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商业合同的代理图形
将法律信息构建为知识图，以使用langgraph代理提高答案的准确性The Post Agentic GraphRag用于商业合同的后图首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学，法律合同是定义当事方之间关系，义务和责任的基本文件。无论是合伙协议，NDA还是供应商合同，这些文件通常都包含推动决策，风险管理和合规性的关键信息。但是，从这些合同中导航和提取见解可能是一个复杂且耗时的过程。
在这篇文章中，我们将探讨如何通过使用Agentic GraphRag实施端到端解决方案来简化理解和使用法律合同的过程。我将GraphRag视为一个伞术语，用于任何方法，这些方法可以检索知识图中存储的信息，从而实现了更具结构化和上下文感知的响应。
GraphRag通过将法律合同构造成Neo4J的知识图，我们可以创建一个易于查询和分析的强大信息存储库。从那里开始，我们将构建一个langgraph代理，允许用户询问有关合同的特定问题，从而可以快速发现新的见解。
neo4j该代码可在此GitHub存储库中可用。
github存储库为什么构造数据很重要
某些领域与幼稚的抹布效果很好，但法律合同带来了独特的挑战。
如图所示，仅依靠向量指数检索相关块可以引入风险，例如从无关合同中提取信息。这是因为法律语言是高度结构化的，并且跨不同协议之间的类似措辞可能会导致错误或误导性检索。这些局限性突出了需要采用更结构化的方法，例如GraphRag，以确保确切和上下文感知的检索。
要实现GraphRag，我们首先需要构建知识图。
图形结构
CUAD（合同理解Atticus数据集） ，str
位置
或