RAG Workflow For Stock Earnings Report Analysis（股票财报分析RAG工作流）

工作流名称

主要功能和亮点

该工作流通过结合先进的向量数据库（Pinecone）、Google Gemini文本嵌入模型和AI代理，实现对上市公司季度财报的智能分析与报告生成。其亮点在于利用RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，自动从多份PDF格式的财报文档中提取关键信息，进行趋势分析、异常点识别，并生成结构化的财务分析报告，最终保存至Google Docs，方便分享和后续编辑。

解决的核心问题

传统财报分析需要人工阅读大量冗长且专业性强的财务文档，费时费力且易出错。此工作流自动化处理和理解多季度财报数据，极大提升分析效率与准确度，帮助用户快速获取关键财务指标、管理层评论及趋势洞察，从而支持更科学的投资决策。

应用场景

投资研究员、金融分析师对目标公司季度财务状况的快速把握
机构或个人投资者进行多季度财务数据对比和趋势分析
财务顾问和咨询机构为客户定制专业财务分析报告
企业内部财务部门自动化季度报告汇总与洞察提炼

主要流程步骤

从Google Sheets获取待分析财报文件列表 — 通过Google Sheets管理所有目标公司财报的Google Drive链接；
从Google Drive下载对应季度的财报PDF文件；
利用默认数据加载器和文本拆分器，将PDF文档内容拆分成适合处理的文本块；
通过Google Gemini模型生成文本向量嵌入，并将其存入Pinecone向量数据库，实现高效语义检索；
AI代理接收用户查询，基于向量数据库检索相关文本片段，进行语义理解和分析；
生成详细的财务分析报告，包含收入、费用、利润、关键指标、管理层评论、趋势比较及异常点说明，报告格式为Markdown；
将分析报告自动保存并更新到指定的Google Docs文档中，方便查看和分享。

涉及的系统或服务

Google Sheets：管理财报文件列表和链接；
Google Drive：存储并下载财报PDF文件；
Google Gemini (PaLM) API：文本嵌入生成与自然语言处理；
Pinecone向量数据库：存储和检索财报文本嵌入，实现语义搜索；
Google Docs：保存和展示自动生成的财务分析报告；
OpenAI Chat Model（备用语言模型接口）；
n8n自动化平台：串联上述所有节点，实现自动化工作流。

适用人群或使用价值

金融分析师与投资研究员：快速生成专业、结构化的财务报告，提升分析效率与深度；
机构投资者和基金经理：辅助决策，及时洞察目标公司财务动态和趋势；
财务顾问与咨询师：为客户提供定制化、自动化的财务分析服务；
企业财务团队：自动汇总和分析季度财报，节省人力成本，减少手动错误；
技术爱好者和自动化从业者：学习和应用RAG技术及AI自动化财务分析的实践案例。

此工作流极大降低了财报分析的门槛和工作量，帮助用户以数据驱动的方式，深入理解企业财务表现及其背后的经营情况，实现智能化、自动化的财务洞察。