研报Agent：多源信息融合与摘要生成实战
📚 共计 12 章节
第1章
Agent概述
什么是AI Agent · 核心能力（感知、规划、执行）· 研报场景下的Agent价值
概念
认知
第2章
多源信息获取
研报数据源分类（PDF、网页、数据库、API）· 爬虫与解析策略 · 反爬虫应对
爬虫
数据源
第3章
信息预处理
文本清洗（去噪、去重）· PDF解析（PyMuPDF、pdfplumber）· OCR识别（PaddleOCR）
清洗
OCR
第4章
信息融合策略
基于规则的融合 · 基于权重的融合 · 基于语义的融合（Embedding + 相似度）
融合
语义
第5章
摘要生成技术
抽取式摘要（TextRank）· 生成式摘要（T5、ChatGLM）· 混合式摘要
TextRank
T5
ChatGLM
第6章
Agent工作流设计
LangChain框架入门 · Chain与Graph设计 · 状态管理与记忆机制
LangChain
工作流
第7章
工具调用与Function Calling
定义工具（搜索、计算、数据库查询）· OpenAI Function Calling实战
Function
工具
第8章
RAG增强检索
向量数据库（Chroma/FAISS）· 文档切片策略 · 检索与生成的结合
RAG
向量库
第9章
多轮对话与上下文管理
对话历史管理 · Token预算控制 · 长文本摘要策略
对话
上下文
第10章
评估与优化
摘要质量评估（ROUGE/BLEU）· Agent性能调优 · 错误处理与回退机制
ROUGE
调优
第11章
项目实战
搭建一个多源研报摘要Agent（从需求分析到部署）
实战
全流程
第12章
课程总结与展望
Agent的未来趋势 · 多模态Agent · 自主Agent的挑战
趋势
多模态