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用户上手案例

1. 简介​

本文档帮助新用户快速了解 易图 在图数据集上的典型用法，并借助 普通 / 交互 / 专家 三种模式，完成从基础分析到复杂决策的各类任务。

三种模式说明​

  • 普通模式：用户只需提交业务问题，易图会自动完成问题解析、算法选择与计算执行，并生成分析报告，适合非技术背景或一般业务用户。
  • 交互模式：用户与易图协同分析业务问题。针对给定问题，易图会与大模型交互确定计算流程与图算法，再按既定方案执行并反馈分析报告，适合对业务与图算法有一定了解的进阶用户。
  • 专家模式：用户直接给出业务问题及解决思路、计算步骤与图算法，易图按用户方案执行计算并输出分析报告，适合深度掌握业务与图算法的专家用户。

使用方式​

  • Web 界面：聊天界面默认为普通模式，可在界面中选择「交互模式」或「专家模式」。
  • 终端交互模式（Terminal）：通过以下指令切换模式： 
    mode normal/interact/expert

2. 样例数据集​

  • AMLSim1K（金融反洗钱图数据）

2.1 数据集概述​

  • 数据集名称：AMLSim
  • 类型：反洗钱（AML）研究用合成图数据集（IBM Research）
  • 图结构：
    • 节点：账户（Account）
    • 边：交易（Transaction）
  • 典型节点特征：Account_id、Init_balance、Account_type、Prior_sar_count、Open_dt、First_name、Last_name、City、State、Lat、Lon
  • 典型边特征：BASE_AMT、TRAN_TIMESTAMP、IS_SAR
  • 典型可疑模式：
    • 资金聚合（Fan-in）
    • 回环交易（Cycle）
@misc{AMLSim, author = {Toyotaro Suzumura and Hiroki Kanezashi}, title = {{Anti-Money Laundering Datasets}: {InPlusLab} Anti-Money Laundering DataDatasets}, howpublished = {\url{http://github.com/IBM/AMLSim/}}, year = 2021 }

2.2 数据集选择​

  • Web 界面：在聊天界面中选择数据集「AMLSim1K」。
  • 终端交互模式（Terminal）：使用以下指令。
    查看当前已配置的数据集： 
    datasets
    选择数据集： 
    use AMLSim1K