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FilingScope:基于混合 RAG 与持久化 AI Agent 的 SEC 财报文件循证研究

NamTV2712/Enterprise-Document-QA- · FilingScope — evidence-grounded SEC filing research with hybrid RAG, durable Agents, FastAPI, Qdrant, React and Groq.

GitHub原文发布 未知首次收录 2026-10-05上架 2026-10-06 07:04

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ELI5:它是什么,解决什么问题

FilingScope 是一个面向 SEC 10-K 财报文件的研究系统,提供 Quick Research 与 Deep Research 两种模式:前者流式输出带引用的答案,后者由单个有界 AI Agent 以持久化进度、证据、结果与取消机制完成研究目标。其混合 RAG 管线组合 BM25、Qdrant 语义向量检索、RRF 融合、交叉编码器重排与循证生成,技术栈包括 Python、FastAPI/SSE、React/TypeScript、SQLite、Docker 与 Groq。README 给出了受控开发基准、性能记录、校验门禁与已知局限,并声明证据可检视但正确性不作保证。

核心能力与快速开始

★ 2 · HTML

能做什么
面向 SEC 10-K 财报文件的研究问答。Quick Research 流式返回带引用的答案;Deep Research 运行一个有界 AI Agent,调用四个类型化工具(search_documents、inspect_retrieval、read_document、ask_rag),并用 SQLite 持久化运行、有序事件与结果,支持取消。检索采用混合 RAG:BM25 词匹配、Qdrant 语义向量搜索、可选词法阶梯、RRF 融合、交叉编码器重排,最终以有界证据进行生成;语料由下载 HTML、解析章节与表格、tiktoken 分块、SentenceTransformers + Nomic 嵌入并封存代际后写入 Qdrant 构成。提供可检视的冻结证据评估与结构化的 Agent 终态评估。
适用场景
适合需要针对上市公司年报类文件进行可追溯问答与研究的场景,例如快速查询 10-K 中的事实并核对引用来源、让 Agent 围绕一个研究目标开展带持久进度与证据的多步检索、通过四类工具重构文档检索过程、以及在受控基准下复现 RAG 质量指标。README 说明现场演示的后端 API 与隧道需由所有者保持在线,本地 Deep 研究需显式连接本地工作区。
项目形态
可直接使用的工具
部署方式
前端为 Vite 静态资源并托管于 Vercel;公共 API 通过 Docker Compose 在所有者机器上运行,并由 ngrok 暴露 HTTPS。私有 Deep 研究需显式本地运行时与访问策略(peer/Host/Origin 检查、内存态 bearer、每次运行需提供方授权)。Qdrant 本地模式要求单个 API worker,独立进程不可共享其锁定存储目录;Qdrant Cloud 为受支持替代方案。
主要依赖
后端 Python 3.12、FastAPI、Uvicorn、Pydantic、SQLite;前端 React 19、TypeScript、Vite、Tailwind CSS、PDF.js、Bun 1.3.14;检索与嵌入使用 SentenceTransformers、Nomic/MS MARCO 交叉编码器、CPU 版 PyTorch、tiktoken、Qdrant;生成依赖 Groq 且凭证保留在后端。README 未说明具体硬件规格与 API 配额要求,且数据不随干净克隆打包。
使用限制
证据可检视但不保证正确,提取覆盖率不均,需核对文件身份、期间、单位与支撑段落。Deep 为有界且单进程,普通 worker 建议 1–2 个,无分布式执行、无生产 SLA,也未做真实 Groq 配额认证。RAG 基准为受控开发评测,非当前运行时或通用 SEC QA 准确率,引用有效性为结构性、关键词覆盖不等于 Recall@K,评测方估计不是概率且无总分。性能数据为受控本地/开发负载,非生产 SLA;饱和队列与混合准入争用仍存在,且存在更多 worker 无帮助的工作负载。测试为冻结发布结果,跳过不等于通过。
许可证
MIT
最近推送
2026-10-04 09:18

资料检查:2026-10-05 07:00 · 卡片整理:2026-10-06 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理,未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成,保留上次成功内容

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