Bỏ qua nội dung
Trang chính Tin tức Bảng điều khiển

Tạo báo cáo nghiên cứu tài chính

Gọi mô hình ngữ cảnh dài để phân tích báo cáo tài chính và thông báo, tạo tóm tắt nghiên cứu có cấu trúc và báo cáo. Nén thông tin quan trọng từ hàng chục trang PDF thành dữ liệu có cấu trúc và tóm tắt dễ đọc là một trong những kịch bản triển khai trưởng thành nhất của các mô hình lớn hiện nay.

Quy trình điển hình

  1. Phân tích tài liệu: Sau khi chuyển báo cáo tài chính/thông báo thành văn bản, giao cho mô hình ngữ cảnh dài để trích xuất thông tin;
  2. Đầu ra có cấu trúc: Dùng định dạng JSON để quy định đầu ra (doanh thu, lợi nhuận gộp, cảnh báo rủi ro, v.v.);
  3. Tóm tắt và báo cáo: Dựa trên dữ liệu có cấu trúc để tạo các bản tóm tắt nghiên cứu với độ sâu khác nhau;
  4. Tăng cường truy xuất: Lập chỉ mục vector cho báo cáo nghiên cứu lịch sử và lưu vào kho; khi hỏi đáp thì truy xuất trước rồi mới sinh nội dung, xem Biến đổi văn bản thành vector

Mô hình đề xuất

Giai đoạnĐề xuấtMô tả
Trích xuất tài liệu dàiclaude-sonnet-5gemini-3.1-proHiệu năng ổn định với ngữ cảnh dài
Phân tích chuyên sâuclaude-opus-4-6-thinkinggpt-5.5-highGiai đoạn đòi hỏi suy luận nhiều
Tóm tắt hàng loạtgemini-3.5-flashgpt-5.4-miniGiai đoạn nhạy cảm về chi phí
Nhận diện biểu đồ/tệp quétMô hình thị giác, xemHiểu hình ảnhGiải đọc biểu đồ trong báo cáo tài chính

Điểm cần triển khai

  • Với tài liệu dài, chú ý giới hạn ngữ cảnh của một lần yêu cầu; nếu tài liệu quá dài thì hãy chia nhỏ rồi tổng hợp;
  • Với đầu ra có cấu trúc, nên cung cấp JSON Schema trong prompt và kiểm tra phản hồi; nếu thất bại thì thử lại;
  • Dữ liệu tài chính rất nhạy cảm, 4ALL API chuyển tiếp minh bạch, không lưu trữ nội dung hội thoại, xem Bảo mật dữ liệu