综合问答3.0系统
2025-10-31 10:23:01 0 举报大模型-综合问答系统是一项先进的技术，它依靠深度学习算法和自然语言处理能力，快速准确地为用户提供各类问题的解答。 基于问题的意图分类，实体识别。 结合数据宽表，知识库，联网知识的综合召回，排序，给出智能合理，有深度的聊天交互。
作者其他创作
大纲/内容
语言大模型V3
市场分析Agent
公司公告库建设
主营业务
F10 Agent
研报库建设
用户提问
用户提问拆分选股
追问...
因子匹配模块
确定分类
参数汇总
选股Agent
单只股票分析Agent
A股标的检索
标的简称的优化
第一次交互：使用query，获取需要的请求的mcp和parameters
回答
公式因子知识库
包含股票标的
数据库查询，数据组装
是否上市公司
最新的财报
公式匹配模块
实体识别
多轮会话
资讯库建设
多轮会话Agent
思考大模型R1
不包含股票标的
主流程
因子无结果
宽表基础行情能力class
金融因子公式知识库
各类标的提取算法
风控模块
可做意图，摘要
前置分类器
金融语料上训练
规划改写
是否联网Agengt
模型选型
最新的行情
其他
AI回答
基于大模型 综合问答架构
数据同步
并行调用
公式结果
建立各个标的索引数
期货标的检索
因子数据库
标的识别
各类资讯知识库建设
F10选股 MCP
案例1：净利润增长率超过30%的上市公司\"Agent执行:# 调用筛选工具results = screen_companies_by_metrics(conditions)# 调用参数conditions = { \"NPGRT\": {\"min\
量化回测
实体识别模型
多只股票分析Agent
是否思考
复杂因子
公司基本行情，主营知识库
因子有结果
MCP Tools 选股工具接口
公司经营知识库
系统提示
...
慧搜选股api
因子向量库
资讯知识库建设
语义拆分且并逻辑识别因子规范化改写
资讯API
MCP 描述
公式
简单因子
小模型分类器
实体序列的提取和优化
其他分支
因子改写向量库
通用语料上训练
资讯Agent
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