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Financial AI Skill - 研报RAG检索引擎。BM25+TF-IDF双路检索+RRF融合+多轮对话上下文+引用标注，支持自然语言查询行业/公司研报知识库，零外部依赖。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Enterprise WeChat template_card builder and sender. Provides reusable card templates for due diligence reports, stock alerts, risk warnings, and more. Supports text_notice, news_notice, and button_interaction card types with fallback to markdown.
本技能为进出口企业提供全面的贸易融资方案推荐与对比分析，基于企业类型、贸易类型、融资金额、账期等关键参数，智能推荐最适合的融资产品。
Financial AI Skill - 客户经理营销话术实时生成器。输入客户画像和营销目标，AI自动生成电话/微信/拜访话术，支持异议处理预演、方言适配、多风格切换。覆盖零售/对公/理财/私行/信用卡全营销岗位。
网点分析技能是一个基于AI的银行网点竞争力评估与经营规划引擎。该技能综合分析网点的地理位置、竞争格局、客群特征等维度，输出SWOT分析、三年经营预测、重点发展业务方向及投入产出建议。
ALM（Asset-Liability Management，资产负债管理）引擎专注于银行资产负债表的全方位分析与优化。输入银行资产负债数据（资产规模、负债结构、期限分布），输出完整的缺口分析、风险指标（LCR/NSFR/久期缺口）及优化建议。
Financial AI Skill - 产品手册智能对话引擎。基于 BM25 + TF-IDF 双路检索 + RRF 融合的轻量级 RAG，零外部依赖、毫秒级响应、自动出处标注。支持理财/信用卡/贷款等多种产品手册同时入库，语音/文字提问秒回精准答案。Hit@1 实测 100%，平均检索耗时 < 3ms。
| name | research_rag |
| description | Financial AI Skill - 研报RAG检索引擎。BM25+TF-IDF双路检索+RRF融合+多轮对话上下文+引用标注，支持自然语言查询行业/公司研报知识库，零外部依赖。 |
| version | 1.0.0 |
| author | AlphaAgent (Financial AI Community) |
| license | MIT |
| metadata | {"BetaAgent":{"tags":["rag","retrieval","bm25","tfidf","research","knowledge-base","ftir"],"related_skills":["research-report","financial-intelligence"],"coverage":{"industries":["新能源","金融","半导体","医药","消费","汽车","通用"],"companies":["某新能源公司","某汽车公司","某银行A","某白酒公司","某钢铁公司"]}}} |
| prerequisites | {"commands":["python3"]} |
输入研究问题 → 秒级输出带引用的答案
⚡ BM25 + TF-IDF 双路检索 | 🎯 RRF 融合 | 💬 多轮对话 | 📎 引用标注
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| BM25 + TF-IDF 双路检索 | 两路独立索引，RRF 融合提升召回 |
| 多轮对话上下文 | 自动注入最近 3 轮对话内容 |
| 引用来源标注 | 返回 source_type / source_name / section / snippet |
| 规则答案生成 | 无需外部 LLM，基于模板规则生成结构化答案 |
| PDF 研报扩展 | 支持加载额外 PDF 文件到知识库 |
| 4 种输出格式 | text / json / markdown / citations |
cd /tmp/financial-ai-skills/skills/research_rag
# CLI 查询（单轮）
python3 scripts/rag_cli.py query "研报RAG 某新能源公司 储能业务竞争力分析"
python3 scripts/rag_cli.py query "某银行A净息差走势" --format json
# 多轮对话（交互式）
python3 scripts/rag_cli.py chat
# 查看知识库
python3 scripts/rag_cli.py stats
# 仅检索
python3 scripts/rag_cli.py search "新能源储能"
复用 research-report skill 的行业公司数据：
用户查询
↓
Query Expansion（注入对话历史）
↓
BM25 检索（top_k） + TF-IDF 检索（top_k）
↓
RRF 融合（k=60）
↓
返回 Top-K 结果 + Citation 标注
↓
规则答案生成（模板引擎）
↓
RAGAnswer（含 citations / sources / conversation_turns）
from research_rag import ResearchRAGEngine, query
# 单次查询
answer = query("某新能源公司储能业务竞争力分析")
print(answer.answer)
for c in answer.citations:
print(f"[{c.source_type}] {c.source_name} · {c.section}")
# 多轮对话
eng = ResearchRAGEngine(max_turns=3)
ans1 = eng.query("某新能源公司储能业务如何？")
ans2 = eng.query("那和某汽车公司比呢？") # 自动带入历史上下文
🏢 **某新能源公司** 关键信息：
• 护城河：全球动力电池龙头(37%全球市占率)...
• 主营业务：动力电池|储能电池|电池材料
• 近期亮点：储能业务高速增长|海外建厂...
⚠️ 关注风险：国内竞争加剧(某汽车公司/中创新航)...