Az AWS módszert mutat több tízezer bérleti szerződés ellenőrzésére

A teljes körű ellenőrzés bizonyíthatósága a központi probléma

Az AWS 2026. október 2-án közzétett bejegyzése egy olyan helyzetet vesz alapul, amelyben egy ingatlanportfólió kezelője 50 000, több államban érvényes bérleti szerződést kezel. Az állami bérbeadói és bérlői jogszabályok, például a késedelmi díjak felső határa, az értesítési határidők és a kauciókra vonatkozó korlátok, időről időre változnak.

Egy jogszabályváltozás után a megfelelőségi csapatnak meg kell állapítania, mely szerződések térnek el az új követelményektől. Kis mennyiségnél ezt jogi szakember is elvégezheti, nagyobb állománynál viszont szoftverre van szükség. Ekkor két követelmény válik meghatározóvá: bizonyítani kell, hogy minden rekordot ellenőriztek, és később rekonstruálni kell, melyik szabály melyik változatát, milyen szövegre, milyen módszerrel, mikor és ki alkalmazta.

Az AWS szerint a hagyományos szemantikus keresés, illetve a visszakereséses generálás (RAG) erre nem ad megfelelő garanciát, mert rangsorolt mintát ad, és nem tudja bizonyítani, hogy semmi nem maradt ki. A szövegből SQL-lekérdezést készítő megoldásoknál pedig egy hibás, hallucinált feltétel észrevétlenül szűkítheti a vizsgált állományt.

Az Adjudicated Query elválasztja a kérdezést a döntéstől

Az AWS által bemutatott Adjudicated Query egy korlátozott társalgási réteg determinisztikus szabálymotor fölött. A modell két feladatot végezhet: a természetes nyelvű kérdést a rögzített, típusos műveletek egyikére fordítja, majd szövegesen ismerteti a visszakapott eredményt. Nem ír lekérdezést, nem határozza meg a vizsgált sokaságot, és nem hoz megfelelőségi döntést.

A szabályok verziózott adatként szerepelnek, nem a programkód részeként. A motor általános összehasonlító műveleteket használ, például a nagyobb vagy egyenlő, a kisebb vagy egyenlő, az egyenlőség és a létezés ellenőrzését. Egy jogszabályváltozás ezért szabálykönyvben végzett adatmódosítás lehet, nem kódtelepítés.

Minden teljes körű ellenőrzés úgynevezett teljességi bizonylatot készít. Ebben a rendszernek azt kell igazolnia, hogy a megfelelő, szabálysértő, kétértelmű és olvashatatlan rekordok száma együtt megegyezik a vizsgált rekordok számával. Ha egy futtatás nem tud elszámolni a teljes állománnyal, nem fejeződik be. Így egy rekord nem maradhat csendben kihagyva, és az értékelés nélküli elemeket külön kell kezelni.

Hat művelet, közös adattár és külön felületek

A referenciaarchitektúrában az Amazon Quick chatfelülete természetes nyelvű kérdéseket fogad. Az eredmények mellett a teljességi bizonylatot és a teljes eredményhalmazt megjelenítő irányítópult linkjét is továbbítja. Az Amazon Quick Sight dashboard ugyanabból az Amazon Aurora Serverless v2 adattárból olvassa ki a részletes találatokat, amelyeket szűrni és rekordonként megnyitni lehet.

Az MCP-szerver pontosan hat műveletet tesz elérhetővé: a teljes megfelelőségi vizsgálatot végző sweep_compliance, egy tervezett szabályváltozást tesztelő simulate_rule_change, szemantikus hasonlóság alapján kereső explore_clauses, egyetlen döntés bizonyítékláncát megjelenítő get_finding, a szabálykönyvet listázó list_rules, valamint a kapcsolat állapotát ellenőrző check_connection.

Az Amazon Quick OAuth-hitelesítéssel, az Amazon Cognito közreműködésével kapcsolódik az MCP-szerverhez. Az Amazon API Gateway ellenőrzi a tokent, majd AWS Lambda továbbítja a kérést a szabálymotornak. Az Amazon Bedrock csak a feltáró műveletekhez kapcsolódik, például szemantikus hasonlósági rangsoroláshoz és minőségi szövegelemzéshez. Az AWS hangsúlyozza, hogy a hivatalos megfelelőségi ellenőrzésekben nem vesz részt modell.

Az AWS szerint a minta olyan területeken is alkalmazható, ahol a kihagyott rekord felelősséget jelent, például szankciószűrésnél, biztosítási károk elbírálásánál és exportellenőrzésnél. A felhasználók így társalgási felületen kérdezhetnek, miközben a teljes körűség és az utólagos ellenőrizhetőség garanciája a szabálymotor és az egységes adattár kezében marad.