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Neo4j · 共享关系记忆（P0 最小集）

为何需要：持仓-产品-客户、产品-适当性规则、客户-代理人归属是 四 Agent 共同依赖的关系视图，用于：
C-01 持仓关联、A-01 客户概况、R-01/R-02 上下文、D-05 交叉问数。
为何不存 MySQL 主表：关系遍历与传导（持仓→行业→风险事件）在图上更高效；事实金额仍以 Core RO 为准。

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1. P0 节点（Node Labels）

Label	主键属性	来源	说明
Customer	customer_id	Core 同步	不含敏感明文，仅 ID + 脱敏标记
Advisor	advisor_id	Core 同步
Product	product_id	Core 同步	基金/产品
RiskGrade	code	Core	C1C5 或 R1R5
Industry	industry_code	Core 同步	行业分类，P1 扩展

不在 Neo4j 存：会话、审计、向量、画像 JSON（仍 MySQL）。

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2. P0 关系（Relationships）

关系	起 → 止	属性	用途
ASSIGNED_TO	Customer → Advisor	since, status	F-01 归属校验
HAS_RISK_LEVEL	Customer → RiskGrade	source=l0, evaluated_at	R-02 适当性（L0 权威）
HOLDS	Customer → Product	qty, market_value, cost, pnl_pct, as_of	C-01/A-01/R-01 上下文
REQUIRES_MIN_RISK	Product → RiskGrade	rule_id	R-02 产品最低适配等级
BELONGS_TO	Product → Industry	—	C-13 持仓传导，P1

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3. 同步策略

Core 持仓/产品/归属变更（CDC 或 T+0 批）
    → Sync Job 更新 Neo4j 节点与 HOLDS/ASSIGNED_TO
    → 金额字段 as_of 戳记；Agent 展示时仍可调 Core API 二次确认

Agent 写入画像（L1/L2/L3）
    → 不写 Neo4j（避免双写）；Neo4j 只读关系，画像走 MySQL

同步频率	数据
准实时（≤5min）	HOLDS 市值/盈亏
日批	Industry、REQUIRES_MIN_RISK
事件驱动	ASSIGNED_TO 变更

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4. 各 Agent 读图场景

Agent	Cypher 意图示例	场景
客户财富	我的某产品→所属行业→相关资讯标的	C-01, C-13
代理人助手	客户→持仓→产品风险等级分布	A-01
风控监测	客户→HOLDS→Product→REQUIRES_MIN_RISK vs HAS_RISK_LEVEL	R-02
数据分析	统计某 RiskGrade 下 HOLD 产品类别分布	D-05

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5. P0 不建模（避免过度设计）

不建	原因
会话/Message 节点	MySQL + Redis 已覆盖
预警 Alert 节点	MySQL risk_alert 权威
画像标签节点	MySQL JSON + 分析用 SQL 聚合足够 P0
全文文档节点	Milvus 负责 RAG

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6. 示例 Cypher（R-02 适当性）

MATCH (c:Customer {customer_id: $cid})-[:HAS_RISK_LEVEL]->(cr:RiskGrade)
MATCH (p:Product {product_id: $pid})-[:REQUIRES_MIN_RISK]->(pr:RiskGrade)
RETURN cr.code AS customer_risk, pr.code AS product_min_risk

硬判定逻辑仍在风控服务代码 + Core 规则引擎；Neo4j 提供 关系查询加速，非唯一真相源。