QuantMind 是一套面向量化金融的智能知识提取与检索框架，能将海量论文、新闻、研报等非结构化内容转化为可查询的语义知识图谱，让研究团队用自然语言即可秒级获取因子策略、风险模型与市场洞见。

它内置两阶段架构：第一阶段通过智能解析与 Agent 工作流，从 arXiv、新闻源等多渠道抓取并结构化数据；第二阶段利用领域大模型生成嵌入，支持 DeepResearch、RAG、Data MCP 等多种检索模式，真正实现从信息过载到洞见落地的跨越。

项目使用 uv 管理依赖，Python 3.8+ 即可快速安装，支持单篇论文处理、批量并发与魔法指令解析，适合量化研究员、资管团队与学术机构使用。

GitHub：github.com/LLMQuant/quant-mind

主要功能：
- 智能解析：自动抽取 PDF、网页中的文本、表格与图表；
- 领域标注：基于金融大模型自动归类研究主题与标签；
- 语义检索：支持复杂多跳推理与检索增强生成；
- 批量流水线：可并发处理多篇论文并提供进度回调；
- 魔法输入：用自然语言描述即可解析意图并触发对应流程；
- 多源接入：已支持 arXiv、新闻、博客等内容源，持续扩展中。

支持跨平台运行，MIT 协议开源，欢迎量化金融与 AI 领域的开发者共同参与。

#量化金融##人工智能##知识图谱##开源项目#