智能化投研技术架构

这是一个AI智能应用平台的三层架构图，从下至上分为： 基础层 - 模型算力数据 提供底层支撑能力： 基础模型：集成了DeepSeek、GLM、Qwen、Doubao等主流大语言模型 系统平台：包括云平台(Cloud Platform)和人工智能平台(CUDA/NPU)，提供算力支持 数据资源：整合通用数据(General Data)、Wind&BNEF金融数据、财报和专利信息、政策和舆情数据 技术层 - 感知与认知 核心技术能力建设： 训练微调：通过SFT、llamafactory、强化学习、Pytorch等工具进行模型优化 MaaS服务：提供vLLM、llama.cpp推理服务，以及SGLang、Milvus向量数据库等技术组件 核心功能：包括Agent平台、RAG（检索增强生成）、知识管理、安全可控四大能力模块 应用层 - 场景及产品 面向业务的智能应用： 行业信息精确与全景概览 财务报表智能解析与洞察 估值与定价分析报告 行业知识图谱 目标项目地位剖析与答疑 非财务因素分类检索与评估 热点项目推荐与商机洞察 风险控制建议 整体架构采用分层设计，从基础设施到技术平台再到业务应用，形成了一个完整的企业级AI应用解决方案，特别适用于金融、投资等专业领域的智能分析与决策支持。