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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。
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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
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让我们浏览主要组成部分： KYC代理 neo4j MCP Cypher服务器- 工具集。