Make the type-level operations more “strictly-typed”
从“语义检索”到“图谱本体映射”：传统的L2系统依赖粗放的文本切片与向量匹配，这导致AI面对财报或公告时只能做“字面复读”。L3架构则引入了深度的金融知识图谱。在数据进入大模型之前，系统首先对海量的非结构化语料进行“因子化清洗”，提取出具备强逻辑关联的财务指标、政策实体与行情动因。大模型的作用被严格限制为“基于既定事实的自然语言渲染”，而非“事实的推理者”，从而在物理层面彻底切断了幻觉的生成源头。
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