前言

历经27天，我们小组所做的金融问答系统项目已经告一段落，目前该项目在天池大赛排行榜暂列56名，虽然排名还比较靠后(还有很多地方可以优化)，但是整个项目的实战锻炼还是收获不少。

因此，我计划将 从零构建问答系统 的这一过程总结分享出来，既是对过去的成果总结，也是抛砖引玉，为其他AI从业人员及爱好者提供参考。

文章目录

整个项目实战过程中，我们还是运用了非常多的新老技术以及软件工程理念，例如：

• AI相关： Agent 、RAG 、Prompt……
• 传统开发：Docker、ElasticSearch 、Vue.js ……
• 软件工程理念: TDD测试驱动开发 、代码重构、Python代码规范…..

可以总结分享的内容很多，所以我计划将整个内容分为以下几部分分别介绍：

• 第一章：基于Agent的金融问答系统：项目简介
• 第二章：基于Agent的金融问答系统：RAG检索模块初建成
• 第三章：基于Agent的金融问答系统：Agent框架的构建
• 第四章：基于Agent的金融问答系统：前后端流程打通
• 第五章：基于Agent的金融问答系统：代码重构
• 第六章：基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之ElasticSearch
• 第七章：基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之上下文重排和压缩

项目目标

需求痛点

在金融行业的投资研究领域，AI正在逐步推广应用。相比传统的投资研究，通过人工智能技术，可帮助客户大大提高投资研究效率。

传统投资研究的问题：

• 流程较长，依赖于专业研究人员
• 可处理的数据范围小，一般只能处理结构化的金融数据库数据

智能投资研究的优势：

• 无需专业投资研究人员，客户直接使用应用AI技术的金融工具即可
• 使用无门槛，输入自然语言给到金融工具，由AI进行智能分析、获取、处理以及结果输出
• 除了支持结构化的金融数据库之外，还可以支持非结构化的数据(如招股书、爬虫数据等等)

备注：以上信息来自于(《金融服务行业深度报告：智能投研调研报告人工智能在投研的应用》)。

基于以上的痛点需求，我们计划开发一个金融问答系统，使得用户可以通过工具输入自然语言，直接由AI进行用户问题的分析、信息查询、结果输出。

天池大赛

天池大赛刚好有与上述需求痛点和场景非常契合的赛事

• 赛事地址：基于LLM智能问答系统学习赛
• 赛事内容：

项目成效

启动后端服务演示

提问信息查询类问题的演示

Agent搜索到答案的演示

提问SQL查询类问题的演示

Agent进行SQL查询的演示

其他信息

代码已提交至Gitee，欢迎大家Star和Fork。

• Gitee仓库：https://gitee.com/deadwalk/smart-finance-bot
• Github仓库：https://github.com/domonic18/smart-finance-bot

附录

欢迎查看该系列的其他文章：

• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：项目简介
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG检索模块初建成
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：Agent框架的构建
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：前后端流程打通
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：代码重构
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之ElasticSearch
• 【项目实战】基于Agent的金融问答系统：RAG的检索增强之上下文重排和压缩

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