在数字金融浪潮中，智能投顾领域正面临三大核心挑战：海量异构数据整合效率低下、投资策略可解释性不足、个性化服务能力存在天花板。传统基于规则引擎的系统在处理非结构化市场数据时，信息抽取准确率不足42%；主流大语言模型在金融推理任务中，逻辑一致性误差率高达28%。本文提出基于知识图谱与Command...
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