可以利用网络爬虫技术进行数据抓取，或者购买法律文献数据库的授权。可以利用自然语言处理技术，如词向量、命名实体识别、关键词提取等，结合法规知识图谱来实现法规解读。可以使用开源的NLP框架，如NLTK、PyTorch、TensorFlow等。需要处理法规之间的复杂关系，如引用关系、上下位关系、相关关系等。同时还需要解决部分法规文本的缺失或错误问题。如何处理法规的变化和更新、法规的具体实施情况等问题是挑战之一。
实现路径：
1. 获取法规文本数据：这可以通过公开的法律数据库、法律文书库、政府网站等途径获取。可以利用网络爬虫技术进行数据抓取，或者购买法律文献数据库的授权。
2. 数据清洗和预处理：由于法规文本通常包含大量冗余信息，需要进行数据清洗和预处理以去除无用信息，并将文本进行分段、分句，使之成为可处理的数据格式。
3. 构建法规知识图谱：根据法规的层级结构和相关关系，将清洗后的数据构建成法规知识图谱。可以使用图数据库来存储和管理法规知识图谱。
4. 设计领域知识模型：根据领域知识和语义规则，设计合适的模型和算法用于解析法规文本。可以利用自然语言处理（NLP）技术，如词向量、命名实体识别、关键词提取等，结合法规知识图谱来实现法规解读。
5. 开发和训练模型：根据设计的模型和算法，使用机器学习或深度学习技术进行模型开发和训练。可以使用开源的NLP框架，如NLTK、PyTorch、TensorFlow等。
6. 模型评估和优化：通过对模型进行评估和优化，提高法规解读的准确性和效果。可以使用交叉验证、模型调参、模型集成等方法进行模型优化。
7. 接口开发和部署：将开发好的模型封装成API接口，以便其他系统调用。可以使用Web框架（如Flask、Django）进行接口的开发，并部署到服务器上。
挑战：
1. 法律文本的复杂性：法律文本通常具有复杂的句法结构和语义规则，需要进行深层次的语义分析和理解。如何处理法律术语、法规层级关系以及多义词等问题是挑战之一。
2. 法规知识图谱的构建：构建准确、完备的法规知识图谱是一项复杂的任务。需要处理法规之间的复杂关系，如引用关系、上下位关系、相关关系等。
3. 数据量和数据质量：需要获取大量的法规文本数据，并保证数据的准确性和完整性。同时还需要解决部分法规文本的缺失或错误问题。
4. 模型的训练和评估：如何选择合适的模型和算法，并进行有效的训练和评估。需要考虑模型的性能、效率和可解释性等方面的平衡。
5. 法规解读的准确性和普适性：法规解读需要保证准确性和普适性，能够适用于不同领域和不同层级的法规文本。如何处理法规的变化和更新、法规的具体实施情况等问题是挑战之一。