RAG Workflow For Stock Earnings Report Analysis
该工作流利用RAG技术，自动处理和分析上市公司的季度财报PDF，生成结构化的财务分析报告。它通过语义检索与大语言模型，准确提取关键信息，并智能生成包括收入、成本、利润等内容的详尽报告，最终自动保存至Google Docs。这一流程显著提高了财务数据洞察的效率与准确性，帮助投资分析师、财务顾问等快速获取深度分析结果。
流程图
工作流名称
RAG Workflow For Stock Earnings Report Analysis
主要功能和亮点
本工作流基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，自动化处理和分析上市公司的季度财报PDF文件，生成结构化的财务分析报告。通过语义向量搜索与大语言模型结合，精准提取关键信息，智能生成包括收入、成本、利润、指标趋势及管理层点评的详尽报告，并自动保存至Google Docs，支持高效、专业的财务数据洞察。
解决的核心问题
- 手动整理和分析大量财报文件耗时长、易出错
- 财报中关键信息分散，难以快速获取全面且深入的财务洞察
- 缺乏自动生成结构化、易读财务分析报告的工具
本工作流通过自动下载、文本拆分、向量索引、语义检索及智能生成报告，实现财报分析流程的全自动化，大幅提升效率和准确性。
应用场景
- 投资分析师快速获取上市公司财务表现及趋势
- 机构和个人投资者进行定期财务数据监控与决策支持
- 财务顾问和研究机构自动化编制财务分析报告
- 企业内部财务数据整理与管理
主要流程步骤
- 文件列表获取：从Google Sheets读取目标公司财报PDF文件的URL列表。
- 文件下载：自动从Google Drive下载对应的季度财报PDF。
- 数据加载与拆分：将PDF内容加载并通过递归字符拆分器切分为适合处理的文本块。
- 文本向量化与存储：利用Google Gemini模型生成文本嵌入，并插入Pinecone向量数据库，便于快速语义检索。
- 信息检索与分析：AI Agent基于用户查询，调用向量数据库检索相关财务数据，结合语言模型进行深入分析。
- 报告生成：自动生成Markdown格式的财务报告，涵盖收入、费用、利润、关键指标、管理层点评、趋势分析和异常点。
- 报告保存：将生成的财务分析报告自动更新保存至指定的Google Docs文档中。
涉及的系统或服务
- Google Sheets：管理财报文件列表
- Google Drive：存储财报PDF文件
- Pinecone Vector Store：高效存储与检索文本向量
- Google Gemini (PaLM) API：生成文本嵌入及驱动语言模型
- OpenAI Chat Model：辅助自然语言理解与生成
- Google Docs：保存与展示最终财务分析报告
- n8n自动化平台：实现各服务节点的无缝连接与自动化执行
适用人群或使用价值
- 投资分析师与基金经理：快速获得高质量、结构化的财报洞察，辅助投资决策。
- 财务顾问与研究人员：提高财务分析效率，节省繁琐的数据整理时间。
- 企业财务团队：自动化监控竞争对手或行业财务动态。
- 数据科学与AI爱好者：探索结合向量数据库与大语言模型的智能分析应用。
通过该工作流，用户能够轻松实现财报数据的自动化采集、智能分析与报告生成，显著提升财务分析的深度与效率。