LandingAI 黑客松项目 ArthaNethra 展示了从 PDF 文档到可查询、可溯源、可推理的金融知识图谱的完整技术流程，包含双库架构、实体关系设计和风险检测机制。
📝 详细摘要
该推文详细介绍了 LandingAI 黑客松项目 ArthaNethra 的技术方案，展示了如何从 PDF 文档构建金融知识图谱。核心流程包括：文档上传与分配 ID、使用 LandingAI ADE 进行结构化提取（大文件异步处理）、按文档类型路由解析器（发票/贷款/合同用确定性解析，10-K/MD&A 用 Claude Haiku + 正则）、双库索引（Weaviate 用于语义搜索，Neo4j 用于多跳遍历）、以及规则 + LLM 异常检测。知识图谱设计了 10 类实体和 26 种规范关系，并包含同义词归一化层和 citation 元数据。这是一个完整的、可落地的技术方案，对从事金融文档处理、知识图谱构建的开发者有较高参考价值。
📊 文章信息
AI 初评：87
来源：meng shao(@shao__meng)
作者：meng shao
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：4 分钟
字数：859
标签： 知识图谱, 金融, PDF 提取, RAG, LandingAI