智能调研报告生成
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擂主:私部署版：Claude Code + GLM 4.7 + Metaso
攻擂中:私部署版：Claude Code +Kimi K2.5/GLM-5/Minimax M2.5/Qwen 3.5 + Metaso
一周构建1个包含资料搜集、知识整合、报告生成功能的智能调研系统Demo
一周
速度
质量
安全
成本
核心价值
业务亮点
DeepResearch Bench排名第2
权威基准测试综合得分51.86，与第一名差距<1.5%
减少95%手动研究工作量
自动化资料搜集与信息整合，显著提升调研效率
报告≤15分钟生成
快速输出结构化调研文档，支持批量生成
支持开源大模型
采用GLM-4.7等高性价比基座，整体成本更低
立即可用，快速部署
完整的开源方案，企业级质量保证
基本信息
概述
智能调研任务广泛应用于金融贸易、咨询管理、公共政策、市场营销、企业运营等行业的竞调行研、监督查阅、培训学习等场合，拥有广阔的使用需求和极高的使用频率。
本例根据用户输入的研究主题和关键词，自动搜集相关资料，基于智能流程进行知识提取与整合，最终按预设模板生成并输出调研文档。
分类标签
行业类别信息技术科研教育金融贸易
应用类别服务运营管理
技术类别大语言模型（LLM）自然语言处理（NLP）智能体（Agent）检索增强生成（RAG）文本生成
实施
周期
Demo研发：3.5-5日
团队
Demo阶段：业务专家1名、算法工程师1名
问题 → 解决方案
1
人工调研效率低下
完成一份完整的调研报告（如行研报告、竞调报告等），具备专业知识的调研人员通常需要花费1-3周时间进行资料搜集、整理、分析、撰写
全网资料搜集：基于用户输入的主题和关键词，自动在全网搜集相关资料
2
信息整合难度大
面对海量信息源，人工筛选和整合容易遗漏重要内容，且难以保证信息的准确性和时效性
信息整合分析：对收集到的候选资料提取关键信息并生成观点与概述
3
报告格式不统一
不同人员、不同机构的行文风格与布局要求差异较大，影响报告的规范性与一致性
更新维护成本高
市场环境快速变化，人工更新和维护调研报告版本需要持续投入；组建调研团队或邀请专家也需要额外成本
自动报告生成：按照预设模板自动生成结构化调研文档
最佳实践版本
私部署-服务器部署版
当前最成熟、性能最优的企业级方案。由 RWAI 团队自研并在多家企业真实场景中验证，兼顾效果、速度与成本。
为什么它是目前最好的版本
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效果领先
在 DeepResearch Bench 开源方案中排名第 2，生成内容稳定、可信，适用于正式业务决策场景。
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生成更快
单篇报告 ≤15 分钟完成，显著快于同类方案（普遍 ≥20 分钟）。
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成本更低
支持高性价比常用大模型，在保持效果的前提下，整体成本降低 60%+。
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企业可用
模板契合度 ≥95%，格式规范度 ≥99%，可直接用于内部汇报与对外材料。