构建法律文档知识图谱的完整流程解析 🧑⚖️
学习如何将法律合同通过端到端流程转化为结构化实体图，精准捕捉各方、地点及合同条款间复杂关联。核心突破在于先将全文档转换成结构化数据，再进行后续处理：
• 使用 LlamaParse 将文档解析为结构清晰的 markdown 令牌，保证信息颗粒度和格式统一。
• 通过大语言模型实现合同分类，支持多种合同类型的智能识别。
• 根据分类结果调用 LlamaExtract，结合定制的抽取 schema，精准抓取各类合同特有字段，实现结构化数据的深度挖掘。
• 利用 Neo4j 构建知识图谱，节点涵盖合同、签约方及地理位置，实现复杂关系查询和推理。
此方案不仅提升了法律数据的可用性，更为自动化分析、合同管理带来巨大潜力。推荐体验配套 Jupyter Notebook 与 LlamaCloud 平台，完整实践从 ETL 到知识图谱构建的实操细节。
🔗 Notebook 详解：docs.llamaindex.ai/en/latest/examples/cookbooks/build_knowledge_graph_with_neo4j_llamacloud
详情🔗 x.com/jerryjliu0/status/1957141315088728276
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