graphrag在行动中:一种简单的知识客户调查的代理

本博客文章为AI工程师和开发人员提供了动手指南,介绍了如何使用OpenAI代理SDK构建初始的KYC代理原型。我们将探索如何为我们的代理配备一套工具(包括MCP服务器工具),以发现和调查潜在的欺诈模式。

来源:走向数据科学

金融服务世界,知识客户(KYC)和反洗钱(AML)是针对非法活动的关键防御线。 KYC自然地将其建模为图形问题,其中客户,帐户,交易,IP地址,设备和位置都是在庞大的关系网络中互连的节点。调查人员通过这些复杂的连接网筛选,试图将看似不同的点连接到发现欺诈,违反制裁和洗钱环。

这是通过知识图(GraphRag)扎根的AI的绝佳用例。复杂的连接网络需要超越标准基于文档的抹布的功能(通常基于向量相似性搜索和重读技术)。

披露

我是Neo4J的AI高级产品经理,这篇文章中的图形数据库。尽管摘要专注于Neo4J,但可以使用任何图形数据库应用相同的模式。我的主要目的是与AI/ML社区分享有关构建GraphRag代理的实用指南。链接存储库中的所有代码都是开源的,可以免费探索,尝试和适应。

AI的高级产品经理在Neo4J 链接的存储库 本博客文章中的所有内容都是由作者创建的。 graphrag kyc代理 本博客文章为AI工程师和开发人员提供了动手指南,介绍了如何使用OpenAI代理SDK构建初始的KYC代理原型。 我们将探索如何为代理商配备一套工具,以发现和调查潜在的欺诈模式。 OpenAI代理SDK 下图说明了代理处理管道,以回答KYC调查期间提出的问题。 使用餐巾AI 生成的作者图像 餐巾AI 让我们浏览主要组成部分: KYC代理 neo4j MCP Cypher服务器 工具集。 获取客户详细信息:一个给定客户ID的图形检索工具,它检索有关客户的信息,包括其帐户和最近的交易历史记录。 neo4J MCP Cypher服务器 关键零件 AI的高级产品经理在Neo4J

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本博客文章中的所有内容都是由作者创建的。

graphrag kyc代理

本博客文章为AI工程师和开发人员提供了动手指南,介绍了如何使用OpenAI代理SDK构建初始的KYC代理原型。 我们将探索如何为代理商配备一套工具,以发现和调查潜在的欺诈模式。

OpenAI代理SDK

下图说明了代理处理管道,以回答KYC调查期间提出的问题。
使用餐巾AI

餐巾AI

让我们浏览主要组成部分: KYC代理 neo4j MCP Cypher服务器
    工具集。
获取客户详细信息:一个给定客户ID的图形检索工具,它检索有关客户的信息,包括其帐户和最近的交易历史记录。 neo4J MCP Cypher服务器关键零件