Falkor-IRAC: Graph-Constrained Generation for Verified Legal Reasoning in Indian Judicial AI
Falkor-IRAC：基于图约束生成的印度司法AI推理验证框架
🧭 图约束生成 · 法律推理验证
用IRAC知识图谱约束LLM生成，通过可证伪验证器确保法律推理的引用真实与逻辑自洽
📌 工作参考价值（4 点）
- 可证伪验证器（Verifier Agent）模式：生成后由独立代理在图谱中回溯验证路径，可部署于对话推荐系统，对生成的解释或商品推荐理由进行事实核验，杜绝虚假属性拼接。
- 知识图谱约束生成：将领域知识结构化为节点与关系（类似商品-属性-规则图谱），生成时必须匹配图谱中的有效路径，避免LLM自由发挥产生不合规内容，适用于电商合规文案或营销话术生成。
- 冲突检测作为一级输出：推荐系统可借鉴，当多路召回或多目标融合产生矛盾（如“高性价比”与“高端定价”同时出现）时主动暴露，而非强行择优，提升透明度。
- 图原生评估指标：引用接地准确率、路径有效率等指标可迁移至推荐解释评估，衡量解释与知识库的符合程度，替代传统NLP指标，更贴合业务对可信解释的要求。