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首页 » 【项目实战】基于Agent的金融问答系统:项目简介

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: AgentRAGPrompt……
  • 传统开发:DockerElasticSearchVue.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:

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

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。

附录

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