tenk

直接问 SEC 文件,投资问题秒回答案

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 19 🐛 待处理 3 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 134
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

tenk 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队ralliesai
官网地址https://rallies.ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai,finance,investing,rag,sec,stocks,trading
GitHub 星标★ 134
上线时间2025-12-12 00:00:00
代码更新2025-12-13
仓库体积14.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

tenk 是一个基于 Python 的开源项目,旨在让用户通过自然语言与 SEC(美国证券交易委员会)文件进行对话,从而快速获取投资相关问题的答案。它解决了传统上需要人工阅读大量冗长、复杂的财务报告和监管文件的问题,将非结构化的 SEC 文件转化为可查询的知识库。核心能力包括:抓取和解析 SEC 文件、构建向量索引、利用大语言模型(LLM)进行语义检索和问答。用户只需提出如“某公司上一财年营收是多少?”这样的问题,tenk 就能定位相关段落并生成简洁回答。项目处于早期阶段,星标数 133,但为投资者、分析师和金融爱好者提供了一个高效、智能的金融信息获取工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 134

技术标签

核心亮点

  • 针对 SEC 文件深度优化,问答精准度高
  • 自动化处理文件抓取、解析和索引,省时省力
  • 基于 LLM 的语义检索,支持复杂投资问题

不足之处

  • 仅支持 SEC 文件,覆盖范围有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 投资者快速查询公司财务数据
  • 分析师研究行业趋势和竞争对手
  • 金融教育中解释监管文件内容

替代项目

FinGPT、StockGPT、DocQA

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