金融研报生成

调用长上下文模型分析财报和公告,生成结构化研究摘要与报告。 把几十页 PDF 的关键信息压缩成结构化数据和可读摘要,是当前大模型最成熟的落地场景之一。

典型流水线

1. 文档解析:财报/公告转文本后,交给长上下文模型做信息抽取;
2. 结构化输出:用 JSON 格式约定产出(营收、毛利、风险提示等字段);
3. 摘要与报告:基于结构化数据生成不同深度的研究摘要;
4. 检索增强:历史研报向量化入库,问答时先检索再生成,见 文本向量化。

推荐模型

环节	推荐	说明
长文档抽取	claude-sonnet-5、gemini-3.1-pro	长上下文表现稳定
深度分析	claude-opus-4-6-thinking、gpt-5.5-high	推理密集环节
批量摘要	gemini-3.5-flash、gpt-5.4-mini	成本敏感环节
图表/扫描件识别	视觉模型,见图像理解	财报图表解读

落地要点

• 长文档注意单次请求的上下文上限,超长材料先分块再汇总;
• 结构化输出建议在提示词中给出 JSON Schema 并校验返回,失败重试;
• 金融数据敏感,4ALL API 透明转发、不留存对话内容,见 数据安全。