जोड़ता है।
- अंतनिहित जोखिम मूल्यांकन वर्कफ़्लो शामिल हैं जो ठोस अनुपालन अनुशंसाएँ आउटपुट करते हैं।
- प्रत्यक्ष एकीकरण के लिए FastAPI REST एंडपॉइंट के साथ एक इंटरैक्टिव वेब फ्रंटएंड प्रदान करता है।
- तेज़ सेटअप सत्यापन के लिए कमांड-लाइन लॉन्चर स्क्रिप्ट और टेस्ट सूट के साथ आता है।
कहाँ कमी है
- टेक्स्ट एम्बेडिंग और LLM तर्क चलाने के लिए एक सक्रिय अलीबाबा क्लाउड बैलियन API कुंजी की आवश्यकता होती है।
- उत्पादन डेटाबेस के बजाय स्थानीय JSON फ़ाइलों में वैक्टर, ग्राफ डेटा और अपलोड संग्रहीत करता है।
- बॉक्स से बाहर देशी उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण और अनुमति प्रबंधन का अभाव है।
मूल्य & लाइसेंस
यह सॉफ्टवेयर GitHub से खुद को होस्ट करने के लिए मुफ़्त है। आपका मुख्य खर्च आपके स्थानीय एप्लिकेशन होस्ट को चलाने और एम्बेडिंग और Qwen मॉडल कॉल के लिए अलीबाबा क्लाउड बैलियन API पर उपयोग के लिए भुगतान करने से आएगा।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
873 खुले रिमोट AI-ट्रेनिंग रोल, 15 नवंबर 2026 को अपडेट; ज़्यादातर में $20–$170 प्रति घंटा। इनमें से 5 हिंदी बोलने वालों के लिए हैं। Zekai इन्हें मुफ़्त में लिस्ट करता है; आवेदन एम्प्लॉयर के प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है।
विकल्प
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सामान्य प्रश्न
Does this tool require a relational database?
नहीं, वर्तमान प्रोजेक्ट संरचना अपलोड किए गए दस्तावेजों, वेक्टर इंडेक्स और ग्राफ नोड्स को संग्रहीत करने के लिए स्थानीय JSON फ़ाइलों और स्थानीय फ़ाइल सिस्टम का उपयोग करती है।
Which AI backend does this system depend on?
यह अलीबाबा क्लाउड बैलियन API का उपयोग करता है, विशेष रूप से वेक्टराइज़ेशन के लिए `text-embedding-v1` और कानूनी तर्क के लिए `qwen-turbo` पर निर्भर करता है।
What document formats are supported for upload?
अंतनिहित पारसर PDF और HTML दस्तावेज़ प्रारूपों को संभालता है।
