文档摘要

源文件：chapter3/structured-knowledge-extraction/README.md 实验 3-13：从结构化数据中提取隐性知识——以司法判例分析为例 配套《深入理解 AI Agent》第 3 章。演示如何让 Agent 不把知识库当成"只能检索的静态仓库"， 而是先把数据读懂、从数据本身归纳出结构化的决策逻辑，再基于这套逻辑回答问题。 以三类罪名（盗窃罪 / 故意伤害罪 / 诈骗罪）的判例为例，完整走通四段流水线： 与"预定义僵化 schema + 回归黑箱"的做法相反，本实验的两个关键创新是： 因子不预设、由 LLM 从数据里自由归纳；判决经验不靠回归拟合刑期、而靠聚类出可解释的案件原型。 四段流水线 ① 自下而上因子发现（ ） 不预先定义任何字段。

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