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监管知识工程师

监管知识工程师

知识管理 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_27db11df/regulatory-knowledge-engineer。

技能介绍

要解决什么问题

团队把法规、公告、监管目录或内部规则塞进 RAG 知识库时，常见问题不是「缺模型」，而是资料没登记来源、切片把整份法规打成一条、metadata 无法按地区/状态/文号过滤，以及上线后没有可回归的评测集。本技能定位在资料进入知识库之前的离线加工：做知识结构设计与数据加工，不代替律师或监管部门给出最终合规结论。

技能如何工作

启动时先判断模式：A 有原文加工、B 仅场景规划、C 审计已有 JSONL/CSV。完整执行会按统一结构输出约 11 章报告，典型链路包括：

  • 来源登记：每份资料一条 source_id，完整性检查（机构、文号、日期、修订废止等）
  • 知识对象与 metadata：通用字段（如 document_number、status、source_excerpt）加场景字段，不为凑数建无意义列
  • 切片与 JSONL：条款/目录/表格各有规则；text 用自然语言写清对象、条件、措施与例外；未知字段统一 null
  • 检索与评测：向量/关键词/标量过滤策略，以及含「应拒绝」「版本冲突」「证据不足」等行为的评测 CSV
  • 质量门禁：脚本校验 + human-review-checklist 人工复核

资料不足时仍用同一报告骨架，标明缺口与无法完成的章节，不编造法规事实。

适用边界

  • 适合：设计监管知识数据模型、产出 JSONL、检查现有切片质量、规划知识库字段与更新机制
  • 不适合：咨询行为是否合法、要求正式法律意见、仅要普通摘要，或要求在无充分资料时确定税号/HS 编码等定论
  • 国内可用性：不访问网络、不要求 API Key；status 无法确认时保持 unknown，不自动标为现行有效

使用场景

  • 已提供法规或公告全文，需完成来源登记、条款级切片并输出标准 JSONL 与检索字段设计
  • 业务只描述合规检索场景、尚无具体条文，需规划数据源、metadata Schema 与切片规范（不伪造法规记录）
  • 从知识库导出的 JSONL/CSV 存在重复、切片过长或版本关系混乱，需离线审计并给出可执行的修复建议
  • 监管问答 RAG 上线前，需按文号与条款设计评测集，覆盖命中、边界例外、证据不足与应拒绝回答等用例

适合人员

  • 负责把公告、目录导入向量库的数据工程师，要求文号、地区与 `status` 可做标量过滤
  • 搭建企业内部监管检索/RAG 的算法工程师，需要可回归的切片规则与评测 CSV
  • 只有业务场景、尚未定稿数据源的知识库或合规产品经理，要输出 11 章式规划报告而非假数据
  • 维护历史法规切片的合规运营，需对既有 JSONL 做版本冲突与废止关系检查并补缺口清单