把 RAG 放进量化研究工作流
从策略检索、复盘到反思：一个本地知识库如何成为研究员的第二大脑。
RAGAgent量化研究
量化团队积累的策略报告、回测记录和会议纪要通常散落在不同位置。RAG 的价值不只是“问文档”，而是把历史证据带回当前决策。
一个可用的最小闭环
先统一文档结构与元数据，再按研究问题检索，最后要求模型在回答中标出证据与时间。多智能体架构可以分别承担检索、质疑和总结，但每个角色都必须共享可追溯的事实来源。
最容易被忽略的部分
金融知识会快速过期。索引需要版本管理，回测结论也必须附带样本区间与交易成本。没有这些约束，流畅的回答反而更危险。