Kensho基于LangGraph构建多智能体框架解决金融数据可信检索
LangChain Blog2026/03/27 03:39机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
Kensho利用LangGraph构建多智能体框架Grounding，解决金融数据可信检索问题。通过智能路由和统一数据协议，提升数据访问效率与可靠性。该框架支持本地测试与迭代，适用于企业级AI应用落地，为开发者和研究人员提供实践参考。
正文
在人工智能时代，Kensho作为S&P Global的AI创新引擎，致力于确保其AI输出始终基于可信数据。面对S&P Global高度结构化和复杂的金融数据，Kensho开发了Grounding多框架，作为访问数据的核心层。该框架通过智能路由机制，将自然语言查询定向到不同数据团队管理的专门数据检索（DRA），实现数据检索与路由功能的分离。LangGraph作为核心组件，负责根据查询上下文分解子查询并汇总结果，同时支持本地迭代和测试。Kensho还建立了一种自定义的DRA协议，统一数据格式，提升多协作效率。在构建过程中，团队总结了可观测性、多阶段评估和协议优化等关键经验，为其他组织提供参考。