大模型赋能投研之十：基于Deepseek大模型的周报月报全自动生成框架-国金证券_自动化_报告_文本

国金证券发布的《大模型赋能投研之十：基于Deepseek大模型的周报月报全自动生成框架》指出，通用大语言模型在金融投研报告撰写方面存在局限，该团队设计了基于DeepSeek大模型和Python编程的自动化生成框架，以实现个性化投研定期报告的自动撰写。

1. 通用大模型在投研报告撰写中的困境：大模型能力提升推动智能投研产品发展，但通用大模型在生成高质量个性化定期投研报告时存在不足。数据源质量与覆盖度有限，难以接入专业文本且易包含低可信度来源，对金融专有名词和新闻类型识别能力弱。全网搜索新闻范围难以精确锁定，易出现时间范围误判和对时间指令的误解。结构化数据交互困难，缺乏对结构化数据的理解与计算能力，处理图文结合报告时易出错。定制化图表生成困难，无法满足用户多样化的个性化需求。

2. 自动化撰写框架与步骤：选择推理能力强、价格低的DeepSeek模型，通过Python调用其API接口。整体框架包括任务拆解、提示词设计、内容分类生成和自动排版四个步骤。将定期报告任务总结为市场数据点评等5类，根据不同任务和个性化需求设计提示词。针对不同任务类型，分别通过数据处理、RAG技术等生成内容。利用Python实现Word、PPT、Excel等文件的自动排版，可套用指定模板。信息来源于专业可靠的数据、财经新闻和研报观点。该方案适用于内容结构相对固定的制式报告。

3. 文本写作案例展示：在数据点评类文本中，提示词设计影响输出结果，准确详细的提示词可使大模型准确读取数据并按要求输出。新闻热点点评类文本借助RAG技术，让大模型从海量新闻中获取相关内容并加工。观点类文本通过构建研报文本向量知识库，让大模型整合观点。其他文本如固定内容文本直接定义，可替换数据文本通过获取最新数据实现自动生成。

4. 最终效果与优势局限：借助Python实现Office自动化排版，能自动生成并排版Word和PPT报告，提高办公效率，确保文档一致性和专业性。该方法优势在于提高报告准确性、减少大模型幻觉、实现自动化操作；局限是各系列报告需单独组装代码模块，观点输出依赖研报素材。

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