多模态报告自动化生成系统
案例介绍
多模态数据处理：集成文本、表格和图像数据，通过离线爬取公司年报和在线抓取新闻资讯、股价等信息，构建统一的金融数据运营管道。
文档树与多检索策略：采用文档树结构对年报长文本进行组织与索引，并结合 RAG、正则表达式和 OCR 提取表格数据，提升数据处理的完整性和精度。
智能 Agent 系统：搭建感知 Agent 和规划 MultiAgent，利用多模态大模型处理个股新闻、K 线图和财报信息，并生成初稿和终稿研报。
AI 模型网关与任务队列：通过集成 ChatGPT、文心一言等多模型构建 AI 模型网关，支持多模型调用与失败自动重试，同时结合 Celery 实现异步任务调度与离线数据更新。
多模态报告自动化生成系统
案例介绍
本项目以数字金融科技为背景，针对当前金融研报生成的复杂性与高专业性，提出了一种基于多模态技术的智能研报生成方案。通过融合大模型技术与金融领域数据，项目实现了从数据采集到报告生成的全流程创新设计，旨在提升智能投研和投顾服务的效率与质量。
多模态数据处理：集成文本、表格和图像数据，通过离线爬取公司年报和在线抓取新闻资讯、股价等信息，构建统一的金融数据运营管道。
文档树与多检索策略：采用文档树结构对年报长文本进行组织与索引，并结合 RAG、正则表达式和 OCR 提取表格数据，提升数据处理的完整性和精度。
智能 Agent 系统：搭建感知 Agent 和规划 MultiAgent，利用多模态大模型处理个股新闻、K 线图和财报信息，并生成初稿和终稿研报。
AI 模型网关与任务队列：通过集成 ChatGPT、文心一言等多模型构建 AI 模型网关，支持多模型调用与失败自动重试，同时结合 Celery 实现异步任务调度与离线数据更新。
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