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ai-due-diligence-copilot

by jaskarn09
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

AI Due Diligence Copilot

AI Due Diligence Copilot 是一个端到端的财务文档分析系统，用于摄取公司申报文件（10-K / 10-Q）、提取结构化财务信息、检索支撑性证据，并使用最可靠的可用来源回答分析师的问题。

与许多完全依赖 LLM 的 AI 应用不同，本系统会将每个问题智能路由到以下任一来源：

  • PostgreSQL 中存储的结构化财务数据

  • 通过检索增强生成（RAG）流水线检索到的申报文件证据

  • 两者的组合

为了提高可信度，系统还支持使用基于 PyTorch 的 groundedness（依据性）分类器对生成的回答进行评估，以检查其中的主张是否由检索证据所支持。

为什么选择这个项目？

财务分析师经常需要满足以下条件的答案：

  • 事实准确

  • 可解释

  • 可追溯到源文档

传统 AI LLM 应用一贯会出现幻觉备份，编造数字或提供没有依据的断言。

针对这一问题，本项目通过以下方式：

  • 使用 SQL 进行定量推理

  • 使用 RAG 进行定性文档理解

  • 使用依据性评估来验证证据支持

  • 支持可选的基于 Claude 的答案综合，同时不依赖任何付费 API 也能完整运行

实现细节与设计选择的深入说明，请参阅：

ARCHITECTURE.md

Related MCP server: SEC-MCP

功能特性

文档摄取

  • 上传财务申报文件（.txt、.pdf、.md）

  • 自动进行文档清洗与分块

  • 申报文件元数据跟踪

  • 持久化存储于 PostgreSQL

结构化财务指标提取

目前提取并存储：

  • 营业收入

  • 营业利润率

  • 净利润

  • 研发费用（R&D Expense）

  • 现金及现金等价物

这些年来同时存入 PostgreSQL，可直接用于定量分析。

智能查询路由

系统会自动判断一个问题应通过哪种方式回答：

  • 结构化 SQL 检索

  • 文档检索（RAG）

  • SQL + RAG

示例：

问题

路由

营业利润率发生了什么变化？

SQL

公司面临哪些供应商风险？

RAG

利润率如何变化以及为什么变化？

SQL + RAG

MCP 工具集成

实现了模型上下文协议（MCP）工具：

  • 公司查询（Company Lookup）

  • 财务比率计算器（Financial Ratio Calculator）

  • 文档搜索（Document Search）

依据性评估

一种轻量级的 PyTorch 分类器，用于判断生成的主张是否由检索到的证据支持。

输出包括：

  • 依据性得分

  • 主张级别的支持分类

  • 置信度指标

评估框架

内置评估框架，指标包括：

  • 路由准确率

  • 检索相关性

  • 依据性

  • 延迟

交互式仪表盘

Web 界面，用于：

  • 上传申报文件

  • 问题解答

  • 查看路由决策

  • 查看工具调用情况

  • 查看依据性得分

系统架构

                    Financial Filing
                           │
                           ▼
                  Document Ingestion
                           │
                           ▼
                      Chunking
                           │
                           ▼
       Metric Extraction + Vectorization
                 (TF-IDF + SVD)
                 │              │
                 ▼              ▼
          PostgreSQL      Vector Store
                 ▲              ▲
                 │              │
User Query ───► Query Router ───┘
                 │
      ┌──────────┴──────────┐
      ▼                     ▼

 SQL Financial Route     RAG Retrieval

      ▼                     ▼

 Financial Metrics     Evidence Search

      └──────────┬──────────┘
                 ▼

         Answer Generation

                 ▼

      Groundedness Evaluation

                 ▼

          Final Response

回答生成模式

1. 离线 / 本地模式（默认）

不需要任何 API 密钥。

系统使用以下方式回答问题：

  • PostgreSQL 财务数据

  • RAG 检索

  • 抽取式回答生成

  • PyTorch 依据性评估

开发和测试均在此期间完成。

2. Claude 辅助模式（可选）

如果提供了 Anthropic API 密钥：

ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

即可将检索到的证据视为 Claude，从而生成自然语言回答。

流程：

User Query
    ↓
Retrieval / SQL
    ↓
Claude
    ↓
Groundedness Evaluation
    ↓
Final Response

Claude 仅用于答案。

系统不依赖 Claude 实现以下环节：

  • 检索

  • 查询路由

  • 财务计算

  • 依据性评分

若未配置 API 密钥，系统将自动回退到本地抽取式流水线。

技术栈

后端

技术

用途

FastAPI

API 框架

Uvicorn

ASGI 服务器

Pydantic

数据验证

数据库

技术

用途

PostgreSQL

主数据库

SQLAlchemy

ORM

机器学习

技术

用途

PyTorch

Groundedness 分类器

Scikit-Learn

检索流水线

NumPy

数值操作

检索

组件

用途

TF-IDF

文档向量化

Truncated SVD

密集语义表示

Cosine Similarity

检索效排名

AI 工具

组件

用途

MCP Tools

结构化工具接入

Query Router

路由选择

Groundedness Evaluator

证据验证

项目结构

diligence-copilot/
│
├── app/
│   ├── db/
│   ├── ingestion/
│   ├── ml/
│   ├── rag/
│   ├── mcp_tools/
│   └── main.py
│
├── data/
│
├── scripts/
│   └── setup_postgres.sql
│
├── tests/
│
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── ARCHITECTURE.md
└── README.md

安装

前提

  • Python 3.11+

  • PostgreSQL 16+（已在 PostgreSQL 17.11 上开展测试）

  • Git

1. 克隆仓库

git clone <repository-url>
cd diligence-copilot

2. 创建虚拟环境

环境：

Windows

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

Linux / macOS

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装依赖

安装 CPU 版 PyTorch：

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 配置 PostgreSQL

执行：

psql -U postgres -f scripts/setup_postgres.sql

这将创建：

  • diligence_copilot 数据库

  • diligence_app 用户

  • 所需的权限

5. 构建依据性数据集

python -m app.ml.build_dataset

6. 训练依据性分类器

python -m app.ml.groundedness

7. 启动应用

uvicorn app.main:app --reload

应用

http://localhost:8000

API 文档：

http://localhost:8000/docs

Docker

docker-compose up --build

验证演练

创建测试申报文件

Total revenue for fiscal year 2024 was $500 million.

Operating margin for fiscal year 2024 was 12.5%, compared to 10.1% in fiscal year 2023.

The company faces significant risk from a single supplier located in Vietnam.

上传申报文件

设置：

  • Ticker: TEST

  • Company: Test Company

  • Fiscal Period: FY2024

输出示例：

Done: 1 chunks, 3 financial metrics extracted.

测试财务推理

问题：

What was the change in operating margin?

示例输出：

operating_margin moved from 10.1 (FY2023)
to 12.5 (FY2024), a change of 23.76%.

路由：

SQL

工具：

financial_ratio_calculator

测试检索

问题：

What supplier risks does the company face?

示例输出：

The company faces significant risk from a single supplier located in Vietnam.

注意：对于很少、可以划分到单个分块的申报文件，返回结果可能是整个分块，而不是单个句子。

路由：

RAG

运行评估

python -m app.eval.run_eval

结果

已验证以下端到端流程：

  • 文档摄取

  • 财务指标提取

  • PostgreSQL 持久化

  • 查询路由

  • 基于 SQL 的财务推理

  • 基于检索的推理

  • 依据性评估

  • FastAPI 部署

采样评估结果

指标

值

路由准确率

1.00

平均检索相关性

0.67

平均延迟

~30ms

Groundedness 分类器

指标

值

准确率

0.70 – 0.90

召回率

0.75 – 1.00

结果略有差别，是因为评估数据集特意做得很小。

局限性

  • Groundedness 分类器仅用 38 条标注数据训练

  • 财务指标提取目前使用基于规则的模式

  • 检索使用 TF-IDF + SVD，而非 Transformer 嵌入

  • 向量索引在内存中，并针对演示规模进行优化

  • Claude 集成是可选功能，核心功能不需要依赖它

未来改进方向

  • 基于 Transformer 的嵌入

  • 混合搜索（关键词 + 向量）

  • 更大规模的 Groundedness 数据集

  • 基于 LLM 的提取回退

  • 多步 Agent 工作流

  • pgvector 集成

  • 多文档对比

  • 手动生成分析师报告

This server cannot be installed

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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