平安证券研报检索

解决什么问题

在做投研或行业分析时，你需要快速找到某只股票、某个行业或某个主题的券商研报，但手动去多个平台搜索、筛选、整理既耗时又容易遗漏关键观点。平安证券-研报检索技能就是用来把这个流程自动化的——你只需要用自然语言描述想看什么，它就能帮你检索平安证券的研报知识库，返回结构化的研报摘要和来源。

核心能力与工作流程

整个技能围绕一个 Python 脚本 research_report.py 展开，核心流程分四步：

• 意图解析：本地 Agent 先判断用户问题是否属于研报查询场景，然后提取关键词、实体、意图标签等结构化字段，构造成脚本可执行的请求体。
• 标签预筛选：脚本会先用 label_value_ids 中的标签做并集过滤召回；如果召回为空，自动回退到全库检索，并在输出中标注实际使用的召回模式。
• 脚本检索：调用知识库接口，支持 top_k（默认 10）、threshold（默认 0.3）等参数控制返回数量和相似度门槛。脚本内部完成排序、去重和格式化。
• 结果整理：提取最高相似度的 3-5 个片段，按 Markdown 模板输出文档名和摘要，并附带免责声明。

对于宽泛主题（如只输入“科技”），脚本会自动扩展为 2-3 个细分关键词组合（如 科技、半导体、AI），提高召回精度。

适用边界与注意事项

适用场景包括查询个股、行业、主题的研报观点、评级依据、风险提示、业绩预测、估值或产业链信息。

不适用场景包括实时行情、盘口、K线、交易类问题，以及公告、新闻、财务指标查询、ETF/基金筛选和直接投资建议。这些场景请直接拒绝或引导到其他工具。

几个容易踩的坑：

• 接口 Key 优先读环境变量 PINGAN_SKILL_APIKEY，其次读 scripts/.env；脚本已随附 .env，一般开箱即用。
• 相似度阈值调太低会引入噪音，调太高会漏掉相关结果；默认 0.3 通常是一个平衡点。
• 结果为空时，脚本会建议降低阈值或扩展关键词，而不是直接返回空页面。
• 输出内容仅供参考学习，不构成投资建议。