Версия Markdown

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Как образец AWS для проверки договоров аренды отделяет ИИ от решений о соблюдении требований

> В образце AWS вопросы по договорам аренды направляются через Amazon Quick к фиксированному набору инструментов и движку правил. В руководстве разобраны квитанция о проверке, цепочка доказательств, ограничения настройки и то, что должны подтвердить внедряющие решение команды.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-03T08:22:25.737Z
Updated: 2026-10-03T08:22:25.737Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/aws-lease-compliance-adjudicated-query-guide

![Conceptual charcoal illustration of an open archive drawer filled with lease folders, one orange divider and a blank slip clipped to the drawer front.](https://bigchange.ai/api/media/file/aws-lease-review-archive-hero-v1.png)
AI-generated conceptual editorial illustration by BIG CHANGE.

AWS опубликовала эталонный проект Amazon Quick для вопросов о соблюдении требований в большой коллекции договоров аренды. Полезная идея здесь — строгое разделение ролей: чат-модель выбирает заранее заданный инструмент и объясняет ответ, а отдельный движок правил определяет состав проверяемых записей и выносит каждое заключение. В [публикации от 2 октября](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/sweep-thousands-of-leases-for-compliance-using-amazon-quick-and-the-adjudicated-query-pattern/) и [репозитории образца](https://github.com/aws-samples/sample-quick-adjudicated-query) описан учебный прототип, а не проверенный сервис юридического соответствия требованиям.

Для инженера или руководителя по соблюдению требований вопрос в том, подходит ли такое разграничение для проверяемого решения. В образце используются синтетические договоры аренды, вымышленные правила и ссылки на источники. Приведённые итоги показывают предполагаемый формат результата; они ничего не говорят о точности на реальных договорах или о требованиях закона.

## Главное изменение

- **Что изменилось:** образец AWS превращает ИИ в управляемый интерфейс к фиксированному набору инструментов проверки. Движок правил определяет результаты для перечисленной совокупности договоров аренды.
- **Почему это важно:** правила с версиями и квитанция с доказательствами дают проверяющим возможность изучить оценку выбранных записей вне чата.
- **За чем следить:** квитанция не подтверждает полноту перечня документов, качество извлечения данных или правильность юридических правил. Внедряющие решение должны проверить эти входные данные, указание пользователя и работу системы на собственных данных.

## Сначала определяется совокупность, потом составляется запрос

Пользователь может спросить Quick, какие договоры аренды в Техасе нарушают правило о штрафе за просрочку на заданную дату. Quick направляет запрос в `sweep_compliance` — одну из шести именованных операций MCP. Операция использует указанную юрисдикцию и дату, чтобы выбрать совокупность записей и применимые правила с версиями. Модель не пишет SQL-запрос и не определяет, соответствует ли условие договора правилу. Движок применяет фиксированные операторы сравнения, а значения правил передаются ему как параметры. По словам AWS, при официальной массовой проверке модель не используется. [AWS объясняет контракт операции здесь](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/sweep-thousands-of-leases-for-compliance-using-amazon-quick-and-the-adjudicated-query-pattern/); в [репозитории описана её реализация](https://github.com/aws-samples/sample-quick-adjudicated-query).

У остальных инструментов более узкие функции. `simulate_rule_change` позволяет в исследовательском режиме подсчитать предполагаемые значения, не записывая заключений. `explore_clauses` ранжирует отфильтрованную выборку по семантическому сходству и не отвечает на вопрос «сколько?». `get_finding` извлекает одну цепочку доказательств; `list_rules` показывает правила, действовавшие на выбранную дату; `check_connection` проверяет передачу данных. Это различие важно: выборка подходящих условий договора не является переписью всей совокупности.

При массовой проверке создаётся квитанция, учитывающая каждую просмотренную запись в одной из четырёх категорий: соответствует требованиям, нарушение, неоднозначный результат или прочитать не удалось. Перед сохранением движок проверяет, что сумма записей по категориям равна общему числу просмотренных записей. Quick может показать итоговые числа и небольшую выборку, а панель Quick Sight считывает полный набор результатов из того же хранилища Aurora. Каждое заключение содержит текст условия, извлечённые и ожидаемые значения, версию правила и ссылку на источник. Это свойства проекта AWS, а не заявление о том, что BIG CHANGE запускала его или независимо проверила результаты.

Квитанция учитывает выбранную совокупность. Она не показывает, что в исходный перечень вошли все договоры аренды, что извлечение правильно захватило каждое относящееся к делу условие или что правило соответствует действующему закону. Для этого нужны отдельная сверка, проверка извлечения и юридическое утверждение. Если неизвестно, что именно входит во «все договоры аренды Техаса», точный подсчёт всё равно может описывать неверно выбранную совокупность.

## Что потребуется создать

В [архитектуре образца](https://github.com/aws-samples/sample-quick-adjudicated-query) чат-агент Quick подключён к серверу MCP в AWS Lambda. Amazon Cognito выдаёт токен сервиса, который проверяет API Gateway. Lambda читает и записывает данные в Aurora Serverless v2 через Data API службы RDS. Quick Sight обращается к той же базе данных через подключение VPC. AWS использует векторные представления Bedrock и языковую модель только для инструмента исследовательского поиска по условиям; официальная массовая проверка остаётся детерминированной.

В опубликованном примере используются синтетический набор из 50 000 договоров аренды, свод правил с версиями и приёмочный скрипт, который, по словам AWS, выполняет 28 проверок развёрнутого комплекса. В репозитории прямо указано, что код не готов к промышленной эксплуатации, юридические положения вымышлены, а реальные данные арендаторов требуют дополнительной проверки безопасности и независимой юридической оценки. Мы изучили документацию и описание репозитория, но не разворачивали комплекс, не запускали эти проверки и не тестировали маршрутизацию инструментов чат-агента.

Чтобы адаптировать образец, сначала определите авторитетный перечень записей и точное правило включения в него. Затем выясните, какие поля можно надёжно извлекать, какие сравнения по правилам действительно механические и кто утверждает каждую версию правил. Сохраняйте исходный текст, статус извлечения, версию правила, оператора, сравниваемые значения, дату и идентификатор результата, чтобы проверяющий мог восстановить ход проверки. Сверяйте квитанцию с перечнем документов вне ответа чата. Это проектные проверки, вытекающие из заявленных гарантий и ограничений образца, а не проверенные нами шаги.

По словам AWS, токен Cognito с учётными данными клиента идентифицирует приложение Quick, а не человека, задающего вопрос в чате. В образце для установления личности пользователя предлагается сопоставлять идентификатор и время массовой проверки с журналом аудита Quick; если хранилище результатов проверки само должно записывать личность пользователя, AWS рекомендует передавать и сохранять идентификатор конечного пользователя. Команде, которой нужно, чтобы каждое заключение само по себе служило аудиторской записью, следует определить это до развёртывания.

## Доступ, ограничения и стоимость

В инструкции AWS предполагаются учётная запись AWS, настроенные учётные данные AWS CLI v2, Python и Node 24 для CDK, доступ к моделям в `us-east-1` и среда Amazon Quick с коннектором MCP и Quick Sight. В публикации указана версия Python 3.12, а в связанном README — Python 3.9 или новее. Перед выбором локальной среды проверьте текущие требования репозитория. В инструкциях образца зафиксирован CDK CLI 2.261.0, но это зависимость данного образца, а не общее требование AWS.

Актуальное [руководство Quick по MCP](https://docs.aws.amazon.com/quick/latest/userguide/mcp-integration.html) устанавливает для каждой операции фиксированный тайм-аут в 60 секунд, разрешает не более 100 инструментов на подключение к серверу и не передаёт пользовательские HTTP-заголовки. Для большой массовой проверки этот тайм-аут нужно проверить на рабочей нагрузке: корректное длительное задание базы данных всё равно нельзя выполнить как синхронную операцию Quick, если оно превышает ограничение коннектора. В руководстве сказано, что список инструментов пользовательского коннектора можно обновить с помощью **Sync**. В блоге AWS и README образца вместо этого предлагается удалить интеграцию и создать её заново после изменения инструментов. Следуйте текущей документации Quick для действующей версии коннектора и проверьте зарегистрированный список инструментов и маршрутизацию в своей среде.

Это система из нескольких сервисов, поэтому опубликованные материалы не дают обоснованной единой «цены одной проверки». На странице [тарифов Quick](https://aws.amazon.com/quick/pricing/pricing/) отдельно указаны стоимость подписки и тарификация по часам работы агента; для некоторых возможностей также взимается плата за Quick Sight. [Тарифы Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/pricing/) зависят от вычислительной ёмкости, хранилища и конфигурации ввода-вывода; в образце минимальная ёмкость 0,5 ACU остаётся включённой вместо приостановки до нуля. Для оценки рабочей нагрузки также нужны расчёты расходов на API Gateway, Lambda и любые исследовательские вызовы Bedrock. Репозиторий рекомендует удалить комплекс после оценки, чтобы избежать дальнейших расходов. Для этой статьи ресурсы AWS не создавались.

## Контрольный список для принятия решения

Используйте эту схему, только если команда может ответить на следующие вопросы с учётом собственных данных и средств контроля:

- Можете ли вы перечислить всю совокупность с помощью проверенного, неизменного условия и сверить её с авторитетным реестром?
- Являются ли правила механическими сравнениями с утверждёнными версиями, датами вступления в силу и ссылками на источники? Какие случаи должны оставаться неоднозначными для проверки человеком?
- Можно ли учитывать сбои извлечения и нечитаемые документы, а не молча исключать их?
- Сохраняются ли для каждого заключения исходное условие, сравниваемые значения и версия правила, и можно ли получить полный набор доказательств вне чата?
- Успеет ли массовая проверка завершиться в пределах тайм-аута операции Quick и как вы установите личность запросившего результат?
- Рассчитала ли команда стоимость подписки, базы данных и сервисов для ожидаемого объёма, а затем проверила производительность и качество результата на разрешённых к использованию данных?

Если задача требует юридической интерпретации или суждения о размытом стандарте, детерминированная метка «соответствует/не соответствует» может скрыть именно тот вопрос, который должен решать человек. Если команде нужны репрезентативные примеры, семантический поиск проще. Если утверждённый движок правил и панель уже помогают подотчётным пользователям, диалоговый интерфейс необязателен. Эти альтернативы следуют из обсуждения AWS «неправильного выбора» и ограничений синтетического образца.

## Источники и дополнительная литература

- [Блог AWS Machine Learning, «Проверка тысяч договоров аренды на соответствие требованиям с помощью Amazon Quick и подхода Adjudicated Query»](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/sweep-thousands-of-leases-for-compliance-using-amazon-quick-and-the-adjudicated-query-pattern/) (2 октября 2026 года). Архитектура поставщика, семантика операций, описание образца и заявленные границы отказов. Примеры чисел и поведения — описания AWS, а не независимые измерения.
- [Репозиторий образца AWS](https://github.com/aws-samples/sample-quick-adjudicated-query). README, структура файлов, предположения по настройке и прямые предупреждения о синтетических данных, вымышленном законодательстве и неготовности к промышленной эксплуатации. Для этой статьи код не разворачивался и не тестировался.
- [Руководство по интеграции Model Context Protocol (MCP) с Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quick/latest/userguide/mcp-integration.html). Текущая настройка коннектора, работа Sync и ограничения операций. Инструкция по обновлению отличается от публикации и README.
- [Тарифы Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quick/pricing/pricing/) и [тарифы Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/pricing/). Актуальные тарифные схемы и переменные для оценки реальной рабочей нагрузки; ни один источник не приводит полную стоимость этого образца.

## Sources

- [Sweep thousands of leases for compliance using Amazon Quick and the Adjudicated Query pattern](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/sweep-thousands-of-leases-for-compliance-using-amazon-quick-and-the-adjudicated-query-pattern/) — Официальная публикация поставщика с описанием архитектуры, шести инструментов MCP, примеров результатов, настройки и ограничений. Данные в примере синтетические; это не тест BIG CHANGE и не независимая проверка.
- [aws-samples/sample-quick-adjudicated-query](https://github.com/aws-samples/sample-quick-adjudicated-query) — Официальный README образца, структура файлов и предварительные условия. Прямо указано, что данные синтетические или правила придуманы, код не готов к промышленной эксплуатации, а юридическая и проверка безопасности необходимы. BIG CHANGE не разворачивала и не тестировала образец.
- [Интеграция Model Context Protocol (MCP) — Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quick/latest/userguide/mcp-integration.html) — Текущая документация коннектора: тайм-аут операции 60 секунд, максимум 100 инструментов, пользовательские заголовки не передаются, а для обновления списка инструментов пользовательского коннектора предусмотрен Sync. Инструкция Sync отличается от совета в образце удалить и создать интеграцию заново.
- [Тарифы Amazon Quick](https://aws.amazon.com/quick/pricing/pricing/) — Официальные сведения о тарифах плана, часах работы агента и Quick Sight; полная стоимость эталонного комплекса или одной проверки не приводится.
- [Тарифы Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/rds/aurora/pricing/) — Официальная структура переменных расходов на ёмкость Aurora, хранилище и ввод-вывод. В README образца указана минимальная активная ёмкость 0,5 ACU. Полный расчёт стоимости рабочей нагрузки не выполнялся.