可借助kimi长文本解析与结构化指令能力高效提取竞对信息：一、上传研报并启用深度解析；二、设定实体识别指令定向抓取；三、多文档交叉比对验证一致性；四、构建swot矩阵并导出表格。
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如果您面对一份动辄千页的行业研究报告，却需要在短时间内精准定位并提取其中关于竞争对手的关键信息，则可借助Kimi的长文本解析与结构化指令能力实现高效萃取。以下是具体操作路径：
一、上传研报并启用深度文本解析
该步骤确保Kimi完整加载报告全文结构，尤其对含嵌套表格、图表标题、附录脚注的PDF文档具备高保真识别能力，为后续定向提取提供语义基础。
1、访问Kimi官网或打开Kimi App，登录已有账号。
2、点击“上传文件”按钮，选择本地存储的行业研究报告PDF（单文件建议不超过100MB，若超限可分拆为“主体正文”“附录数据”两部分上传）。
3、上传完成后等待页面显示“已解析完成”，确认右侧预览区可正常滚动浏览全文内容。
4、在功能面板中勾选“启用上下文连贯性分析”与“保留原始章节标记”两项，避免因段落截断导致竞对名称误判。
二、设定竞对实体识别指令定向抓取
通过明确限定企业名称、识别维度与输出格式，引导Kimi跳过泛化描述，直取结构化竞对情报，规避人工通读筛选的低效过程。
1、在对话框中输入指令：“请从全文中提取所有被提及的竞争对手公司名称，并针对每家公司分别提取以下字段：公司全称（含注册地）、主营业务描述（原文摘录，限50字内）、市场份额数值（含单位及年份）、关键产品线名称（最多3项）、技术路线关键词（如‘自研大模型’‘端云协同’等）、风险提示原文（来自‘风险因素’章节）。”
2、补充约束条件：“仅提取明确以‘公司’‘集团’‘股份’等组织后缀结尾的实体；若同一公司出现简称与全称，统一归并为首次出现的全称；所有数据必须标注原始页码，格式为(P.XX)。”
3、发送指令后等待响应，通常在60秒内返回带页码标注的结构化文本结果。
4、检查返回内容中是否存在未识别的竞对企业（如仅用代号“某头部厂商”指代），若有则追加指令：“请检索全文中所有含‘头部’‘领先’‘前三’‘TOP’等修饰词且未明确命名的厂商指代段落，并列出其上下文原文及页码。”
使用 Moonshot Kimi API 的 $web_search 内置工具进行联网搜索。当需要进行网络搜索获取实时信息时使用，支持中文和英文搜索查询。需要配置 MOONSHOT_API_KEY。
三、多文档交叉比对验证竞对信息一致性
当同一份研报中不同章节对同一竞对的描述存在矛盾（如市场份额数值不一致、技术路线表述冲突），需调用多源材料进行横向印证，确保情报准确性。
1、准备至少两份独立来源的竞对资料：例如《2025年中国AI芯片市场白皮书》PDF与天眼查导出的“寒武纪科技”工商变更截图（保存为PNG）。
2、在当前Kimi对话中点击“上传文件”，同时导入上述两份材料，系统自动建立跨文档索引。
3、输入指令：“对比三份材料中关于‘寒武纪科技’的‘2024年营收规模’‘主要客户类型’‘最新融资轮次’三项信息，生成差异对照表，标注每项数据的出处文件名与页码/区域坐标。”
4、对表格中标记为“冲突”的条目，复制对应原文片段，另起对话发送：“请判断以下两段文字是否指向同一事实：[粘贴片段A] vs [粘贴片段B]，若否，请说明差异本质（如预测值vs实绩值、子公司口径vs母公司口径）。”
四、构建竞对要素矩阵并导出可编辑表格
将分散于不同章节的竞对信息按SWOT框架或波特五力维度自动归类，形成可用于汇报或决策的结构化矩阵，消除人工整理中的逻辑断层。
1、在Kimi中输入指令：“请将前述提取的所有竞对公司信息，按以下四维矩阵重新组织：S（优势）—原文中明确表述为‘领先’‘唯一’‘突破’等强正向措辞的条款；W（劣势）—原文中‘面临挑战’‘尚未覆盖’‘依赖外部’等负向表述；O（机会）—政策文件引用、下游需求增长预测等外部利好；T（威胁）—监管趋严、替代技术出现等风险提示。每项仅保留带页码的原文短句。”
2、确认返回结果后，点击“导出为Excel”按钮，系统生成含“公司名称”“维度类型”“原文摘录”“页码”四列的CSV文件。
3、下载文件后，在Excel中使用“数据透视表”按“维度类型”汇总各公司条目数，快速识别哪家竞对在报告中被赋予最多优势或面临最多威胁。
4、对矩阵中重复出现的通用表述（如“研发投入高”），使用Ctrl+H批量替换为具体数值（如“2024年研发费用18.7亿元，占营收32%”），提升情报颗粒度。
