研报Agent：自然语言生成技术应用实战
📚 共计 30 章节
01
AI研报的现状与挑战
传统研报生产的痛点 · AI如何赋能研报生成 · Agent的概念与价值
背景
趋势
02
NLG技术全景
NLG定义 · 文本摘要/数据到文本/对话生成 · 模板/检索/生成路线
基础
NLG
03
大语言模型基础
Transformer架构 · GPT系列 · LLaMA & ChatGLM等开源模型
LLM
架构
04
Prompt Engineering
Prompt设计原则 · Few-shot & Chain-of-Thought · 结构化模板
提示词
技巧
05
RAG技术详解
RAG架构(检索+生成) · 向量数据库(FAISS/Milvus) · 文档切分与Embedding
RAG
检索
06
Agent框架入门
Agent定义 · ReAct模式(Reasoning+Acting) · LangChain & AutoGPT简介
Agent
框架
07
LangChain核心组件
LLM封装 · Prompt Template · Chain · Memory · Agent
LangChain
组件
08
工具调用与Function Calling
OpenAI Function Calling · 自定义工具 · 工具链编排
工具
函数调用
09
研报数据采集
数据源(财报/新闻/公告) · 爬虫与API · 数据清洗与结构化
数据
采集
10
研报知识库构建
文档解析(PDF/HTML) · 知识图谱构建 · 向量化存储
知识库
向量
11
研报大纲生成
基于RAG的大纲生成 · 多轮对话式优化 · 大纲结构化输出
大纲
规划
12
研报内容生成
分章节生成 · 长文本策略(分层/迭代) · 风格控制
生成
长文本
13
数据可视化生成
图表类型选择 · 数据到图表描述 · Matplotlib/ECharts调用
可视化
图表
14
研报摘要与标题生成
长文档摘要 · 标题生成 · 关键词提取
摘要
标题
15
研报校对与润色
语法纠错 · 风格统一 · 事实一致性检查
校对
润色
16
多模态研报生成
图表解读 · 图文混排 · PDF生成
多模态
PDF
17
Agent记忆与状态管理
短期记忆(对话历史) · 长期记忆(向量存储) · 状态机
记忆
状态
18
Agent规划与任务分解
Plan-and-Execute · 任务依赖图 · 动态规划
规划
分解
19
多Agent协作
角色分工(分析师/编辑/校对) · 消息传递 · 共识机制
协作
多Agent
20
Agent评估与优化
BLEU/ROUGE/人工评估 · 延迟优化 · 成本控制
评估
优化
21
研报Agent产品化
API设计 · 前端交互 · 用户反馈闭环
产品
部署
22
案例实战：金融研报Agent
数据接入 · 模板配置 · 一键生成
金融
实战
23
案例实战：行业研报Agent
竞品分析 · 趋势预测 · 风险提示
行业
分析
24
案例实战：内部调研报告Agent
问卷分析 · 数据汇总 · 结论生成
调研
内部
25
安全与伦理
内容合规 · 数据隐私 · 偏见消除
伦理
安全
26
前沿趋势
Agentic RAG · 多模态Agent · 端侧Agent
前沿
趋势
27
项目实战（一）：需求分析与架构设计
需求拆解 · 系统架构 · 模块划分
项目
架构
28
项目实战（二）：核心模块开发
检索模块 · 生成模块 · 工具模块
开发
模块
29
项目实战（三）：集成测试与部署
集成测试 · 部署策略 · CI/CD
测试
部署
30
总结与展望
课程回顾 · 学习路径 · 社区资源
总结
资源