Génération de rapports d’analyse financière
Appeler un modèle à long contexte pour analyser les rapports financiers et les annonces, et générer des synthèses de recherche et des rapports structurés. Compresser les informations clés de dizaines de pages de PDF en données structurées et en résumés lisibles est l’un des scénarios d’implémentation les plus matures des grands modèles à ce jour.
Pipeline typique
- Analyse de document : après conversion des rapports financiers/annonces en texte, les confier au modèle à long contexte pour l’extraction d’informations ;
- Sortie structurée : utiliser un format JSON pour définir la sortie attendue (revenus, marge brute, indicateurs de risque, etc.) ;
- Résumé et rapport : générer des synthèses de recherche de différents niveaux de profondeur à partir des données structurées ;
- Amélioration par récupération : vectoriser et stocker les anciens rapports de recherche, puis lors des questions, récupérer d’abord puis générer ; voir 文本向量化。
Modèles recommandés
| Étape | Recommandation | Description |
|---|---|---|
| Extraction de longs documents | claude-sonnet-5、gemini-3.1-pro | Performances stables sur les longs contextes |
| Analyse approfondie | claude-opus-4-6-thinking、gpt-5.5-high | Étapes intensives en raisonnement |
| Résumé par lots | gemini-3.5-flash、gpt-5.4-mini | Étapes sensibles au coût |
| Reconnaissance de graphiques/documents scannés | Modèle visuel, voir 图像理解 | Interprétation des graphiques des rapports financiers |
Points clés de mise en œuvre
- Pour les longs documents, faites attention à la limite de contexte d’une seule requête ; pour des documents trop longs, découpez-les d’abord en blocs puis agrégerez-les ;
- Pour la sortie structurée, il est recommandé de fournir un JSON Schema dans le prompt et de valider la réponse, puis de réessayer en cas d’échec ;
- Les données financières sont sensibles ; 4ALL API relaie de manière transparente et ne conserve pas le contenu des conversations, voir 数据安全】【。