PDF 解析层
PDF、10-K、10-Q、年报、transcript，先解决文本、表格、跨页和页码保真。
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AIP - V4.2
AI 财报分析助手
研发路线
PDF / Schema / Evidence
「 这不是普通文章列表，而是 AI 财报分析助手的研发路线：先保证 PDF 页码和表格可信，再约束 JSON 输出，最后用任务队列、评估集和人工复核把 AI 结果变成可检查的产品能力。 」
JSON Schema 层
用 Schema 约束 financial_metrics、risk_factors、source_page、evidence、confidence。
异步任务层
用任务队列、状态机和进度回传处理大文件、超时、失败重试和用户等待。
证据链与复核层
用 Golden Dataset、review_status、人工复核和错误样例衡量模型是否可靠。
技术演进流 / ARCHITECTURE STEPS
共 7 个核心阶段 Step 01
工具定义与设计 2026/01/14
AI 财报助手是什么
介绍基于大模型与 RAG 架构的企业财报分析工具的诞生背景与核心痛点。
研读指南
Step 02
实操与方法论 2026/06/19
7 步财报分析流程
从 PDF 输入到生成最终风险检查清单的完整流程设计与人机协同方案。
研读指南
Step 03
核心系统架构 2026/06/20
技术架构设计与实现
拆解如何将长文本财报 PDF 转换为结构化的风险审计任务，建立底层的逻辑流管道。
研读指南
Step 04
数据解析层 2026/06/21
PDF 表格提取与解析
解决大模型读错数据、错位表格的核心工程问题，确保源头输入数据的绝对可信度。
研读指南
Step 05
模型语义层 2026/06/22
JSON Schema 结构化输出
编写严格的 Zod Schema 锁死大模型输出格式，防止核心 KPI 和风险因子发生格式崩溃。
研读指南
Step 06
质量控制层 2026/06/23
Golden Dataset 评测体系
设计黄金数据集作为独立测试法庭，秒级捕捉并量化大模型在财报审计中的幻觉率。
研读指南
Step 07
后端高可靠 2026/06/24
异步任务队列与状态机
设计支持 PDF 解析、LLM 耗时任务和 SSE 进度回传的任务队列，处理超时与故障重试。
研读指南
常见问题 / FAQ
这页和 /tools/ai-finance/ 有什么区别？
当前工具页负责股票代码分析和内测转化；这个 Guide 页解释后续 PDF 解析、JSON Schema、任务队列、评估集、证据链和人工复核研发路线。两者不能混写成已经上线的同一套能力。
AI 财报分析助手研发应该先做哪一步？
先做 PDF 文本和表格解析，再做 JSON Schema 结构化输出，最后补任务队列、评估集和人工复核状态。不要一开始就做结论生成。
为什么要把 source_page 和 evidence 放进研发路线？
因为财报分析不能只给摘要。每个 KPI、风险段落和管理层表述都必须能回到原文页码和证据片段，方便人工复核。
这个 Guide 会提供投资判断吗？
不会。这里是产品和工程路线，不提供股票买卖建议、目标价、仓位或短线预测。
先体验公开股票代码分析
当前工具可查看公开行情、历史财务趋势和风险摘要；PDF 上传、source_page、evidence、confidence 和 review_status 仍是这条研发路线要继续实现和验证的能力。
