Architecture
面向可扩展金融智能的技术架构
平台路线结合 RAG、多模态文档理解、多智能体编排和 GPU 加速推理，服务高密度金融研究负载。
第一层：数据源
财报、年报、交易所公告、投资者演示、新闻、电话会纪要、行情数据和内部研究笔记。
第二层：接入与解析
PDF 解析、OCR、表格抽取、图表理解和元数据标准化。
第三层：金融知识库
向量数据库、公司画像、事件时间线、指标存储和来源索引。
第四层：智能体编排
财报智能体、风险智能体、估值智能体、新闻智能体和报告智能体并行协作。
第五层：推理层
LLM 推理、重排序、摘要、分类、实体抽取、情绪识别和长上下文分析。
第六层：应用层
研究仪表盘、报告生成、风险提醒、API 和团队工作区。
为什么金融 AI 需要 GPU 加速
大规模文档理解
长篇财报、公告和研报需要批量解析、向量化和检索。
并行智能体执行
多个智能体同时处理业绩、风险、估值和行业维度。
低延迟市场监控
新闻与公告需要接近实时处理和告警。
多模态金融分析
金融 PDF 包含文字、表格、扫描件和图形信息。
安全与合规设计贯穿数据接入、知识库、智能体输出和人工复核流程，平台仅用于研究辅助与信息展示。