Quants的AI课程5 - Agentic RAG

一、课程定位与学习价值

1.1 课程特色

• AI Agent技术演进：解析从传统RAG到代理型RAG的范式转变

• 量化金融场景驱动：结合金融数据分析、投资策略生成等典型应用

• 微软技术生态整合：Azure AI Search/SQL/OpenAI等工具的实战应用

1.2 学习目标矩阵

二、Agentic RAG技术全景解析

2.1 核心定义与技术演进

• 范式比较：传统RAG vs Agentic RAG

• 关键特征：自主决策、动态工具调用、循环优化机制

• 量化金融案例：市场趋势预测系统的迭代优化流程

2.2 核心架构与工作流

graph TD
    A[用户查询] --> B(初始LLM推理)
    B --> C{信息充足?}
    C -- 否 --> D[工具调用]
    D --> E[数据检索/处理]
    E --> F[结果评估]
    F --> B
    C -- 是 --> G[最终响应生成]

2.3 关键技术组件

• 动态工具池：向量数据库/SQL引擎/API接口

• 状态记忆机制：会话级上下文管理

• 质量评估体系：置信度评分/结果验证

三、量化金融典型应用场景

3.1 金融市场数据分析

• 多源数据融合：整合市场行情、舆情数据、财务报告

• 策略迭代优化案例：
  1. 初始策略生成 → 2. 历史回测 → 3. 参数调优 → 4. 风险再评估

3.2 投资组合管理系统

• 自主决策流程：
  • 风险偏好识别 → 资产筛选 → 权重优化 → 压力测试

• 实时监控与动态再平衡机制

3.3 合规与风险管理

• 监管条款动态解析

• 交易行为实时监控

• 异常模式自诊断系统

四、系统实现与优化策略

4.1 工具链配置（Azure生态）

4.2 性能优化策略

• 查询重写算法：NL2SQL转换优化

• 多模态检索：结合语义与统计特征

• 缓存机制：高频查询结果复用

4.3 风险控制体系

• 决策追溯机制：完整审计轨迹记录

• 人工干预节点：关键参数阈值设置

• 偏见检测模型：投资建议公平性验证

五、行业实践与资源配置

5.1 典型架构案例

# 伪代码示例：投资策略生成流程
def generate_investment_strategy(user_query):
    strategy_draft = llm_initial_call(user_query)
    while not confidence_check(strategy_draft):
        market_data = azure_search(strategy_draft)
        risk_analysis = sql_query(market_data)
        strategy_draft = llm_refine(strategy_draft, risk_analysis)
    return final_validation(strategy_draft)

5.2 学习资源矩阵

六、课程总结与发展展望

6.1 技术趋势前瞻

• 多Agent协作系统在组合管理中的应用

• 实时流数据处理能力的增强

• 监管科技（RegTech）融合创新

6.2 持续学习路径

• 进阶主题：Agentic RAG与强化学习的结合

• 行业研讨：量化对冲基金中的AI应用案例

• 认证计划：Azure AI工程师认证专项训练