我自 2024 年 11 月起就看好圖形資料庫在法律領域的應用。讓我來解釋原因。

首先，規模是合適的。與擁有數萬甚至數十萬個檔案的程式碼庫不同，法律工作通常圍繞著少數幾份文件共同進行。在維護和重新計算圖形系統時，這代表著較少的額外負擔。此外，法律工作圍繞著定義明確的實體，並嘗試建立標準化的分類法，例如 Noslegal，這也與使用本體論（ontologies）的圖形方法相符。

但圖形為何重要？這關乎基礎設施的佈局。我們早已知道，一個良好的代理（agent）工具鏈可以極大地推動模型的潛力。提供預先計算的實體地圖有助於引導代理，加快其速度（因為它不需要在執行時計算太多關係），同時也充當代理思考代幣的「骨架」，將其錨定在定義好的關係上，以減輕幻覺。

法律工作需要一種結構化的方法，以優化律師規避和識別錯誤的能力。由於我們無法像程式碼一樣對法律邏輯進行語法檢查（lint），因此，基於圖形本體論，既能被人類讀者直觀解析，又能被 AI 拼湊出來，似乎是合乎邏輯的發展方向。