IPO(首次公开发行股票)文档是指企业上市时需准备的一系列材料。其中资本市场法律法规是从业人员承做IPO业务的基础和准则,企业信用尽调信息是做IPO时对企业及个人信用调查必备的环节。IPO相关文档数量极大,分布在各个网站中,文件格式从网页包含PDF、Word、Excel等,从业人员在其中寻找相关信息和数据既费时费力且容易遗漏,本系统中金融信息智能检索系统旨在帮助从业人员快速、及时、准确找到相关信息和数据,可以大大提高工作效率,提升工作质量。本系统使用了 Elasticsearch、爬虫技术、PDF表格提取技术、TF-IDF关键词提取技术,利用Python语言设计并分析了一个可以供金融从业人员在编辑IPO文档时检索金融信息的系统。本论文首先对整个系统进行了系统的需求分析,其中功能性需求包括法律法规检索库和信用尽调检索库和抓取数据需求三部分,并以用例图、活动图的方式展示了系统的需求。基于前述需求分析,在概要设计部分设计了系统的结构与数据库实体关系图,在详细设计与实现中,通过类图介绍了系统类与类之间的关联关系,通过时序图与流程图的动态建模,说明了类之间的调用关系,并详细说明了系统数据库的表和字段名并且列举出相关字段的含义,以及在实现部分对系统实现的内在逻辑进行了详细的说明,最后在系统的部署与测试章节中,分别进行功能性测试和非功能测试。继而,在随后的章节中阐述了整个系统的部署环境和最终的运行结果,展示了最终的用户界面。最后对本文的作者在本系统期间的工作成果进行了总结,并提出进一步的改进方向和未来展望。