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项目实训(九)| 金融知识问答:多模态输入之图片输入

平台差异需要针对性处理:Web 和移动端的文件处理方式完全不同,需要在架构层面就考虑兼容性问题用户体验是核心竞争力:好的 UX 设计(如流式输出、即时预览)能显著提升产品竞争力安全性不容忽视:文件上传功能需要做好文件类型验证、大小限制等安全措施资源清理很重要:临时文件必须及时清理,避免占用服务器存储图片输入功能的上线,使得用户可以更便捷地获取金融知识,无论是分析股票图表还是理解财务报告,都能得到智

#金融
项目实训(七)| 金融知识问答系统:知识检索库覆盖范围

"user": "什么是量化投资?","assistant": "量化投资是利用数学模型、统计分析和计算机算法进行投资决策的方法。它将投资理念转化为可量化的规则,通过历史数据回测验证策略有效性,然后在实盘中自动执行。量化投资具有纪律性强、客观性高的特点。

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#金融
项目实训 (五)| 金融知识问答模块总结及优化思路

当前数据以人工整理的炒股书籍和金融政策文件为主,同时参考了 Gitee、GitHub、HuggingFace 上的开源金融数据集。人工采集效率瓶颈明显,后续计划引入自动化爬取方案补充数据规模。

#金融#人工智能#经验分享 +2
项目实训(四)|RAG优化:从搭建到迭代优化

本文记录了RAG智能问答系统开发第二周的迭代优化过程。在基础架构搭建完成后,借助AI工具Trae规划优化路径,最终聚焦知识库扩充和RAG技术调优两条主线。重点构建了包含30-50个标准问题的测试评估体系,定义关键词召回率、引用准确率等量化指标,为参数调优提供基准。同时优化文本分块策略,实验不同chunk_size和chunk_overlap参数组合。本周沉淀的关键经验包括:评估体系是优化的前提、A

#金融#经验分享#python +1
项目实训(四)|RAG优化:从搭建到迭代优化

本文记录了RAG智能问答系统开发第二周的迭代优化过程。在基础架构搭建完成后,借助AI工具Trae规划优化路径,最终聚焦知识库扩充和RAG技术调优两条主线。重点构建了包含30-50个标准问题的测试评估体系,定义关键词召回率、引用准确率等量化指标,为参数调优提供基准。同时优化文本分块策略,实验不同chunk_size和chunk_overlap参数组合。本周沉淀的关键经验包括:评估体系是优化的前提、A

#金融#经验分享#python +1
项目实训(一)|从选题到项目确定的前期准备

项目是项目上限的一大决定性因素,为保证选题具有合理性、可用性、效益性和社会价值性,在学院正式发布项目实训组队通知前,我们已提前确定团队组织,依托社会热点、社会痛点、技术热潮和近期获奖项目对选题立意展开了数次讨论。针对技术发展趋势和近期全国大学生软件创新大赛获奖名单、山东省大学生创新创业训练计划立项名单,团队首先排除了已发展成熟的食谱识别、类似作业帮的小学教育等主题。因本次项目实训鼓励大模型的使用,

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#金融#经验分享
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