详解基于大模型的企业架构建模，附66页PDF白皮书

在银行数字化转型的大趋势下，这份白皮书提出了以 SBVR 范式+Prompt、RAG 检索增强、大模型链式拆分等方法论，为企业架构建模提供了一条新路径。

白皮书亮点回顾

1. 用 SBVR 范式显性化“隐性”规则

白皮书首要步骤是抽取业务术语与业务规则，统一为 SBVR™ 规范格式，既有利于业务专家表达，也能被工具自动解析。这种“先定义词典、再谈建模”的思路，解决了长期困扰业务与 IT 的沟通歧义问题。

2. RAG 挂载：动态、可增量的业务资产

将术语和规则外挂到检索增强生成（RAG）知识库，大模型可实时检索最新文档，生成结构化资产，并在知识更新时自动增量补齐。白皮书指出，80 % + 的流程任务与实体能由此自动生成，人工只需校对和补充，工时节省高达 85 %。

3. 链式拆分：精细化生成结构化需求

针对复杂需求，白皮书运用 Chain‑of‑Thought（CoT）线性拆分――“需求概况→活动识别→任务清单→规则映射”四步走——比端到端直生成的准确度高出近 20 个百分点。这样一来，生成的需求文档一次通过评审，返工大幅减少。

白皮书如下：