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本课程属于：047-金融智能体与研究自动化 智能金融与金融工程 · 共 11 门相关课程，组合学习更完整。
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金融智能体数据源接入与检索增强实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=金融智能体与检索增强生成（RA… · 学习目标 · 整体课程框架与实战项目概览
课程导入RA
02
金融数据源概览
目标=常见金融数据源类型（行情 · 财报 · 新闻
金融数据源概览目标=常见金融数…
03
数据源接入基础
目标=API接入原理 · 认证方式 · 请求频率限制
数据源接入基础API
04
金融数据API实战
目标=使用Python接入主流金融数… · AkShare · Wind
API金融数据
05
非结构化金融数据采集
目标=网络爬虫基础 · 财经新闻与公告抓取 · 反爬策略与合规注意事项
非结构化金融数据…目标=网络爬虫基…
06
数据清洗与预处理
目标=缺失值处理 · 去重 · 标准化
数据清洗预处理
07
金融文本向量化
目标=词袋模型 · TF-IDF · Word2Vec
金融文本向量化目标=词袋模型
08
向量数据库入门
目标=向量数据库原理 · 常见产品（FAISS · Chroma
向量数据库入门目标=向量数据库…
09
检索增强生成（RAG）核心架构
目标=检索器 · 生成器 · 知识库构建
RAG检索增强生成
10
金融知识库构建实战
目标=从数据源到向量库的完整流程 · 包括文档切分 · 嵌入生成
金融知识库构建实…目标=从数据源到…
11
检索策略与优化
目标=相似度度量 · 混合检索（关键词+向量） · 重排序
检索策略优化
12
金融智能体设计
目标=智能体角色定义 · 工具调用 · 记忆机制
金融智能体设计目标=智能体角色…
13
智能体与RAG集成
目标=将检索增强模块嵌入智能体决策流… · 实现动态知识获取与回答生成
RAG智能体
14
提示工程在金融RAG中的应用
目标=设计有效提示模板 · 控制幻觉 · 引用来源与合规性检查
RAG提示工程
15
实战案例一
目标=基于财报问答的金融智能体 · 构建向量库 · 实现自然语言问答
实战案例一目标=基于财报问…
16
实战案例二
目标=实时新闻情感分析与投资信号生成 · 情感分析 · RAG增强解读与信号输出
实战案例二目标=实时新闻情…
17
实战案例三
目标=研报摘要与关键信息抽取 · 解析文本 · 检索增强生成摘要与关键指标
实战案例三目标=研报摘要
18
实战案例四
目标=宏观经济数据查询与解读智能体 · 构建时序知识库 · 实现趋势问答
实战案例四目标=宏观经济数…
19
评估与测试
目标=RAG系统评估指标（召回率 · 准确率 · F1
评估测试
20
性能优化与扩展
目标=索引优化 · 缓存策略 · 异步处理
性能优化扩展
21
安全、合规与伦理
目标=数据隐私 · 金融监管要求 · 模型可解释性
安全合规
22
常见问题与解决方案
目标=数据源不稳定 · 检索不准 · 生成幻觉
常见问题解决方案
23
综合项目
目标=设计并实现一个完整的金融智能体 · 涵盖多数据源接入 · RAG检索与智能问答
综合项目目标=设计并实现…
24
项目部署与运维
目标=容器化 · API服务化 · 监控日志
项目部署运维
25
前沿趋势
目标=多模态金融数据 · 实时RAG · Agent协作
前沿趋势目标=多模态金融…
26
课程回顾与知识体系梳理
目标=核心概念 · 方法流程 · 实战技能与学习路径总结
课程回顾知识体系梳理
27
进阶学习资源
目标=推荐论文 · 开源项目 · 数据集
进阶学习资源目标=推荐论文
28
案例研讨
目标=分析成功与失败的金融RAG应用 · 提炼最佳实践与避坑指南
案例研讨RAG
29
动手实验
目标=使用Jupyter Noteb… · 从数据接入到回答生成
动手实验Jupyter
30
课程总结与考核
目标=项目展示 · 同行评审 · 自我评估与下一步学习建议
课程总结考核