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wzjs 2025/8/4 16:32:35

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假如我现在向大模型提问，我的问题是：请查询在2021年度，68**38股票涨停天数？ 或者我问：湖南*****科股份有限公司变更设立时作为发起人的法人有哪些？
大模型巴拉巴拉给我一个答案，那怎么让我信任大模型的输出是准确的呢？而不是大模型编造的内容？

如何从纷繁复杂的基金交易数据、招股说明书、年报季报等非结构化文本中快速提取有价值的信息，成为了一个极具挑战性的课题。如果现在开发一款基于大语言模型（LLM）的金融问答系统，如何通过自然语言交互的方式，帮助用户高效获取准确、可信的金融信息。

假如该系统的输入数据主要包括两大类：一是高频更新的基金日交易数据，二是大量PDF格式的招股说明书、基金合同、定期报告等文档。这些数据不仅体量庞大，而且具有高度的专业性与时效性，对系统的准确性、严谨性和响应速度提出了极高的要求。

然而，在实际开发过程中，我们面临一个关键问题：如何确保模型输出的准确性并减少“幻觉”现象的发生？ 大语言模型虽然在理解和生成自然语言方面表现出色，但由于其训练机制和泛化能力，容易在缺乏上下文或数据支持的情况下“编造”答案，这对于金融这种对信息准确性要求极高的领域来说是不可接受的。

因此，本文将围绕以下几个方面，探讨如何在实际工程实践中提升金融问答系统的可靠性：

基金日交易数据（结构化数据）：
- 标准化与归一化：对交易数据进行清洗数据（处理缺失值、异常值），标准化处理（如标准化价格、收益率等指标），消除量纲差异。
- 异常值检测：通过统计方法（如Z-score、IQR）识别并清洗异常交易数据。
- 时序建模：将交易数据按时间序列组织，便于后续模型理解时间依赖性。
招股说明书PDF文件（非结构化文本）：
- 文本提取与清洗：使用工具提取PDF文本，去除页眉、页脚、换行符、空格等，对解析后的文本进行语义分段（按章节、段落、表格分类）。
- 实体识别与关系抽取：利用NLP技术（如预训练模型）提取关键信息（如公司名称、财务指标、风险披露等），添加元数据（如公司名称、章节标题、页码），并构建结构化知识库。
- 多模态数据融合：若PDF包含图表，需结合图像识别技术提取表格和图表信息。
- 构建向量数据库：使用领域适配的嵌入模型（如微调后的text-embedding-3-large）对文本分块编码，提升检索相关性。

监督微调（SFT）：
- 使用标注的金融问答数据集（如基金投资问题、招股说明书解析问题）对模型进行微调，提升其在金融领域的准确性。
- 示例：针对“某基金的年化收益率是多少？”类问题，训练模型直接从交易数据中提取答案。
直接偏好优化（DPO）：
- 基于人类标注的偏好数据（如“答案A比答案B更准确”），优化模型生成策略，减少模糊或虚构的回答。
强化学习（RL）：
- 结合人类反馈强化学习（RLHF），通过奖励机制引导模型生成符合金融规范的答案（如避免主观推测）。

多步检索：当用户提问时，系统先通过全文匹配、语义检索（如向量数据库）定位相关文档或数据片段。
上下文约束生成：在生成答案时，强制模型引用检索到的上下文内容，避免凭空编造。
- 示例：用户问“某基金的风险等级”，系统检索到招股说明书中的风险披露条款后，生成答案时直接引用该条款。

严格约束输出格式：

prompt = """
你是一个严谨的金融问答助手，回答必须基于以下资料：
{检索到的上下文}
若资料不足，需明确告知。回答格式：
答案：[简明结论]
依据：[引用文件名称、页码、原文片段]
"""

数据更新机制：定期更新基金交易数据和招股说明书内容，确保知识库时效性。
模型迭代：根据市场变化（如新法规、新产品）重新训练模型，避免知识过时。
自动化测试集：
- 构建验证集（如1000个标注QA对），每日运行测试，监控指标
- 准确率：答案与标注的一致率。
- 幻觉率：模型自行编造内容的比例（可用NLI模型检测）。
- 召回率：检索系统覆盖真实答案的比例。