4步用知识图谱和GraphRAG构建AI智能体，合同审查效率提升10倍！

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点击上方 ↗️ 「 活水智能 」 ， 关注 + 星标🌟 作者：Ed Sandoval 编译：活水智能 基于问题的提取方法 在这篇文章中，我们介绍了一种利用图检索增强生成（GraphRAG）方法的方案，以简化商业合同数据的处理过程，并构建一个问答智能体（Q Agent）。 这种方法与传统的检索增强生成（RAG）方法不同，其重点在于提高数据提取的效率，而不是像传统 RAG 那样不加区分地拆分和向量化整个文档。 在传统 RAG 方法中，每个文档都会被拆分成若干小块并向量化以供检索，这可能会导致大量不必要的数据被拆分、存储到向量索引中。然而，在这里，我们的重点是针对特定的用例（如商业合同审查）从每份合同中提取最相关的信息。这些数据随后被结构化为知识图谱，以组织关键实体和关系，从而通过 Cypher 查询（Neo4j 的查询语言）和向量搜索实现更精确的图 ………………………………