BitSoul AI 私募基金研究员
从每一份原件，到有依据的判断
基金研究 Agent（私募研究智能体）面向银行理财子公司、资管机构与 FOF 团队：原件入库即自动解析并建立向量化知识库，中文提问得到逐字引用原文的回答，追问继承上下文，覆盖近十年全量私募基金产品与管理人的数据底座随系统交付。
BitSoul AI 私募基金研究员
多模态原件入库 → 向量化知识库 → 大模型检索问答 → 带记忆的追问，每条结论回到原文
为需要持续跟踪大量管理人与产品的私募投资团队打造。路演材料、尽调纪要、月报周报、排名表、托管估值表与会议录音集中放进部署在客户自己环境里的知识库，系统自动解析、结构化并建立向量索引；研究员像向同事提问一样用中文提问，系统融合关键词与语义检索，由大模型给出带逐字引用的回答，追问时自动继承上一轮的上下文与资料范围。内置覆盖近十年全量私募基金产品与管理人的高质量数据底座，管理人档案、产品净值、条件筛选、产品对比与专户监测在同一套系统里完成。
什么格式都能进
PDF、Word、PPT、Excel、图片、网页、音视频与 ZIP 整包直接拖入；扫描件走 OCR，图表页由视觉模型解读，录音转写并标注匿名说话人；企业邮箱、网站采集、本机文件夹助手与会议录制持续接入。
原文与解读分开存
OCR 原文与视觉模型解读分别标注、分别存储，引用时能看出一句话来自原文还是模型估读；每份资料的处理链路——采集、解析、分块、向量索引、结构化——逐步记录耗时与产出，可随时展开核查。
向量化索引可替换
片段级语义向量与关键词索引并建，每条向量记录所用模型，更换向量模型后自动重建、不新旧混用；向量模型与大模型都可按客户要求替换（含国产千问系列），不被单一厂商绑定。
双路召回、逐字引用
关键词与语义向量双路召回，再由大模型重排序；回答中的每条关键事实带引用编号，引文必须是原文片段的连续逐字文本，对不上的引用自动剔除，点开编号即见原文与所在页。
覆盖率如实披露
回答同时交代读了多少资料、哪些未读、证据缺口在哪；未经证据核验的数字单独标出；合格样本为零时逐项说明排除原因，不编一个看起来可信的排名。
带记忆的研究智能体
追问自动带入最近几轮的问题、回答与资料范围，代词问题按上一轮对象理解；历史回答只帮助理解、不作证据，本轮引用全部来自本轮重新检索；完整研读分批读完全部片段，研究对象可设为持续专题，来源更新自动标记受影响的研究与报告。
全量私募数据底座
管理人档案覆盖机构身份、规模区间、旗下基金与来源资料；产品库按基金身份查档案、按独立份额看净值，数据全面、质量高，覆盖近十年全量私募基金产品与管理人。
筛选、对比与监测
条件筛选用中文描述即转成可见条件、确认后执行；两只产品同口径比较收益、波动、回撤与夏普，净值趋势与月度收益并排；托管估值表识别为账户日估值，日 / 月监测规则自动生成事件，一键生成一页汇报。
数据不出网、可审计
内网或专有云私有化部署；所有出网调用集中记录目的地与用途，可一键禁止外部模型；AI 只能读取当前用户有权查看的资料，新对象、归属与净值冲突由人复核判定，每次研究保存检索说明、模型与实际读取片段。
