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智能评分 60
如何从 PDF 构建金融知识图谱？
AI 推荐理由
建议查看原文中的双库架构与混合解析细节，其按发票/合同走确定性规则、10-K/MD&A 走 Claude Haiku + Sonnet 的分级策略可作为同类金融文档知识图谱工程的直接参考。核心解读
LandingAI 黑客松项目 ArthaNethra 展示了从 PDF 构建可查询、可溯源金融知识图谱的完整流程，涵盖文档摄入、ADE 提取、按文档类型路由的归一化、双库索引及风险检测。系统对不同文档采用差异化解析：发票、贷款与合同使用确定性解析，10-K 和 MD&A 使用 Claude Haiku 结合正则提取，必要时调用 Sonnet；将 Company、Subsidiary 等 10 类实体存入 Weaviate（500 词分块、100 词重叠，all-mpnet-base-v2 向量化），26 种规范关系存入 Neo4j，并通过 40 余个别名映射到规范类型以降低图谱碎片化。所有实体与关系均附带 citation 元数据（文档、页码、章节），风险检测模块以 4 条阈值规则结合图模式异常扫描完成规则与 LLM 混合检测。