""" 生成式AI在烟草项目管理中的合规与风险防控系统核心代码 环境要求：Python 3.9+ / Neo4j 4.4+ / spaCy 3.5+ """ # -*- coding: utf-8 -*- import spacy from transformers import pipeline from neo4j import GraphDatabase import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ---------------------- # 模块1：政策合规智能解析 # ---------------------- class PolicyParser: """双引擎政策解析器（对应论文3.1节）""" def __init__(self): # 加载中文法律文本模型 self.nlp = spacy.load("zh_core_web_lg") # 初始化生成式模型（实际需替换为GPT-4接口） self.generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") def parse_structured(self, text): """ 结构化条款解析（正则匹配实现示例） 输入：政策文本 输出：合规检查项清单 """ # 示例：提取金额阈值（实际需完善正则规则库） import re amounts = re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]?超过(\d+)万", text) return [f"预算金额需低于{amt}万元" for amt in amounts] def parse_unstructured(self, text): """ 非结构化条款解析（生成式模型实现示例） 输入：政策文本段落 输出：生成式检查项 """ prompt = f"将以下政策条款转换为检查项列表：{text}" return self.generator(prompt, max_length=200)[0]['generated_text'] # ---------------------- # 模块2：知识图谱风险预警 # ---------------------- class RiskGraph: """风险知识图谱构建与查询（对应论文3.2节）""" def __init__(self, uri, user, password): self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) def create_graph(self): """构建烟草项目风险本体（示例结构）""" with self.driver.session() as session: session.write_transaction(self._create_schema) @staticmethod def _create_schema(tx): # 创建节点类型与关系约束 queries = [ "CREATE (:Project {name: $name})", "CREATE (:Risk {type: $type})", "CREATE (:Department {role: $role})", """ MATCH (p:Project), (r:Risk) WHERE p.name = $pname AND r.type = $rtype CREATE (p)-[rel:CONTAINS_RISK]->(r) """ ] # 示例数据插入 tx.run(queries[0], name="XX卷烟厂技改项目") tx.r

<think>好的，用户的问题是关于如何在烟草项目管理中使用生成式AI结合合规与风险防控系统，需要用到Python、Neo4j和spaCy的代码示例和实现方法。首先，我需要理清用户的需求，可能涉及知识图谱构建、自然语言处理以及合规规则的自动化处理。 首先，用户提到了生成式AI，这可能指的是使用如GPT之类的模型生成文本，但结合合规和风险防控，可能需要模型能够识别或生成合规相关的建议。接下来是技术栈，Python作为主语言，Neo4j用于图数据库存储项目中的实体和关系，spaCy用于自然语言处理，比如解析法规文档。 用户的需求可能包括：如何构建烟草项目的知识图谱，如何利用spaCy处理文本数据，以及如何整合生成式AI进行风险预测或合规建议。需要参考已有的引用内容，特别是关于Neo4j连接和操作的部分，比如引用3中的增删改查示例。此外，引用2提到Neo4j用于知识图谱，这可能与构建合规知识图谱相关。 接下来，我需要考虑系统级指令的要求，比如数学公式的格式和引用标识。在技术实现中，可能涉及实体识别、关系抽取、图数据库存储、以及生成式模型的应用。需要分步骤说明，可能包括数据准备、NLP处理、知识图谱构建、模型训练、合规检查逻辑等。 可能的问题点包括：如何从文本中提取合规相关的实体和关系，如何将这些信息存入Neo4j，如何结合生成式AI进行风险预测，以及具体的代码示例。需要确保代码示例正确，特别是Neo4j的连接部分，参考引用3中的方法，使用官方的neo4j驱动。 另外，生成式AI的应用可能需要预训练模型，比如使用Hugging Face的Transformers库，加载模型生成建议。合规检查可能需要规则引擎，结合图数据库中的关系进行查询，比如检测潜在的违规风险。 最后，需要生成相关问题，帮助用户深入理解，比如优化知识图谱构建、提升NLP准确性，或者扩展应用场景等。同时，引用文献需要正确对应，用户提供的引用1似乎是一个错误连接，但引用2和3涉及Neo4j的使用，需正确标注。</think>### 生成式AI在烟草项目管理中的合规与风险防控实现方案 #### 1. 系统架构设计 基于生成式AI的合规风险防控系统通常包含以下模块： - **知识图谱构建**：使用Neo4j存储烟草项目相关实体（如法规、流程、风险点）及其关系 - **自然语言处理**：通过spaCy实现文本解析和实体识别 - **合规规则引擎**：结合生成式AI（如GPT模型）进行动态规则生成与风险预测 - **可视化界面**：集成风险预警和合规建议功能 #### 2. 核心代码实现 **2.1 Neo4j知识图谱构建** ```python from neo4j import GraphDatabase class Neo4jHandler: def __init__(self, uri, user, password): self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password)) def create_project_node(self, project_name, properties): with self.driver.session() as session: query = """ CREATE (p:Project $props) RETURN p """ result = session.run(query, props=properties) return result.single()[0] def link_risk_to_project(self, project_id, risk_name): with self.driver.session() as session: query = """ MATCH (p:Project) WHERE id(p) = $project_id MERGE (r:Risk {name: $risk_name}) CREATE (p)-[rel:HAS_RISK]->(r) RETURN rel """ return session.run(query, project_id=project_id, risk_name=risk_name) ``` **2.2 spaCy实体识别** ```python import spacy from spacy.matcher import PhraseMatcher nlp = spacy.load("zh_core_web_sm") def extract_entities(text): doc = nlp(text) matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab) patterns = [nlp.make_doc("烟草专卖"), nlp.make_doc("合规要求")] matcher.add("REGULATIONS", patterns) entities = [] for ent in doc.ents: entities.append((ent.text, ent.label_)) return entities ``` **2.3 生成式AI合规建议** ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2-medium') def generate_compliance_suggestion(context): prompt = f"根据以下烟草项目描述，生成合规建议：\n{context}\n建议：" result = generator(prompt, max_length=200, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] ``` #### 3. 系统集成方案 $$ \text{系统效能} = \alpha \cdot \text{规则覆盖率} + \beta \cdot \text{风险识别率} - \gamma \cdot \text{误报率} $$ 其中$\alpha, \beta, \gamma$为权重系数，需根据实际业务需求调整[^2]。 #### 4. 实施步骤 1. 建立Neo4j知识图谱模板（包含项目、法规、风险三类节点） 2. 使用spaCy处理历史项目文档，提取实体关系 3. 训练生成式AI模型生成合规建议模板 4. 开发风险预警规则引擎 5. 构建Web服务接口