企业网站的设计策划浙江进出口贸易公司名录

企业网站的设计策划,浙江进出口贸易公司名录,wordpress知更鸟企业主题,网站底部版权怎么做本文将详细介绍如何在金融、证券领域构建智能Agent系统#xff0c;实现复杂问题的自动化任务分解、依赖管理和并行执行。通过大模型、意图识别、工具使用的协同配合#xff0c;为用户提供高效、准确的金融数据分析和决策支持。 代码以逻辑为主#xff0c;并非完整可运行实现复杂问题的自动化任务分解、依赖管理和并行执行。通过大模型、意图识别、工具使用的协同配合为用户提供高效、准确的金融数据分析和决策支持。代码以逻辑为主并非完整可运行其中的 RAG检索 和 NL2SQL 可以为独立的系统。因个人知识有限难免会出现错误欢迎批评指正哈文章略长建议先收藏如果喜欢请多多转发谢谢1. 系统架构概览1.1 整体架构设计1.2 核心组件说明1.2.1 意图识别模块功能识别用户查询的业务意图和数据需求输入自然语言查询如分析平安银行2023年ROE变化趋势输出结构化意图信息查询类型、目标实体、时间范围、指标类型等1.2.2 任务分解器功能将复杂金融问题分解为可执行的子任务策略基于金融业务场景的专业分解模式输出子任务列表及其执行要求1.2.3 依赖关系分析器功能分析子任务间的数据依赖和逻辑依赖输出任务依赖图和执行约束1.2.4 执行引擎并行执行独立子任务同时执行提高效率串行执行有依赖关系的任务按序执行保证正确性2. 大模型与Agent协同架构2.1 大模型在金融Agent中的核心作用2.1.1 大模型的多层次应用1. 理解层Understanding Layer语义理解解析复杂金融术语和业务逻辑意图识别识别用户的真实需求和查询目标上下文感知理解对话历史和业务背景2. 推理层Reasoning Layer逻辑推理基于金融知识进行逻辑推断因果分析分析金融指标间的因果关系趋势预测基于历史数据预测未来趋势3. 生成层Generation Layer代码生成自动生成SQL查询和数据处理代码报告生成生成专业的金融分析报告解释生成为分析结果提供可理解的解释classFinancialLLMEngine: def__init__(self): self.llm_model self._initialize_llm() self.financial_knowledge_base FinancialKnowledgeBase() self.prompt_templates FinancialPromptTemplates() defunderstand_query(self, user_input: str, context: dict None) - dict: 大模型理解用户查询 # 构建理解提示词 understanding_prompt self.prompt_templates.get_understanding_prompt( user_inputuser_input, contextcontext, financial_contextself.financial_knowledge_base.get_relevant_context(user_input) ) # 大模型推理 understanding_result self.llm_model.generate( promptunderstanding_prompt, max_tokens1000, temperature0.1 ) return self._parse_understanding_result(understanding_result) defgenerate_task_plan(self, intent_analysis: dict) - List[dict]: 大模型生成任务执行计划 planning_prompt self.prompt_templates.get_planning_prompt( intentintent_analysis[primary_intent], entitiesintent_analysis[entities], complexityintent_analysis[complexity], available_toolsself._get_available_tools() ) plan_result self.llm_model.generate( promptplanning_prompt, max_tokens2000, temperature0.2 ) return self._parse_task_plan(plan_result) defgenerate_financial_analysis(self, data: dict, analysis_type: str) - str: 大模型生成金融分析 analysis_prompt self.prompt_templates.get_analysis_prompt( datadata, analysis_typeanalysis_type, financial_principlesself.financial_knowledge_base.get_analysis_principles(analysis_type) ) analysis_result self.llm_model.generate( promptanalysis_prompt, max_tokens3000, temperature0.3 ) return analysis_result2.2 Agent架构设计模式2.2.1 多Agent协作架构2.2.2 Agent实现框架from abc import ABC, abstractmethodfrom typing import Dict, List, Anyimport asyncioclassBaseFinancialAgent(ABC): 金融Agent基类 def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): self.agent_id agent_id self.llm_engine llm_engine self.state idle self.memory AgentMemory() self.tools {} abstractmethod asyncdefprocess(self, input_data: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 处理输入数据 pass abstractmethod defget_capabilities(self) - List[str]: 获取Agent能力列表 pass defupdate_memory(self, key: str, value: Any): 更新Agent记忆 self.memory.update(key, value) defget_memory(self, key: str) - Any: 获取Agent记忆 return self.memory.get(key)classIntentRecognitionAgent(BaseFinancialAgent): 意图识别Agent def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(agent_id, llm_engine) self.intent_classifier FinancialIntentClassifier() asyncdefprocess(self, input_data: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 处理意图识别 user_query input_data.get(user_query, ) context input_data.get(context, {}) # 使用大模型进行深度理解 llm_understanding await self.llm_engine.understand_query(user_query, context) # 结合规则分类器 rule_classification self.intent_classifier.classify_intent(user_query) # 融合结果 final_intent self._merge_intent_results(llm_understanding, rule_classification) # 更新记忆 self.update_memory(last_intent, final_intent) return { intent_result: final_intent, confidence: final_intent.get(confidence, 0.0), next_agent: task_decomposition } defget_capabilities(self) - List[str]: return [intent_recognition, entity_extraction, context_understanding] def_merge_intent_results(self, llm_result: dict, rule_result: dict) - dict: 融合大模型和规则的识别结果 # 实现融合逻辑 merged_result { primary_intent: llm_result.get(intent, rule_result.get(primary_intent)), entities: {**rule_result.get(entities, {}), **llm_result.get(entities, {})}, confidence: max(llm_result.get(confidence, 0), rule_result.get(confidence, 0)), complexity: llm_result.get(complexity, rule_result.get(complexity, medium)), reasoning: llm_result.get(reasoning, ) } return merged_resultclassTaskDecompositionAgent(BaseFinancialAgent): 任务分解Agent def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(agent_id, llm_engine) self.decomposer FinancialTaskDecomposer() asyncdefprocess(self, input_data: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 处理任务分解 intent_result input_data.get(intent_result, {}) # 使用大模型生成任务计划 llm_plan await self.llm_engine.generate_task_plan(intent_result) # 结合规则分解器优化 rule_subtasks self.decomposer.decompose_complex_query( intent_result.get(original_query, ), intent_result ) # 融合和优化任务计划 optimized_plan self._optimize_task_plan(llm_plan, rule_subtasks) # 依赖关系分析 dependency_analysis self._analyze_dependencies(optimized_plan) return { task_plan: optimized_plan, dependency_analysis: dependency_analysis, execution_strategy: self._determine_execution_strategy(dependency_analysis), next_agent: data_extraction } defget_capabilities(self) - List[str]: return [task_decomposition, dependency_analysis, execution_planning]classMasterCoordinatorAgent(BaseFinancialAgent): 主控协调Agent def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(agent_id, llm_engine) self.agents {} self.execution_queue asyncio.Queue() self.results_store {} defregister_agent(self, agent: BaseFinancialAgent): 注册子Agent self.agents[agent.agent_id] agent asyncdefprocess(self, input_data: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 协调整个处理流程 user_query input_data.get(user_query, ) # 1. 意图识别 intent_result await self.agents[intent_recognition].process({ user_query: user_query, context: input_data.get(context, {}) }) # 2. 任务分解 decomposition_result await self.agents[task_decomposition].process({ intent_result: intent_result[intent_result], original_query: user_query }) # 3. 执行任务计划 execution_results await self._execute_task_plan( decomposition_result[task_plan], decomposition_result[execution_strategy] ) # 4. 结果整合 final_result await self._integrate_results(execution_results, intent_result[intent_result]) return final_result asyncdef_execute_task_plan(self, task_plan: List[dict], strategy: dict) - dict: 执行任务计划 results {} if strategy[type] parallel: # 并行执行 tasks [] for task in task_plan: ifnot task.get(dependencies): tasks.append(self._execute_single_task(task)) parallel_results await asyncio.gather(*tasks) for i, result in enumerate(parallel_results): results[task_plan[i][task_id]] result elif strategy[type] sequential: # 串行执行 for task in task_plan: result await self._execute_single_task(task) results[task[task_id]] result return results asyncdef_execute_single_task(self, task: dict) - dict: 执行单个任务 task_type task.get(task_type) if task_type data_retrieval: returnawait self.agents[data_extraction].process(task) elif task_type calculation: returnawait self.agents[calculation_analysis].process(task) elif task_type report_generation: returnawait self.agents[report_generation].process(task) return {status: unknown_task_type, task_id: task.get(task_id)} defget_capabilities(self) - List[str]: return [coordination, workflow_management, result_integration]2.3 大模型Prompt工程2.3.1 金融领域专用Prompt模板classFinancialPromptTemplates: 金融领域Prompt模板库 def__init__(self): self.templates { understanding: self._get_understanding_template(), planning: self._get_planning_template(), analysis: self._get_analysis_template(), sql_generation: self._get_sql_template(), report_generation: self._get_report_template() } def_get_understanding_template(self) - str: return你是一个专业的金融分析师和AI助手具备深厚的金融知识和数据分析能力。用户查询{user_input}上下文信息{context}金融背景{financial_context}请分析用户的查询意图包括1. 主要意图类型指标查询/对比分析/筛选过滤/计算分析/报告生成2. 涉及的金融实体公司、指标、时间等3. 查询的复杂程度4. 需要的数据源类型5. 预期的输出格式请以JSON格式返回分析结果{{ intent: 主要意图类型, entities: {{ companies: [公司列表], metrics: [指标列表], time_period: 时间范围, other: {{}} }}, complexity: simple/medium/complex, data_sources: [需要的数据源], output_format: 预期输出格式, confidence: 0.95, reasoning: 分析推理过程}} def_get_planning_template(self) - str: return作为金融数据分析专家请为以下查询制定详细的执行计划。查询意图{intent}实体信息{entities}复杂程度{complexity}可用工具{available_tools}请将复杂查询分解为具体的子任务每个子任务应该1. 有明确的目标和输出2. 指定需要使用的工具3. 明确数据依赖关系4. 设置优先级请以JSON格式返回任务计划{{ tasks: [ {{ task_id: 唯一标识, description: 任务描述, task_type: 任务类型, tool_required: 需要的工具, data_sources: [数据源列表], expected_output: 预期输出, dependencies: [依赖的任务ID], priority: high/medium/low, estimated_time: 预估时间秒 }} ], execution_strategy: parallel/sequential/hybrid, total_estimated_time: 总预估时间, risk_factors: [潜在风险]}} def_get_analysis_template(self) - str: return作为资深金融分析师请对以下数据进行专业分析。分析类型{analysis_type}数据内容{data}分析原则{financial_principles}请提供1. 数据概况总结2. 关键指标分析3. 趋势变化解读4. 风险因素识别5. 投资建议如适用分析要求- 使用专业的金融术语- 提供量化的分析结果- 给出明确的结论和建议- 注明分析的局限性请以结构化的方式组织分析报告。2.3.2 Agent记忆与学习机制classAgentMemory: Agent记忆系统 def__init__(self): self.short_term_memory {} # 当前会话记忆 self.long_term_memory {} # 持久化记忆 self.episodic_memory [] # 历史交互记录 self.semantic_memory {} # 知识库记忆 defupdate_short_term(self, key: str, value: Any): 更新短期记忆 self.short_term_memory[key] { value: value, timestamp: datetime.now(), access_count: self.short_term_memory.get(key, {}).get(access_count, 0) 1 } defconsolidate_to_long_term(self, threshold: int 5): 将频繁访问的短期记忆转为长期记忆 for key, memory_item in self.short_term_memory.items(): if memory_item[access_count] threshold: self.long_term_memory[key] memory_item defadd_episode(self, interaction: dict): 添加交互记录 episode { timestamp: datetime.now(), user_query: interaction.get(user_query), intent: interaction.get(intent), task_plan: interaction.get(task_plan), execution_result: interaction.get(execution_result), user_feedback: interaction.get(user_feedback), success_rate: interaction.get(success_rate) } self.episodic_memory.append(episode) # 保持记忆大小限制 if len(self.episodic_memory) 1000: self.episodic_memory self.episodic_memory[-1000:] deflearn_from_feedback(self, feedback: dict): 从用户反馈中学习 if feedback.get(rating, 0) 4: # 高评分 # 强化成功模式 successful_pattern { query_pattern: feedback.get(query_pattern), task_decomposition: feedback.get(task_decomposition), tool_selection: feedback.get(tool_selection), success_score: feedback.get(rating) } self.semantic_memory[successful_patterns] \ self.semantic_memory.get(successful_patterns, []) [successful_pattern] elif feedback.get(rating, 0) 2: # 低评分 # 记录失败模式 failure_pattern { query_pattern: feedback.get(query_pattern), error_type: feedback.get(error_type), improvement_suggestion: feedback.get(suggestion) } self.semantic_memory[failure_patterns] \ self.semantic_memory.get(failure_patterns, []) [failure_pattern]classAdaptiveLearningAgent(BaseFinancialAgent): 自适应学习Agent def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(agent_id, llm_engine) self.learning_rate 0.1 self.performance_history [] defadapt_strategy(self, performance_metrics: dict): 根据性能指标调整策略 self.performance_history.append(performance_metrics) # 分析性能趋势 if len(self.performance_history) 10: recent_performance self.performance_history[-10:] avg_success_rate sum(p[success_rate] for p in recent_performance) / 10 if avg_success_rate 0.8: # 性能下降 self._adjust_parameters(decrease_complexity) elif avg_success_rate 0.95: # 性能优秀 self._adjust_parameters(increase_efficiency) def_adjust_parameters(self, adjustment_type: str): 调整Agent参数 if adjustment_type decrease_complexity: # 降低任务分解复杂度 self.memory.update_short_term(max_subtasks, 5) self.memory.update_short_term(parallel_threshold, 2) elif adjustment_type increase_efficiency: # 提高执行效率 self.memory.update_short_term(max_subtasks, 10) self.memory.update_short_term(parallel_threshold, 4)2.4 大模型与Agent的实际应用场景2.4.1 智能投资研究助手2.4.2 实际应用代码示例classInvestmentResearchAgent(MasterCoordinatorAgent): 投资研究Agent def__init__(self, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(investment_research, llm_engine) self._initialize_specialized_agents() def_initialize_specialized_agents(self): 初始化专业Agent # 注册各种专业Agent self.register_agent(IntentRecognitionAgent(intent_recognition, self.llm_engine)) self.register_agent(TaskDecompositionAgent(task_decomposition, self.llm_engine)) self.register_agent(FinancialDataAgent(data_extraction, self.llm_engine)) self.register_agent(FinancialAnalysisAgent(financial_analysis, self.llm_engine)) self.register_agent(ReportGenerationAgent(report_generation, self.llm_engine)) asyncdefconduct_investment_research(self, research_query: str) - dict: 执行投资研究 # 记录开始时间 start_time time.time() try: # 执行完整的研究流程 result await self.process({ user_query: research_query, context: { research_type: investment_analysis, output_format: comprehensive_report, urgency: normal } }) # 计算执行时间 execution_time time.time() - start_time # 添加元数据 result[metadata] { execution_time: execution_time, agent_version: v2.0, llm_model: self.llm_engine.model_name, timestamp: datetime.now().isoformat() } # 学习和优化 await self._learn_from_execution(research_query, result) return result except Exception as e: # 错误处理和恢复 returnawait self._handle_research_error(research_query, str(e)) asyncdef_learn_from_execution(self, query: str, result: dict): 从执行结果中学习 # 分析执行效果 performance_metrics { success_rate: 1.0if result.get(status) successelse0.0, execution_time: result.get(metadata, {}).get(execution_time, 0), data_quality: self._assess_data_quality(result), user_satisfaction: result.get(user_feedback, {}).get(rating, 3.0) } # 更新Agent记忆 for agent in self.agents.values(): if hasattr(agent, adapt_strategy): agent.adapt_strategy(performance_metrics) # 记录成功模式 if performance_metrics[success_rate] 0.8: self.memory.add_episode({ user_query: query, task_plan: result.get(task_plan), execution_result: result, success_rate: performance_metrics[success_rate] })classFinancialAnalysisAgent(BaseFinancialAgent): 金融分析专业Agent def__init__(self, agent_id: str, llm_engine: FinancialLLMEngine): super().__init__(agent_id, llm_engine) self.analysis_tools { ratio_analysis: RatioAnalysisTool(), trend_analysis: TrendAnalysisTool(), peer_comparison: PeerComparisonTool(), valuation_analysis: ValuationAnalysisTool() } asyncdefprocess(self, input_data: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 执行金融分析 analysis_type input_data.get(analysis_type, comprehensive) financial_data input_data.get(financial_data, {}) # 选择合适的分析工具 selected_tools self._select_analysis_tools(analysis_type, financial_data) # 执行分析 analysis_results {} for tool_name in selected_tools: tool self.analysis_tools[tool_name] result await tool.analyze(financial_data) analysis_results[tool_name] result # 使用大模型整合分析结果 integrated_analysis await self.llm_engine.generate_financial_analysis( dataanalysis_results, analysis_typeanalysis_type ) return { analysis_results: analysis_results, integrated_analysis: integrated_analysis, confidence_score: self._calculate_confidence(analysis_results), recommendations: self._generate_recommendations(analysis_results) } def_select_analysis_tools(self, analysis_type: str, data: dict) - List[str]: 智能选择分析工具 tool_selection { comprehensive: [ratio_analysis, trend_analysis, peer_comparison], valuation: [valuation_analysis, ratio_analysis], performance: [ratio_analysis, trend_analysis], comparison: [peer_comparison, ratio_analysis] } return tool_selection.get(analysis_type, [ratio_analysis]) defget_capabilities(self) - List[str]: return [financial_analysis, ratio_calculation, trend_analysis, peer_comparison]2.5 大模型在Agent系统中的核心价值2.5.1 认知能力增强大模型为Agent系统提供了强大的认知能力主要体现在以下几个方面classCognitiveCapabilities: 大模型认知能力封装 def__init__(self, llm_engine: FinancialLLMEngine): self.llm_engine llm_engine self.knowledge_base FinancialKnowledgeBase() asyncdefunderstand_context(self, query: str, context: dict) - dict: 深度理解上下文 # 构建理解提示 understanding_prompt f 作为金融领域专家请深度分析以下查询 用户查询{query} 上下文信息{json.dumps(context, ensure_asciiFalse, indent2)} 请从以下维度进行分析 1. 查询的核心意图和隐含需求 2. 涉及的金融概念和专业术语 3. 需要的数据类型和分析方法 4. 预期的输出格式和详细程度 5. 潜在的风险点和注意事项 请以JSON格式返回分析结果。 response await self.llm_engine.generate( promptunderstanding_prompt, temperature0.1, max_tokens1000 ) return json.loads(response) asyncdefreason_about_task(self, task_description: str, available_tools: List[str]) - dict: 任务推理和规划 reasoning_prompt f 任务描述{task_description} 可用工具{, .join(available_tools)} 请进行以下推理 6. 分析任务的复杂度和执行难度 7. 确定最优的执行策略串行/并行 8. 选择合适的工具组合 9. 预估执行时间和资源需求 10. 识别潜在的执行风险 返回详细的推理结果和执行建议。 response await self.llm_engine.generate( promptreasoning_prompt, temperature0.2, max_tokens800 ) return {reasoning_result: response, confidence: 0.85} asyncdefsynthesize_information(self, data_sources: List[dict]) - dict: 信息综合和洞察生成 synthesis_prompt f 请综合分析以下多个数据源的信息 {json.dumps(data_sources, ensure_asciiFalse, indent2)} 请进行以下分析 11. 识别数据间的关联性和一致性 12. 发现潜在的矛盾或异常 13. 提取关键洞察和趋势 14. 生成综合性结论 15. 评估信息的可靠性 返回综合分析报告。 response await self.llm_engine.generate( promptsynthesis_prompt, temperature0.3, max_tokens1200 ) return {synthesis_report: response, data_quality_score: 0.9}2.5.2 动态决策支持classDynamicDecisionSupport: 动态决策支持系统 def__init__(self, llm_engine: FinancialLLMEngine): self.llm_engine llm_engine self.decision_history [] asyncdefmake_strategic_decision(self, situation: dict, options: List[dict]) - dict: 战略决策制定 decision_prompt f 当前情况{json.dumps(situation, ensure_asciiFalse, indent2)} 可选方案 {json.dumps(options, ensure_asciiFalse, indent2)} 作为金融专家请进行决策分析 1. 评估每个方案的优缺点 2. 分析风险和收益 3. 考虑市场环境和监管要求 4. 推荐最优方案并说明理由 5. 提供备选方案和应急预案 请提供详细的决策分析报告。 decision_analysis await self.llm_engine.generate( promptdecision_prompt, temperature0.2, max_tokens1500 ) # 记录决策历史 decision_record { timestamp: datetime.now(), situation: situation, options: options, analysis: decision_analysis, decision_id: str(uuid.uuid4()) } self.decision_history.append(decision_record) return decision_record asyncdefadapt_to_feedback(self, decision_id: str, feedback: dict) - dict: 根据反馈调整决策 # 找到原始决策 original_decision next( (d for d in self.decision_history if d[decision_id] decision_id), None ) ifnot original_decision: return {error: Decision not found} adaptation_prompt f 原始决策{json.dumps(original_decision, ensure_asciiFalse, indent2)} 反馈信息{json.dumps(feedback, ensure_asciiFalse, indent2)} 请基于反馈调整决策 6. 分析反馈的有效性和重要性 7. 识别原决策的不足之处 8. 提出改进建议 9. 更新决策方案 10. 制定实施计划 返回调整后的决策方案。 adapted_decision await self.llm_engine.generate( promptadaptation_prompt, temperature0.25, max_tokens1200 ) return { original_decision_id: decision_id, adapted_decision: adapted_decision, adaptation_timestamp: datetime.now(), feedback_incorporated: feedback }2.5.3 知识图谱增强plaintextclassKnowledgeGraphEnhancement: “”“知识图谱增强系统”“” def__init__(self, llm_engine: FinancialLLMEngine): self.llm_engine llm_engine self.knowledge_graph FinancialKnowledgeGraph() asyncdefextract_financial_entities(self, text: str) - List[dict]: “”“提取金融实体”“” extraction_prompt f“” 请从以下文本中提取金融相关实体 文本{text} 请识别以下类型的实体 1. 公司名称包括简称和全称 2. 金融指标如ROE、PE、营收等 3. 时间期间如2023年、Q1等 4. 金融产品如股票、债券、基金等 5. 市场名称如A股、港股等 6. 监管机构如证监会、银保监会等 返回JSON格式的实体列表包含实体名称、类型、置信度。 “” response await self.llm_engine.generate( promptextraction_prompt, temperature0.1, max_tokens800 ) return json.loads(response) asyncdefinfer_relationships(self, entities: List[dict], context: str) - List[dict]: “”“推理实体关系”“” relationship_prompt f“” 实体列表{json.dumps(entities, ensure_asciiFalse, indent2)} 上下文{context} 请推理实体之间的关系 7. 所属关系如公司-行业 8. 比较关系如公司A vs 公司B 9. 时间关系如2022年 vs 2023年 10. 因果关系如政策-市场影响 11. 层级关系如集团-子公司 返回关系三元组列表[主体, 关系, 客体, 置信度] “” response await self.llm_engine.generate( promptrelationship_prompt, temperature0.15, max_tokens1000 ) return json.loads(response) asyncdefenhance_agent_knowledge(self, agent: BaseFinancialAgent, domain: str) - dict: “”“增强Agent知识”“” # 获取领域相关知识 domain_knowledge await self.knowledge_graph.get_domain_knowledge(domain) # 生成知识增强提示 enhancement_prompt f“” 领域{domain} 现有知识{json.dumps(domain_knowledge, ensure_asciiFalse, indent2)} 请为Agent生成增强知识 12. 关键概念和定义 13. 常见分析方法 14. 重要的计算公式 15. 行业最佳实践 16. 风险控制要点 返回结构化的知识增强包。 “” enhanced_knowledge await self.llm_engine.generate( promptenhancement_prompt, temperature0.2, max_tokens1500 ) # 更新Agent知识库 agent.update_knowledge_base(json.loads(enhanced_knowledge)) return {“status”: “success”, “enhanced_knowledge”: enhanced_knowledge}3. 金融领域意图识别3.1 金融查询意图分类3.2 意图识别实现classFinancialIntentClassifier: def__init__(self): self.intent_patterns { indicator_query: { keywords: [ROE, 净利润, 营业收入, 资产, 负债, 现金流, 毛利率], patterns: [r.*查询.*指标.*, r.*的.*是多少, r.*指标.*情况], entities: [financial_metrics, companies, time_period] }, comparison_analysis: { keywords: [对比, 比较, 排名, 同比, 环比, 增长], patterns: [r.*对比.*, r.*比较.*, r.*排名.*, r.*同比.*], entities: [comparison_targets, comparison_dimensions] }, filtering_screening: { keywords: [筛选, 过滤, 条件, 满足, 符合, 大于, 小于], patterns: [r.*筛选.*, r.*条件.*, r.*满足.*], entities: [filter_conditions, target_universe] }, calculation_analysis: { keywords: [计算, 分析, 评估, 测算, 预测], patterns: [r.*计算.*, r.*分析.*, r.*评估.*], entities: [calculation_type, input_data] }, report_generation: { keywords: [报告, 总结, 分析, 研究, 建议], patterns: [r.*报告.*, r.*总结.*, r.*研究.*], entities: [report_type, analysis_scope] } } self.financial_entities { companies: [平安银行, 招商银行, 工商银行, 建设银行, 中国银行], financial_metrics: [ROE, ROA, 净利润, 营业收入, 总资产, 净资产], time_periods: [2023年, 2022年, Q1, Q2, Q3, Q4, 上半年, 全年], industries: [银行业, 证券业, 保险业, 房地产, 制造业], regions: [北京, 上海, 深圳, 广州, 杭州] } defclassify_intent(self, user_query: str) - dict: 分类用户查询意图 intent_scores {} # 计算各意图类型的匹配分数 for intent_type, patterns in self.intent_patterns.items(): score self._calculate_intent_score(user_query, patterns) intent_scores[intent_type] score # 确定主要意图 primary_intent max(intent_scores, keyintent_scores.get) confidence intent_scores[primary_intent] # 提取实体信息 entities self._extract_financial_entities(user_query) # 分析查询复杂度 complexity self._analyze_query_complexity(user_query, entities) return { primary_intent: primary_intent, confidence: confidence, entities: entities, complexity: complexity, query_type: self._determine_query_type(primary_intent, entities) } def_extract_financial_entities(self, query: str) - dict: 提取金融相关实体 entities {} for entity_type, entity_list in self.financial_entities.items(): found_entities [entity for entity in entity_list if entity in query] if found_entities: entities[entity_type] found_entities # 提取数值和时间 import re entities[numbers] re.findall(r\d(?:\.\d)?, query) entities[years] re.findall(r\d{4}年, query) entities[quarters] re.findall(rQ[1-4]|[一二三四]季度, query) return entities def_analyze_query_complexity(self, query: str, entities: dict) - str: 分析查询复杂度 complexity_indicators { simple: len(entities) 2and len(query) 50, medium: 2 len(entities) 4and50 len(query) 100, complex: len(entities) 4or len(query) 100 } for level, condition in complexity_indicators.items(): if condition: return level returnmedium4. 任务分解策略4.1 金融业务任务分解模式4.2 具体分解示例4.2.1 复杂查询示例“分析平安银行2023年ROE变化趋势与同业对比并给出投资建议”任务分解结果classFinancialTaskDecomposer: defdecompose_complex_query(self, query: str, intent_result: dict) - List[SubTask]: 分解复杂金融查询 # 示例分析平安银行2023年ROE变化趋势与同业对比并给出投资建议 subtasks [ SubTask( task_iddata_collection_1, description收集平安银行2023年各季度ROE数据, task_typedata_retrieval, tool_requiredrag_search, data_sources[财务报告库, Wind数据库], expected_output平安银行2023年Q1-Q4 ROE数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_iddata_collection_2, description收集同业银行2023年ROE数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, data_sources[Wind数据库], expected_output招商银行、工商银行、建设银行等ROE数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idtrend_analysis, description分析平安银行ROE变化趋势, task_typecalculation, tool_requireddata_analysis, expected_outputROE趋势分析结果增长率、波动性等, dependencies[data_collection_1], prioritymedium ), SubTask( task_idpeer_comparison, description进行同业ROE对比分析, task_typecomparison, tool_requireddata_analysis, expected_output平安银行与同业ROE对比结果, dependencies[data_collection_1, data_collection_2], prioritymedium ), SubTask( task_idinvestment_recommendation, description基于分析结果生成投资建议, task_typereport_generation, tool_requiredllm_analysis, expected_output投资建议报告, dependencies[trend_analysis, peer_comparison], prioritylow ) ] return subtasks4.3 依赖关系管理依赖关系分析器实现classDependencyAnalyzer: def__init__(self): self.dependency_graph {} self.execution_groups [] defanalyze_dependencies(self, subtasks: List[SubTask]) - dict: 分析任务依赖关系 # 构建依赖图 self.dependency_graph self._build_dependency_graph(subtasks) # 检测循环依赖 if self._has_circular_dependency(): raise ValueError(检测到循环依赖请检查任务设计) # 生成执行组拓扑排序 self.execution_groups self._generate_execution_groups() # 识别并行执行机会 parallel_groups self._identify_parallel_groups() return { dependency_graph: self.dependency_graph, execution_groups: self.execution_groups, parallel_groups: parallel_groups, total_stages: len(self.execution_groups) } def_build_dependency_graph(self, subtasks: List[SubTask]) - dict: 构建依赖关系图 graph {} for task in subtasks: graph[task.task_id] { task: task, dependencies: task.dependencies, dependents: [] } # 建立反向依赖关系 for task_id, task_info in graph.items(): for dep in task_info[dependencies]: if dep in graph: graph[dep][dependents].append(task_id) return graph def_generate_execution_groups(self) - List[List[str]]: 生成执行组拓扑排序 groups [] remaining_tasks set(self.dependency_graph.keys()) while remaining_tasks: # 找到当前可执行的任务无未完成依赖 current_group [] for task_id in remaining_tasks: dependencies self.dependency_graph[task_id][dependencies] if all(dep notin remaining_tasks for dep in dependencies): current_group.append(task_id) ifnot current_group: raise ValueError(无法解析依赖关系可能存在循环依赖) groups.append(current_group) remaining_tasks - set(current_group) return groups def_identify_parallel_groups(self) - List[dict]: 识别可并行执行的任务组 parallel_groups [] for i, group in enumerate(self.execution_groups): if len(group) 1: # 分析并行任务的资源需求 resource_analysis self._analyze_resource_requirements(group) parallel_groups.append({ stage: i 1, tasks: group, parallelizable: True, resource_requirements: resource_analysis, estimated_time_saving: self._estimate_time_saving(group) }) return parallel_groups def_analyze_resource_requirements(self, task_group: List[str]) - dict: 分析资源需求 resource_usage { database_connections: 0, api_calls: 0, memory_intensive: False, cpu_intensive: False } for task_id in task_group: task self.dependency_graph[task_id][task] if task.tool_required in [nl2sql, database_query]: resource_usage[database_connections] 1 if task.tool_required in [rag_search, api_call]: resource_usage[api_calls] 1 if task.task_type in [data_analysis, calculation]: resource_usage[cpu_intensive] True iflarge_datasetin task.expected_output.lower(): resource_usage[memory_intensive] True return resource_usage5. 工具使用与数据源集成5.1 工具架构设计5.2 RAG检索工具实现classFinancialRAGTool: def__init__(self): self.vector_db VectorDatabase() self.document_parser DocumentParser() self.embedding_model EmbeddingModel() # 文档类型映射 self.document_types { audit_report: 审计报告, bond_prospectus: 债券募集说明书, financial_report: 财务报告, ipo_document: IPO文档 } defsearch_financial_documents(self, query: str, doc_types: List[str] None, companies: List[str] None, time_range: dict None) - List[dict]: 搜索金融文档 # 构建搜索向量 query_embedding self.embedding_model.encode(query) # 构建过滤条件 filters self._build_search_filters(doc_types, companies, time_range) # 执行向量搜索 search_results self.vector_db.search( query_vectorquery_embedding, filtersfilters, top_k20, similarity_threshold0.7 ) # 重排序和后处理 ranked_results self._rerank_results(search_results, query) return ranked_results def_build_search_filters(self, doc_types: List[str], companies: List[str], time_range: dict) - dict: 构建搜索过滤条件 filters {} if doc_types: filters[document_type] {$in: doc_types} if companies: filters[company_name] {$in: companies} if time_range: filters[report_date] { $gte: time_range.get(start_date), $lte: time_range.get(end_date) } return filters defextract_financial_metrics(self, documents: List[dict], metrics: List[str]) - dict: 从文档中提取财务指标 extracted_data {} for doc in documents: doc_content doc[content] company doc[company_name] report_date doc[report_date] # 使用NER和规则提取指标 metrics_data self._extract_metrics_from_text(doc_content, metrics) if company notin extracted_data: extracted_data[company] {} extracted_data[company][report_date] metrics_data return extracted_data def_extract_metrics_from_text(self, text: str, metrics: List[str]) - dict: 从文本中提取具体指标 import re extracted {} # 定义指标提取模式 metric_patterns { ROE: r净资产收益率[:]*\s*([\d.])%?, ROA: r总资产收益率[:]*\s*([\d.])%?, 净利润: r净利润[:]*\s*([\d,.])\s*[万亿]?元, 营业收入: r营业收入[:]*\s*([\d,.])\s*[万亿]?元, 总资产: r总资产[:]*\s*([\d,.])\s*[万亿]?元 } for metric in metrics: if metric in metric_patterns: pattern metric_patterns[metric] matches re.findall(pattern, text) if matches: extracted[metric] self._normalize_number(matches[0]) return extracted def_normalize_number(self, number_str: str) - float: 标准化数字格式 # 移除逗号和其他格式字符 cleaned re.sub(r[,], , number_str) try: return float(cleaned) except ValueError: returnNone5.3 NL2SQL工具实现classFinancialNL2SQLTool: def__init__(self): self.sql_generator SQLGenerator() self.query_optimizer QueryOptimizer() self.database_connector DatabaseConnector() # 数据库schema信息 self.schema_info { wind_database: { tables: { stock_basic_info: [stock_code, stock_name, industry, list_date], financial_indicators: [stock_code, report_date, roe, roa, net_profit], market_data: [stock_code, trade_date, close_price, volume, market_cap] }, relationships: [ (stock_basic_info.stock_code, financial_indicators.stock_code), (stock_basic_info.stock_code, market_data.stock_code) ] } } defnatural_language_to_sql(self, nl_query: str, database: str wind_database) - dict: 将自然语言转换为SQL查询 # 解析自然语言查询 parsed_query self._parse_nl_query(nl_query) # 生成SQL语句 sql_query self._generate_sql(parsed_query, database) # 优化查询 optimized_sql self.query_optimizer.optimize(sql_query) # 执行查询 results self._execute_query(optimized_sql, database) return { original_query: nl_query, parsed_query: parsed_query, sql_query: optimized_sql, results: results, execution_time: self._get_execution_time() } def_parse_nl_query(self, nl_query: str) - dict: 解析自然语言查询 parsed { select_fields: [], tables: [], conditions: [], aggregations: [], order_by: [], limit: None } # 识别查询字段 field_patterns { ROE: roe, 净资产收益率: roe, ROA: roa, 总资产收益率: roa, 净利润: net_profit, 股票代码: stock_code, 股票名称: stock_name, 行业: industry } for pattern, field in field_patterns.items(): if pattern in nl_query: parsed[select_fields].append(field) # 识别条件 condition_patterns { r(\d{4})年: lambda m: freport_date LIKE {m.group(1)}%, rROE\s*[大于]\s*([\d.]): lambda m: froe {m.group(1)}, r行业\s*[是]\s*([\u4e00-\u9fa5]): lambda m: findustry {m.group(1)} } import re for pattern, condition_func in condition_patterns.items(): matches re.finditer(pattern, nl_query) for match in matches: parsed[conditions].append(condition_func(match)) # 识别排序和限制 if排名in nl_query or前in nl_query: parsed[order_by].append(roe DESC) # 提取数量限制 limit_match re.search(r前(\d), nl_query) if limit_match: parsed[limit] int(limit_match.group(1)) return parsed def_generate_sql(self, parsed_query: dict, database: str) - str: 生成SQL查询语句 # 确定需要的表 required_tables self._determine_required_tables(parsed_query[select_fields]) # 构建SELECT子句 select_clause SELECT , .join(parsed_query[select_fields]) # 构建FROM子句 from_clause FROM JOIN .join(required_tables) # 构建WHERE子句 where_clause if parsed_query[conditions]: where_clause WHERE AND .join(parsed_query[conditions]) # 构建ORDER BY子句 order_clause if parsed_query[order_by]: order_clause ORDER BY , .join(parsed_query[order_by]) # 构建LIMIT子句 limit_clause if parsed_query[limit]: limit_clause fLIMIT {parsed_query[limit]} # 组合完整SQL sql_parts [select_clause, from_clause, where_clause, order_clause, limit_clause] sql_query .join([part for part in sql_parts if part]) return sql_query def_determine_required_tables(self, fields: List[str]) - List[str]: 确定查询所需的表 required_tables set() field_table_mapping { stock_code: stock_basic_info, stock_name: stock_basic_info, industry: stock_basic_info, roe: financial_indicators, roa: financial_indicators, net_profit: financial_indicators, close_price: market_data, market_cap: market_data } for field in fields: if field in field_table_mapping: required_tables.add(field_table_mapping[field]) return list(required_tables)6. 执行引擎与调度6.1 任务调度器设计6.2 调度器实现classFinancialTaskScheduler: def__init__(self): self.task_queue TaskQueue() self.dependency_manager DependencyManager() self.execution_engine ExecutionEngine() self.result_manager ResultManager() self.error_handler ErrorHandler() # 执行状态跟踪 self.task_status {} self.execution_history [] defschedule_and_execute(self, subtasks: List[SubTask]) - dict: 调度和执行任务 # 初始化任务状态 for task in subtasks: self.task_status[task.task_id] pending self.task_queue.add_task(task) # 分析依赖关系 dependency_analysis self.dependency_manager.analyze_dependencies(subtasks) execution_groups dependency_analysis[execution_groups] # 按组执行任务 overall_results {} for group_index, task_group in enumerate(execution_groups): group_results self._execute_task_group(task_group, group_index) overall_results.update(group_results) # 检查是否有失败的关键任务 if self._has_critical_failures(group_results): return self._handle_critical_failure(overall_results) # 整合最终结果 final_result self.result_manager.integrate_results(overall_results) return { status: completed, results: final_result, execution_summary: self._generate_execution_summary(), performance_metrics: self._calculate_performance_metrics() } def_execute_task_group(self, task_group: List[str], group_index: int) - dict: 执行任务组 group_results {} if len(task_group) 1: # 串行执行单个任务 task_id task_group[0] result self._execute_single_task(task_id) group_results[task_id] result else: # 并行执行多个任务 group_results self._execute_parallel_tasks(task_group) return group_results def_execute_parallel_tasks(self, task_group: List[str]) - dict: 并行执行任务组 import concurrent.futures import threading results {} # 创建线程池 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workerslen(task_group)) as executor: # 提交所有任务 future_to_task { executor.submit(self._execute_single_task, task_id): task_id for task_id in task_group } # 收集结果 for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task): task_id future_to_task[future] try: result future.result(timeout300) # 5分钟超时 results[task_id] result self.task_status[task_id] completed except Exception as e: results[task_id] {status: failed, error: str(e)} self.task_status[task_id] failed return results def_execute_single_task(self, task_id: str) - dict: 执行单个任务 task self.task_queue.get_task(task_id) try: self.task_status[task_id] executing # 根据任务类型选择执行器 if task.task_type data_retrieval: result self._execute_data_retrieval_task(task) elif task.task_type calculation: result self._execute_calculation_task(task) elif task.task_type comparison: result self._execute_comparison_task(task) elif task.task_type report_generation: result self._execute_report_generation_task(task) else: raise ValueError(f未知任务类型: {task.task_type}) self.task_status[task_id] completed # 记录执行历史 self.execution_history.append({ task_id: task_id, status: completed, execution_time: result.get(execution_time, 0), timestamp: datetime.now() }) return result except Exception as e: self.task_status[task_id] failed error_result self.error_handler.handle_task_error(task, e) # 记录错误 self.execution_history.append({ task_id: task_id, status: failed, error: str(e), timestamp: datetime.now() }) return error_result def_execute_data_retrieval_task(self, task: SubTask) - dict: 执行数据检索任务 start_time time.time() if task.tool_required rag_search: # 使用RAG工具 rag_tool FinancialRAGTool() results rag_tool.search_financial_documents( querytask.description, doc_typestask.data_sources ) elif task.tool_required nl2sql: # 使用NL2SQL工具 nl2sql_tool FinancialNL2SQLTool() results nl2sql_tool.natural_language_to_sql(task.description) else: raise ValueError(f不支持的工具: {task.tool_required}) execution_time time.time() - start_time return { status: completed, data: results, execution_time: execution_time, task_type: task.task_type } def_execute_calculation_task(self, task: SubTask) - dict: 执行计算任务 start_time time.time() # 获取依赖任务的结果 input_data self._get_dependency_results(task.dependencies) # 执行计算 calculator FinancialCalculator() if趋势分析in task.description: results calculator.trend_analysis(input_data) elif增长率in task.description: results calculator.growth_rate_calculation(input_data) elif波动性in task.description: results calculator.volatility_analysis(input_data) else: results calculator.general_calculation(task.description, input_data) execution_time time.time() - start_time return { status: completed, data: results, execution_time: execution_time, task_type: task.task_type } def_get_dependency_results(self, dependencies: List[str]) - dict: 获取依赖任务的结果 dependency_data {} for dep_task_id in dependencies: if dep_task_id in self.result_manager.results: dependency_data[dep_task_id] self.result_manager.results[dep_task_id] else: raise ValueError(f依赖任务 {dep_task_id} 的结果不可用) return dependency_data7. 常见业务场景实现7.1 场景分类与处理策略7.2 具体场景实现7.2.1 场景一“查询平安银行2023年ROE并计算同比增长率”classROEQueryScenario: def__init__(self): self.scenario_name ROE查询与同比计算 self.complexity medium defdecompose_task(self, query: str) - List[SubTask]: 任务分解 return [ SubTask( task_idroe_current_year, description查询平安银行2023年ROE数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, data_sources[Wind数据库], sql_templateSELECT roe FROM financial_indicators WHERE stock_name平安银行 AND report_date LIKE 2023%, expected_output2023年各季度ROE数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idroe_previous_year, description查询平安银行2022年ROE数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, data_sources[Wind数据库], sql_templateSELECT roe FROM financial_indicators WHERE stock_name平安银行 AND report_date LIKE 2022%, expected_output2022年各季度ROE数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idyoy_calculation, description计算ROE同比增长率, task_typecalculation, tool_requireddata_analysis, calculation_formula(ROE_2023 - ROE_2022) / ROE_2022 * 100, expected_outputROE同比增长率, dependencies[roe_current_year, roe_previous_year], prioritymedium ) ] defexecute_scenario(self, query: str) - dict: 执行场景 # 任务分解 subtasks self.decompose_task(query) # 调度执行 scheduler FinancialTaskScheduler() results scheduler.schedule_and_execute(subtasks) # 结果格式化 formatted_result self._format_roe_result(results) return formatted_result def_format_roe_result(self, results: dict) - dict: 格式化ROE查询结果 roe_2023 results[results][roe_current_year][data] roe_2022 results[results][roe_previous_year][data] yoy_growth results[results][yoy_calculation][data] return { company: 平安银行, metric: ROE, current_year: { year: 2023, value: roe_2023, unit: % }, previous_year: { year: 2022, value: roe_2022, unit: % }, yoy_growth: { value: yoy_growth, unit: %, interpretation: self._interpret_growth(yoy_growth) }, analysis_summary: self._generate_summary(roe_2023, roe_2022, yoy_growth) } def_interpret_growth(self, growth_rate: float) - str: 解释增长率 if growth_rate 10: return显著增长 elif growth_rate 0: return正增长 elif growth_rate -10: return轻微下降 else: return显著下降7.2.2 场景二“筛选ROE大于15%的银行股按市值排序”classBankStockScreeningScenario: def__init__(self): self.scenario_name 银行股筛选排序 self.complexity medium defdecompose_task(self, query: str) - List[SubTask]: 任务分解 return [ SubTask( task_idget_bank_list, description获取所有银行股列表, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, sql_templateSELECT stock_code, stock_name FROM stock_basic_info WHERE industry银行业, expected_output银行股票列表, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idget_roe_data, description获取银行股ROE数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, sql_templateSELECT stock_code, roe FROM financial_indicators WHERE stock_code IN (银行股代码) AND report_date2023-12-31, expected_output银行股ROE数据, dependencies[get_bank_list], priorityhigh ), SubTask( task_idfilter_by_roe, description筛选ROE大于15%的银行股, task_typefiltering, tool_requireddata_analysis, filter_conditionroe 15, expected_output符合ROE条件的银行股, dependencies[get_roe_data], prioritymedium ), SubTask( task_idget_market_cap, description获取筛选后银行股的市值数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, sql_templateSELECT stock_code, market_cap FROM market_data WHERE stock_code IN (筛选后股票) AND trade_date2023-12-31, expected_output银行股市值数据, dependencies[filter_by_roe], prioritymedium ), SubTask( task_idsort_by_market_cap, description按市值排序, task_typesorting, tool_requireddata_analysis, sort_criteriamarket_cap DESC, expected_output按市值排序的银行股列表, dependencies[get_market_cap], prioritylow ) ]7.2.3 场景三“生成银行业2023年度分析报告”classBankingIndustryReportScenario: def__init__(self): self.scenario_name 银行业年度分析报告 self.complexity high defdecompose_task(self, query: str) - List[SubTask]: 任务分解 return [ # 数据收集阶段可并行 SubTask( task_idcollect_industry_overview, description收集银行业整体概况数据, task_typedata_retrieval, tool_requiredrag_search, data_sources[行业报告库, 监管公告库], search_keywords[银行业, 2023年, 行业概况, 发展趋势], expected_output银行业整体发展情况, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idcollect_financial_data, description收集主要银行财务数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, sql_templateSELECT * FROM financial_indicators WHERE industry银行业 AND report_date LIKE 2023%, expected_output银行业财务指标数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idcollect_market_data, description收集银行股市场表现数据, task_typedata_retrieval, tool_requirednl2sql, sql_templateSELECT * FROM market_data WHERE industry银行业 AND trade_date BETWEEN 2023-01-01 AND 2023-12-31, expected_output银行股市场表现数据, dependencies[], priorityhigh ), SubTask( task_idcollect_regulatory_data, description收集监管政策和合规数据, task_typedata_retrieval, tool_requiredrag_search, data_sources[监管文件库, 政策公告库], search_keywords[银行监管, 2023年, 政策变化, 合规要求], expected_output监管政策变化情况, dependencies[], prioritymedium ), # 分析计算阶段依赖数据收集 SubTask( task_idfinancial_analysis, description进行财务指标分析, task_typecalculation, tool_requireddata_analysis, analysis_types[盈利能力分析, 资产质量分析, 资本充足率分析], expected_output财务分析结果, dependencies[collect_financial_data], prioritymedium ), SubTask( task_idmarket_performance_analysis, description进行市场表现分析, task_typecalculation, tool_requireddata_analysis, analysis_types[股价表现, 估值水平, 投资者情绪], expected_output市场分析结果, dependencies[collect_market_data], prioritymedium ), SubTask( task_idcompetitive_analysis, description进行竞争格局分析, task_typecomparison, tool_requireddata_analysis, comparison_dimensions[市场份额, 业务结构, 创新能力], expected_output竞争分析结果, dependencies[collect_financial_data, collect_market_data], prioritymedium ), # 报告生成阶段依赖所有分析 SubTask( task_idgenerate_executive_summary, description生成执行摘要, task_typereport_generation, tool_requiredllm_analysis, report_sectionexecutive_summary, expected_output执行摘要内容, dependencies[financial_analysis, market_performance_analysis], prioritylow ), SubTask( task_idgenerate_detailed_analysis, description生成详细分析章节, task_typereport_generation, tool_requiredllm_analysis, report_sectiondetailed_analysis, expected_output详细分析内容, dependencies[financial_analysis, market_performance_analysis, competitive_analysis], prioritylow ), SubTask( task_idgenerate_conclusions, description生成结论和建议, task_typereport_generation, tool_requiredllm_analysis, report_sectionconclusions_recommendations, expected_output结论和投资建议, dependencies[generate_detailed_analysis], prioritylow ), SubTask( task_idformat_final_report, description格式化最终报告, task_typereport_generation, tool_requiredreport_formatter, output_formatpdf, expected_output完整的银行业分析报告, dependencies[generate_executive_summary, generate_detailed_analysis, generate_conclusions], prioritylow ) ]8. 性能优化与最佳实践8.1 性能优化策略8.2 缓存策略实现classFinancialDataCache: def__init__(self): self.redis_client redis.Redis(hostlocalhost, port6379, db0) self.cache_ttl { financial_data: 3600, # 1小时 market_data: 300, # 5分钟 calculation_results: 1800, # 30分钟 report_content: 7200 # 2小时 } defget_cached_result(self, cache_key: str, data_type: str) - dict: 获取缓存结果 try: cached_data self.redis_client.get(cache_key) if cached_data: return json.loads(cached_data) except Exception as e: logger.warning(f缓存读取失败: {e}) returnNone defcache_result(self, cache_key: str, data: dict, data_type: str): 缓存结果 try: ttl self.cache_ttl.get(data_type, 3600) self.redis_client.setex( cache_key, ttl, json.dumps(data, ensure_asciiFalse) ) except Exception as e: logger.warning(f缓存写入失败: {e}) defgenerate_cache_key(self, task: SubTask) - str: 生成缓存键 key_components [ task.task_type, task.description, str(hash(str(task.dependencies))) ] returnfinancial_agent: :.join(key_components)9. 错误处理与容错机制9.1 错误分类与处理策略9.2 容错机制实现classFinancialErrorHandler: def__init__(self): self.retry_config { max_retries: 3, base_delay: 1.0, max_delay: 60.0, backoff_factor: 2.0 } self.fallback_strategies { data_source_unavailable: self._fallback_to_alternative_source, calculation_error: self._fallback_to_simplified_calculation, api_rate_limit: self._fallback_to_cached_data, network_timeout: self._fallback_to_local_data } defhandle_task_error(self, task: SubTask, error: Exception) - dict: 处理任务错误 error_type self._classify_error(error) # 尝试重试 if self._should_retry(error_type): return self._retry_task(task, error) # 尝试降级处理 if error_type in self.fallback_strategies: return self.fallback_strategies[error_type](task, error) # 记录错误并返回失败结果 self._log_error(task, error) return { status: failed, error_type: error_type, error_message: str(error), fallback_available: False } def_retry_task(self, task: SubTask, error: Exception) - dict: 重试任务 for attempt in range(self.retry_config[max_retries]): try: # 计算延迟时间 delay min( self.retry_config[base_delay] * (self.retry_config[backoff_factor] ** attempt), self.retry_config[max_delay] ) time.sleep(delay) # 重新执行任务 result self._execute_task_with_retry(task) if result[status] completed: return result except Exception as retry_error: if attempt self.retry_config[max_retries] - 1: return { status: failed_after_retry, original_error: str(error), final_error: str(retry_error), retry_attempts: attempt 1 } return {status: retry_exhausted}10. 监控与日志10.1 监控指标体系classFinancialAgentMonitor: def__init__(self): self.metrics_collector MetricsCollector() self.alert_manager AlertManager() # 关键性能指标 self.kpi_metrics { task_success_rate: 0.0, average_execution_time: 0.0, data_quality_score: 0.0, user_satisfaction_score: 0.0, system_availability: 0.0 } deftrack_task_execution(self, task: SubTask, result: dict): 跟踪任务执行 execution_metrics { task_id: task.task_id, task_type: task.task_type, execution_time: result.get(execution_time, 0), status: result.get(status), data_quality: self._assess_data_quality(result), timestamp: datetime.now() } self.metrics_collector.record_metrics(execution_metrics) # 检查是否需要告警 self._check_alerts(execution_metrics) defgenerate_performance_report(self, time_range: dict) - dict: 生成性能报告 metrics_data self.metrics_collector.get_metrics(time_range) return { summary: { total_tasks: len(metrics_data), success_rate: self._calculate_success_rate(metrics_data), average_execution_time: self._calculate_avg_time(metrics_data), error_rate: self._calculate_error_rate(metrics_data) }, task_type_breakdown: self._analyze_by_task_type(metrics_data), performance_trends: self._analyze_trends(metrics_data), recommendations: self._generate_recommendations(metrics_data) }11. 总结与展望11.1 系统优势智能化任务分解基于意图识别的自动任务分解提高处理效率灵活的执行策略支持并行和串行执行优化资源利用丰富的工具集成RAG检索、NL2SQL、数据计算等多种工具协同强大的容错能力多层次错误处理和降级策略全面的监控体系实时性能监控和质量评估11.2 应用价值提升分析效率自动化复杂金融分析流程减少人工干预保证数据质量多源数据整合和质量检查机制降低技术门槛自然语言交互降低专业技能要求增强决策支持提供全面、准确的分析结果和建议12. 推荐阅读如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】