iDC-NEU/YiGraph

解决的问题

YiGraph 解决了非技术用户从复杂关系数据中提取洞察的困难。它消除了用户手动编写复杂图查询或理解特定图算法的需求，使用户能够将自然语言业务问题转化为可执行且可追溯的算法驱动型报告。

工作原理

该系统使用 分析增强生成（AAG）框架，将大型语言模型（LLMs）与专业的图计算引擎相结合。与依赖 LLM 通过文本推理数据不同，YiGraph 利用 LLM 规划分析流程，然后调用可验证、可复现的图算法模块（通过 NetworkX 和 Neo4j）执行实际计算。它能够自动从原始文本、日志或表格中提取实体和关系，构建任务特定的图，再执行计划好的分析。

适用人群

• 业务分析师：无需编写代码即可识别洗钱循环或欺诈网络等模式的非技术用户。
• 风险调查人员：金融、电商或供应链管理领域中寻找隐藏关联和运营风险的专业人士。
• 高级用户/专家：希望与 AI 协作优化分析流程或为复杂调查指定精确算法的用户。

核心亮点

• 丰富的算法库：涵盖 21 个类别超过 200 个内置图算法（例如 PageRank、Louvain、Dijkstra）。
• AAG 框架：通过 LLM 负责规划、专业模块负责执行，确保结果可靠、可追溯、可复现。
• 多源数据支持：可自动从非结构化文本、日志和结构化表格中构建图。
• 灵活的操作模式：提供正常（完全自动化）、交互（协作式）、专家（用户自定义）三种模式。
• 端到端流程：覆盖从原始数据摄入、图构建到最终报告生成的完整流程。