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SEC filings

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知识库与 RAG

Earnings RAG：基于 SEC 10-K 财报的检索增强问答系统

dennisdang5/earnings-rag · RAG over SEC 10-K filings for NVIDIA, Apple, and Capital One — grounded, cited answers with a streaming UI, an eval-gated CI pipeline, and AWS deployment.

该项目是一套端到端的检索增强生成（RAG）系统，面向 NVIDIA、Apple、Capital One 三家公司的 SEC 10-K 年报，回答问题时只依据财报原文并给出引用来源。系统包含 SEC EDGAR 数据抓取、解析与分块、OpenAI 嵌入、PostgreSQL + pgvector 向量检索、基于 gpt-4o-mini 的带引用生成、SSE 流式 Web 界面、可门控 CI 的评测工具以及 AWS 部署方案，仓库中还记录了分块大小、提示词修改、公司路由等设计取舍与已知局限。

# pgvector# RAG# AWS# SEC filings# LLM 评测
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知识库与 RAG

finhelm：面向美国银行 SEC 文件的金融问答 RAG 系统

omvyas77/finhelm · Finance-domain RAG over US bank SEC filings, with a CI-gated evaluation harness. Cited answers, measured abstention, and negative results kept in.

finhelm 是一个面向美国银行 SEC 文件的金融领域 RAG 系统，支持基于约 43,000 个文件切块的混合检索（关键词+语义）、交叉编码器重排和查询拆分，仅依据检索到的段落生成带引用标记的答案，并在证据不足时给出拒答。项目配套 CI 门控的评测框架和冻结运行结果，公开了检索、拒答、成本和失败案例等量化指标及未解决问题。

# RAG# SEC filings# LLM 评测# 混合检索# 拒答机制
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