基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)目錄1.內(nèi)容概述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究意義.............................................4

1.3研究?jī)?nèi)容與方法.......................................6

2.相關(guān)技術(shù)介紹............................................6

3.高校財(cái)務(wù)信息需求分析....................................8

3.1高校財(cái)務(wù)信息的分類(lèi)...................................9

3.2用戶(hù)需求調(diào)研.........................................9

3.3問(wèn)答系統(tǒng)需求分析....................................10

4.基于LangChain和ChatGLM的問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)...................12

4.1系統(tǒng)總體框架........................................14

4.2功能模塊設(shè)計(jì)........................................15

4.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊..................................17

4.2.2問(wèn)答引擎模塊....................................19

4.2.3用戶(hù)界面模塊....................................20

4.3關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)........................................20

4.3.1LangChain組件集成...............................21

4.3.2ChatGLM模型訓(xùn)練.................................23

4.4系統(tǒng)集成與測(cè)試......................................25

5.問(wèn)答系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)...........................................26

5.1系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境........................................27

5.2系統(tǒng)代碼實(shí)現(xiàn)........................................28

5.2.1LangChain代碼集成...............................29

5.2.2ChatGLM模型部署.................................29

5.3系統(tǒng)測(cè)試與評(píng)估......................................31

5.3.1功能測(cè)試........................................33

5.3.2性能測(cè)試........................................34

6.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析.........................................34

6.1問(wèn)答準(zhǔn)確度分析......................................36

6.2用戶(hù)體驗(yàn)評(píng)估........................................36

6.3系統(tǒng)效率對(duì)比........................................37

7.討論與展望.............................................38

7.1系統(tǒng)存在問(wèn)題........................................40

7.2未來(lái)研究方向........................................411.內(nèi)容概述高校財(cái)務(wù)管理是確保學(xué)校教學(xué)、科研、行政等各項(xiàng)活動(dòng)正常進(jìn)行的重要保障。隨著財(cái)務(wù)管理信息化水平的提升，高校面臨著越來(lái)越繁重的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)，傳統(tǒng)的機(jī)械化手段已無(wú)法適應(yīng)日益增長(zhǎng)的財(cái)務(wù)管理需求。問(wèn)答系統(tǒng)作為一種智能信息處理工具，能夠在財(cái)務(wù)管理過(guò)程中提供信息檢索、問(wèn)題解答等方面的智能支持，減少財(cái)務(wù)人員的重復(fù)勞動(dòng)，提高工作效率。研究基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)，不僅能夠豐富高校財(cái)務(wù)管理的信息化手段，還有助于推動(dòng)NLP技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員提供參考。通過(guò)對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)的分析與評(píng)價(jià)，可以為未來(lái)的NLP技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用提供新的思路和方向。本研究的技術(shù)路線(xiàn)將從問(wèn)題定義入手，首先明確高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的需求和目標(biāo)。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有NLP技術(shù)的分析與比較，選擇最合適的LangChain框架和ChatGLM模型進(jìn)行集成。設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的前端交互界面、后端處理邏輯以及問(wèn)答模型訓(xùn)練與評(píng)估的整個(gè)流程。通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)集完成系統(tǒng)測(cè)試，并進(jìn)行性能評(píng)估。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、問(wèn)答推理機(jī)制、用戶(hù)界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)優(yōu)化等。數(shù)據(jù)預(yù)處理將解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，預(yù)訓(xùn)練模型ChatGLM的訓(xùn)練則是問(wèn)答系統(tǒng)準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)。問(wèn)答推理機(jī)制將基于LangChain的ChainForwards構(gòu)建，以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)問(wèn)題的智能理解和響應(yīng)。用戶(hù)界面設(shè)計(jì)需要考慮用戶(hù)體驗(yàn)，確保系統(tǒng)操作的便捷性。通過(guò)持續(xù)的系統(tǒng)性能監(jiān)控和優(yōu)化，確保問(wèn)答系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包括以下幾個(gè)階段：首先是數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，包括財(cái)務(wù)文檔、問(wèn)答對(duì)等；接著是模型訓(xùn)練階段的模型選擇、參數(shù)調(diào)整和訓(xùn)練過(guò)程的監(jiān)控；然后是系統(tǒng)開(kāi)發(fā)階段，包括前端Web界面開(kāi)發(fā)、后端處理邏輯實(shí)現(xiàn)、問(wèn)答系統(tǒng)核心模塊的編碼以及整體的集成測(cè)試；最后是部署與調(diào)優(yōu)階段，將系統(tǒng)部署到實(shí)際環(huán)境中，并對(duì)性能進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。本研究期望能夠開(kāi)發(fā)出一個(gè)在高校財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域具有較高實(shí)用價(jià)值的問(wèn)答系統(tǒng)。隨著技術(shù)的不斷迭代和新的語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，未來(lái)的研究將考慮如何將更先進(jìn)的技術(shù)應(yīng)用于問(wèn)答系統(tǒng)中，以及如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的問(wèn)答邏輯。1.1研究背景人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，其在各領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。在高校財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域，自動(dòng)化和智能化需求日益迫切。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)往往依賴(lài)于規(guī)則驅(qū)動(dòng)的問(wèn)答機(jī)制，缺乏靈活性，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多樣的財(cái)務(wù)問(wèn)題。LangChain則提供了一種統(tǒng)一的框架，用于構(gòu)建和管理基于LLM的應(yīng)用。它可以將LLM與其他工具和數(shù)據(jù)源集成，例如數(shù)據(jù)庫(kù)、API和文件，從而更全面地解答用戶(hù)問(wèn)題。結(jié)合ChatGLM和LangChain，我們可以構(gòu)建一個(gè)高效、智能的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)，為高校師生提供便捷的財(cái)務(wù)信息查詢(xún)和咨詢(xún)服務(wù)，提高財(cái)務(wù)管理效率，助力高校經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的可持續(xù)發(fā)展。1.2研究意義在當(dāng)前的教育及人工智能發(fā)展背景下，高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)扮演著越來(lái)越重要的角色。針對(duì)高校師生在財(cái)務(wù)管理過(guò)程中可能遇到的繁瑣紛繁的具體問(wèn)題，一個(gè)高效、智能的財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)不僅能提升服務(wù)質(zhì)量，還能優(yōu)化財(cái)務(wù)管理流程。本文的研究利益幾方面顯著：采用先進(jìn)的AI技術(shù)，如LangChain和ChatGLM模型，能顯著提升高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的智能化水平。通過(guò)引入轉(zhuǎn)換器模型、多輪對(duì)話(huà)系統(tǒng)和復(fù)雜內(nèi)容的處理能力，可以更加準(zhǔn)確、自然地理解和響應(yīng)用戶(hù)查詢(xún)，降低了使用難度和知識(shí)傳播壁壘，為高校師生提供無(wú)縫的溝通鏈接。該系統(tǒng)可擴(kuò)展性強(qiáng)，能夠處理較強(qiáng)的學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同的問(wèn)題，可以靈活地集成不同來(lái)源的信息并整合在海量的知識(shí)庫(kù)內(nèi)。通過(guò)這種動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制，財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)能不斷更新知識(shí)庫(kù)，確保給出的回答保持最前沿性和準(zhǔn)確性。高校財(cái)務(wù)管理工作繁瑣復(fù)雜，涉及大量事務(wù)性審批流程和規(guī)則，效率成為一大瓶頸。一個(gè)利用智能化技術(shù)輔助完成的部分日常詢(xún)問(wèn)處理的系統(tǒng)，無(wú)疑能減輕財(cái)務(wù)工作人員的工作負(fù)擔(dān)，騰出更多時(shí)間專(zhuān)注于復(fù)雜性高、需要人工干預(yù)的問(wèn)題解決，從而間接地提升整個(gè)財(cái)務(wù)管理的效率和效果。開(kāi)展此項(xiàng)研究將促進(jìn)教育模式的改革和創(chuàng)新，提高教育質(zhì)量。智能化的財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)不僅支持學(xué)生自主學(xué)習(xí)和解決實(shí)際問(wèn)題的能力，也能幫助學(xué)生提前了解和適應(yīng)未來(lái)職場(chǎng)所需的基礎(chǔ)商業(yè)智能能力。由此帶來(lái)的積極影響將會(huì)貫穿到教育與工作的各個(gè)層面。本文的研究致力于開(kāi)發(fā)一個(gè)高效、易用，且具備自主學(xué)習(xí)能力的財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)，旨在提高高校財(cái)務(wù)管理的智能化水平，對(duì)推動(dòng)高校高質(zhì)量財(cái)務(wù)服務(wù)的發(fā)展具有重要意義。1.3研究?jī)?nèi)容與方法理論框架的構(gòu)建：首先分析高校財(cái)務(wù)管理的特點(diǎn)與需求，明確系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)與功能要求。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合LangChain和ChatGLM的技術(shù)特性，構(gòu)建適合高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的理論框架。技術(shù)選型和框架設(shè)計(jì)：比較并選取適用于本研究的LangChain和ChatGLM技術(shù)，進(jìn)行技術(shù)特性的深入分析。結(jié)合高校財(cái)務(wù)工作的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)系統(tǒng)的整體架構(gòu)、功能模塊以及數(shù)據(jù)流程。數(shù)據(jù)集收集與處理：針對(duì)高校財(cái)務(wù)領(lǐng)域的常見(jiàn)問(wèn)題，搜集并整理相關(guān)數(shù)據(jù)集，包括財(cái)務(wù)政策文件、常見(jiàn)問(wèn)題解答等。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如清洗、標(biāo)注和格式化等，以符合問(wèn)答系統(tǒng)的輸入需求。模型訓(xùn)練與優(yōu)化：利用LangChain和ChatGLM技術(shù)，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)、引入新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方法，提高模型在財(cái)務(wù)領(lǐng)域問(wèn)答的準(zhǔn)確性、響應(yīng)速度和泛化能力。案例分析與評(píng)估：收集實(shí)際使用案例，對(duì)系統(tǒng)的效果進(jìn)行評(píng)估。分析系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)與不足，提出改進(jìn)建議。2.相關(guān)技術(shù)介紹LangChain是一個(gè)用于將大型語(yǔ)言模型（LLM）與外部計(jì)算和知識(shí)來(lái)源相結(jié)合的框架。它允許用戶(hù)將LLM與其他數(shù)據(jù)源連接，從而擴(kuò)展模型的能力和應(yīng)用范圍。LangChain的主要組件包括：知識(shí)庫(kù)接口：提供與外部知識(shí)庫(kù)進(jìn)行交互的能力，如維基百科、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)等。自然語(yǔ)言理解（NLU）模塊：解析用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言，并將其轉(zhuǎn)換為模型可以理解的格式。自然語(yǔ)言生成（NLG）模塊：將模型的輸出轉(zhuǎn)換為人類(lèi)可讀的自然語(yǔ)言。ChatGLM是智譜AI推出的一款基于GLM架構(gòu)的高校聊天機(jī)器人。它結(jié)合了大規(guī)模語(yǔ)言模型和知識(shí)圖譜技術(shù)，能夠回答各種問(wèn)題并提供有用的信息。ChatGLM的主要特點(diǎn)包括：靈活的對(duì)話(huà)管理：支持多輪對(duì)話(huà)，能夠根據(jù)上下文進(jìn)行智能推理和回答。良好的用戶(hù)體驗(yàn)：界面友好，響應(yīng)速度快，能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的多樣化需求。NLP是人工智能的一個(gè)分支，專(zhuān)注于人與機(jī)器之間的交互。在本系統(tǒng)中，NLP技術(shù)主要用于以下幾個(gè)方面：關(guān)鍵詞提?。簭奈谋局刑崛〕龈哳l出現(xiàn)的詞匯，作為搜索和推薦的依據(jù)。知識(shí)圖譜是一種以圖形化的方式表示知識(shí)和信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在本系統(tǒng)中，知識(shí)圖譜主要用于以下幾個(gè)方面：知識(shí)表示：將大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示為圖形化的形式，便于機(jī)器理解和處理?；贚angChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)融合了多種先進(jìn)的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確的問(wèn)題回答和信息檢索功能。3.高校財(cái)務(wù)信息需求分析財(cái)務(wù)報(bào)表分析：管理層需要快速訪問(wèn)和分析學(xué)校財(cái)務(wù)狀況，包括預(yù)算執(zhí)行情況、收入和支出趨勢(shì)分析等。決策支持：為學(xué)校管理層提供決策支持信息，以輔助制定資金使用策略和資源配置決策。稅務(wù)和審計(jì)應(yīng)對(duì)：清晰明了的財(cái)務(wù)信息和審計(jì)報(bào)告對(duì)于稅務(wù)申報(bào)和審計(jì)工作至關(guān)重要。日常會(huì)計(jì)處理：日常的賬務(wù)處理、發(fā)票管理、報(bào)賬流程等需要及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。預(yù)算管理：教職工需要了解個(gè)人或部門(mén)的預(yù)算使用情況，以便合理規(guī)劃費(fèi)用支出。獎(jiǎng)學(xué)金和資助信息：及時(shí)獲取關(guān)于獎(jiǎng)學(xué)金申請(qǐng)、成績(jī)資助等方面的信息。捐贈(zèng)回報(bào)和年度報(bào)告：了解自己的捐款如何被使用，獲取年度報(bào)告和財(cái)務(wù)進(jìn)展。3.1高校財(cái)務(wù)信息的分類(lèi)高校財(cái)務(wù)信息具有復(fù)雜的多樣性，涉及預(yù)算計(jì)劃、支出管理、收入核算等多個(gè)方面，數(shù)據(jù)形態(tài)也包括文本、表格、圖像等多種形式。在構(gòu)建高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)前，需要對(duì)高校財(cái)務(wù)信息進(jìn)行合理的分類(lèi)，才能更好地進(jìn)行信息抽取、知識(shí)表示和問(wèn)答處理。3.2用戶(hù)需求調(diào)研財(cái)務(wù)管理軟件的運(yùn)用：財(cái)務(wù)軟件的功能介紹、操作指南及常見(jiàn)問(wèn)題解決。為了確保強(qiáng)大的用戶(hù)根基，我們構(gòu)建了交互流程圖，詳細(xì)規(guī)劃了如下場(chǎng)景：自助查詢(xún)：用戶(hù)通過(guò)系統(tǒng)自主搜索答案，例如查找某一報(bào)銷(xiāo)類(lèi)別或特區(qū)政策。人工介入：在超出系統(tǒng)知識(shí)范圍或復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，能夠及時(shí)轉(zhuǎn)接到人工客服進(jìn)行處理。反饋與調(diào)整：用戶(hù)對(duì)回答問(wèn)題滿(mǎn)意度的反饋以及系統(tǒng)自動(dòng)收集的使用數(shù)據(jù)，用于不斷的優(yōu)化和擴(kuò)展知識(shí)庫(kù)。通過(guò)問(wèn)卷形式發(fā)放給財(cái)務(wù)管理部門(mén)和受訪用戶(hù)，我們?cè)u(píng)估了各項(xiàng)功能對(duì)改善高校財(cái)務(wù)工作效率的重要性，并設(shè)定了功能優(yōu)先級(jí)。問(wèn)卷設(shè)計(jì)問(wèn)題包括：考慮到用戶(hù)可能會(huì)在與移動(dòng)設(shè)備并重的環(huán)境中查尋信息，我們對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)提出了跨平臺(tái)兼容性和響應(yīng)式界面設(shè)計(jì)的需求。我們的調(diào)研發(fā)現(xiàn)：移動(dòng)設(shè)備使用率高：許多用戶(hù)傾向于使用智能手機(jī)或平板電腦查詢(xún)信息。跨設(shè)備經(jīng)驗(yàn)一致性：用戶(hù)期望無(wú)論是通過(guò)臺(tái)式電腦還是移動(dòng)端訪問(wèn)系統(tǒng)，信息查閱的體驗(yàn)和安全平臺(tái)之間具有一致性。調(diào)研結(jié)果為我們提供了清晰的系統(tǒng)需求，指明了具體功能和優(yōu)先級(jí)，確保了高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)可以充分適應(yīng)用戶(hù)需求，提升財(cái)務(wù)管理工作效率。我們將這些信息整合并傳遞給開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，用于進(jìn)一步的技術(shù)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。3.3問(wèn)答系統(tǒng)需求分析隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，高校財(cái)務(wù)管理面臨著日益復(fù)雜的工作需求。為了提高財(cái)務(wù)管理的效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)降低人工操作的風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建一個(gè)基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)顯得尤為重要。財(cái)務(wù)知識(shí)問(wèn)答：系統(tǒng)應(yīng)能針對(duì)常見(jiàn)的財(cái)務(wù)問(wèn)題提供準(zhǔn)確、及時(shí)的答案。這些問(wèn)題可以涵蓋報(bào)銷(xiāo)流程、預(yù)算編制、財(cái)務(wù)報(bào)表等多個(gè)方面。智能推理與建議：系統(tǒng)應(yīng)具備一定的智能推理能力，能夠根據(jù)用戶(hù)的問(wèn)題和上下文，提出合理的建議或解決方案。個(gè)性化服務(wù)：系統(tǒng)應(yīng)能根據(jù)用戶(hù)的歷史提問(wèn)記錄和偏好，提供個(gè)性化的服務(wù)和建議。多語(yǔ)言支持：考慮到高?？赡苌婕岸喾N語(yǔ)言環(huán)境，系統(tǒng)應(yīng)支持中英文等多種語(yǔ)言的問(wèn)答服務(wù)。快速響應(yīng)：系統(tǒng)應(yīng)能在短時(shí)間內(nèi)對(duì)用戶(hù)的提問(wèn)進(jìn)行響應(yīng)，確保用戶(hù)能夠及時(shí)獲得所需的信息?？蓴U(kuò)展性：隨著高校財(cái)務(wù)管理的不斷發(fā)展和變化，系統(tǒng)應(yīng)具備良好的可擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)新的需求和挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全：系統(tǒng)應(yīng)采取嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制措施，確保用戶(hù)數(shù)據(jù)的安全性和保密性。隱私保護(hù)：系統(tǒng)應(yīng)遵守相關(guān)法律法規(guī)，尊重并保護(hù)用戶(hù)的個(gè)人隱私信息。基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)需要在功能、性能和安全等方面進(jìn)行綜合考慮和設(shè)計(jì)，以滿(mǎn)足高校財(cái)務(wù)管理的實(shí)際需求。4.基于LangChain和ChatGLM的問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)在這一節(jié)中，我們將詳細(xì)介紹基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。我們需要確定系統(tǒng)的主要功能和用戶(hù)的需求，高校財(cái)務(wù)部門(mén)通常需要回答各種財(cái)務(wù)相關(guān)的問(wèn)題，例如預(yù)算審批流程、費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)政策、賬目查詢(xún)方式等。問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要能夠覆蓋廣泛的財(cái)務(wù)知識(shí)域，并且以自然語(yǔ)言的形式與用戶(hù)交互。系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面的因素，包括系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、模塊化、高性能處理能力和安全性。系統(tǒng)可以分為以下幾個(gè)層次：用戶(hù)界面層：提供給用戶(hù)直接交互的界面，如網(wǎng)頁(yè)、移動(dòng)應(yīng)用或聊天機(jī)器人。知識(shí)庫(kù)層：存儲(chǔ)所有的金融知識(shí)數(shù)據(jù)，這包括FAQ、法規(guī)、政策和大量的財(cái)務(wù)案例。問(wèn)答引擎層：利用LangChain和ChatGLM技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解和生成。大數(shù)據(jù)處理層：處理從知識(shí)庫(kù)層提取的復(fù)雜數(shù)據(jù)，以快速響應(yīng)用戶(hù)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)安全層：確保所有交互的安全性，保護(hù)學(xué)校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不被非法訪問(wèn)。知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建是問(wèn)答系統(tǒng)的核心，我們需要從不同來(lái)源收集財(cái)務(wù)信息，包括財(cái)務(wù)管理手冊(cè)、官方政策文檔、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等。然后將這些文檔轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如FAQ庫(kù)、法律法規(guī)庫(kù)和財(cái)務(wù)案例庫(kù)。利用LangChain的技術(shù)框架，我們將結(jié)合ChatGLM模型來(lái)進(jìn)行自然語(yǔ)言處理。我們將采用LangChain的模塊化架構(gòu)，包括預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、內(nèi)存組件、鏈構(gòu)建器等。我們將ChatGLM模型集成到問(wèn)答系統(tǒng)中，用以理解用戶(hù)的問(wèn)題和生成回答。這將包括以下幾個(gè)步驟：tokenization：將用戶(hù)輸入的自然語(yǔ)言文本轉(zhuǎn)換為模型可處理的序列。contextualunderstanding：使用ChatGLM模型進(jìn)行上下文理解，以此搜索知識(shí)庫(kù)并為生成回答。responsegeneration：根據(jù)用戶(hù)問(wèn)題、上下文和知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容生成回答。為了提高問(wèn)答系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性，我們需要進(jìn)行模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)。通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，我們可以讓模型更好地理解財(cái)務(wù)領(lǐng)域的特定用語(yǔ)，并生成準(zhǔn)確的回答。利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式，系統(tǒng)可以不斷學(xué)習(xí)用戶(hù)的反饋，以提高后續(xù)回答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。系統(tǒng)需要確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的敏感性得到保護(hù)，并且能夠處理高并發(fā)的用戶(hù)請(qǐng)求。系統(tǒng)設(shè)計(jì)還需要考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性、防止數(shù)據(jù)泄露。為了保證快速響應(yīng)時(shí)間，系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)高效的搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且可能需要采用云計(jì)算服務(wù)以提供必要的計(jì)算資源。4.1系統(tǒng)總體框架數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理:系統(tǒng)首先從高校財(cái)務(wù)系統(tǒng)中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，包括賬目、支出、收入等信息。通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)范化、清洗和轉(zhuǎn)換等步驟，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器能夠理解的形式。知識(shí)圖譜構(gòu)建:基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建高校財(cái)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，包含實(shí)體、關(guān)系和屬性等信息。知識(shí)圖譜能夠幫助系統(tǒng)更準(zhǔn)確地理解用戶(hù)查詢(xún)的意圖，以及在數(shù)據(jù)中進(jìn)行高效檢索。語(yǔ)言模型:ChatGLM作為系統(tǒng)前端的語(yǔ)言模型，負(fù)責(zé)理解用戶(hù)自然語(yǔ)言問(wèn)題，并通過(guò)檢索知識(shí)圖譜和進(jìn)行推理生成符合邏輯的回答。LangChain框架:LangChain框架負(fù)責(zé)將ChatGLM與其他組件進(jìn)行整合，執(zhí)行以下功能:答案檢索和整合:從知識(shí)圖譜中檢索相關(guān)信息，并結(jié)合ChatGLM的生成能力，生成完整的、符合語(yǔ)義的答案。鏈?zhǔn)秸{(diào)用:如果用戶(hù)問(wèn)題較為復(fù)雜，系統(tǒng)可以調(diào)用多個(gè)組件，進(jìn)行鏈?zhǔn)教幚?，例如查?xún)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、進(jìn)行預(yù)算分析等。4.2功能模塊設(shè)計(jì)基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)旨在構(gòu)建一個(gè)高效、智能的解決方案，用以滿(mǎn)足高校師生的日常財(cái)務(wù)咨詢(xún)需求。本節(jié)將詳細(xì)描述系統(tǒng)的主要功能模塊及其設(shè)計(jì)理念。用戶(hù)交互模塊負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)之間的對(duì)話(huà)，系統(tǒng)需要使用LangChain、一個(gè)高容量的自然語(yǔ)言處理模型，來(lái)處理各種基于文本的查詢(xún)，包括賬戶(hù)余額查詢(xún)、財(cái)務(wù)政策解讀、報(bào)銷(xiāo)流程指導(dǎo)等。與ChatGLM的結(jié)合能夠增強(qiáng)系統(tǒng)回答的多樣性和準(zhǔn)確性，特別是對(duì)于復(fù)雜和長(zhǎng)文本的回答，ChatGLM可以提供更加流暢和詳盡的回應(yīng)。文本輸入與理解：用戶(hù)可以輸入自然語(yǔ)言的問(wèn)題，系統(tǒng)使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型理解問(wèn)題意圖。問(wèn)題響應(yīng)與反饋：系統(tǒng)根據(jù)理解生成問(wèn)題和答案，并以文本形式響應(yīng)用戶(hù)，同時(shí)可以提供進(jìn)一步操作的指引。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建模塊是系統(tǒng)核心功能之一，負(fù)責(zé)整理和維護(hù)高校財(cái)務(wù)相關(guān)的知識(shí)信息。主要包括兩部分內(nèi)容：靜態(tài)財(cái)務(wù)信息庫(kù)：收集并存儲(chǔ)學(xué)校的各項(xiàng)財(cái)務(wù)政策、流程、費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)等靜態(tài)信息，供問(wèn)答系統(tǒng)調(diào)用。動(dòng)態(tài)情景庫(kù)：包含根據(jù)校園內(nèi)實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)情況變化而更新的信息，如特定時(shí)間段內(nèi)的資金狀況等，用以提升查詢(xún)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過(guò)與ChatGLM集成，該模塊可以進(jìn)行深入內(nèi)容生成與決策支持。它不僅能夠理解和解讀用戶(hù)問(wèn)題并提供準(zhǔn)確答案，還能夠基于已知信息進(jìn)行一定的邏輯推理，并根據(jù)最新信息和院系的反饋優(yōu)化知識(shí)庫(kù)。數(shù)據(jù)分析與監(jiān)控模塊對(duì)系統(tǒng)的使用情況和效果進(jìn)行詳盡的記錄與分析，監(jiān)控知識(shí)庫(kù)更新動(dòng)態(tài)，分析用戶(hù)反饋和行為模式，從而不斷優(yōu)化系統(tǒng)的響應(yīng)速度、準(zhǔn)確性及用戶(hù)體驗(yàn)。用戶(hù)體驗(yàn)與界面模塊負(fù)責(zé)創(chuàng)建直觀、易用的用戶(hù)接口，提供無(wú)縫的問(wèn)答和操作界面。考慮到高校使用者的多樣性，該模塊設(shè)計(jì)需適應(yīng)不同設(shè)備（如桌面電腦、平板電腦、手機(jī)等），并且具有良好的可訪問(wèn)性。高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的主要功能模塊涵蓋了用戶(hù)交互、知識(shí)構(gòu)建、AI推理、數(shù)據(jù)分析以及用戶(hù)體驗(yàn)各個(gè)層面，旨在實(shí)現(xiàn)智能化的財(cái)務(wù)咨詢(xún)服務(wù)和高效的用戶(hù)互動(dòng)體驗(yàn)。由于系統(tǒng)引用最新的自然語(yǔ)言處理技術(shù)和決策智能模型，對(duì)于高校的日常財(cái)務(wù)管理和教育服務(wù)的提升具有極大的潛力。4.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊在構(gòu)建基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的一環(huán)。本章節(jié)將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程。我們需要從多個(gè)渠道收集高校財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括但不限于財(cái)務(wù)報(bào)表、預(yù)算報(bào)告、審計(jì)報(bào)告等。這些數(shù)據(jù)通常以文本形式存在，如PDF、Word文檔等。為了便于后續(xù)處理，我們需要將這些文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。數(shù)據(jù)收集完成后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的整理。這包括去除重復(fù)項(xiàng)、填補(bǔ)缺失值、糾正錯(cuò)誤等。還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)簽化，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和問(wèn)答系統(tǒng)構(gòu)建。文本清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟之一，由于原始數(shù)據(jù)中可能包含大量的噪聲和無(wú)關(guān)信息，我們需要對(duì)其進(jìn)行細(xì)致的清洗工作。分詞：將連續(xù)的文本切分成獨(dú)立的詞項(xiàng)或短語(yǔ)，便于后續(xù)的詞向量表示和語(yǔ)義理解。停用詞過(guò)濾：去除一些常見(jiàn)的、對(duì)語(yǔ)義理解幫助不大的詞，如“的”、“是”等。詞干提取和詞形還原：將詞匯還原到其基本形式，如將“running”、“ran”都還原為“run”。特征提取是將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理的數(shù)值形式的過(guò)程。常用的特征提取方法包括詞袋模型（BagofWords）。在本系統(tǒng)中，我們選擇使用詞嵌入技術(shù)，將文本轉(zhuǎn)換為向量表示。常用的詞嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和BERT等。這些模型能夠捕捉詞匯之間的語(yǔ)義關(guān)系，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供有力支持。為了構(gòu)建一個(gè)有效的問(wèn)答系統(tǒng)，我們需要對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注。標(biāo)注的內(nèi)容主要包括：實(shí)體識(shí)別：識(shí)別出文本中的關(guān)鍵實(shí)體，如人名、地名、機(jī)構(gòu)名等。這有助于后續(xù)的實(shí)體鏈接和問(wèn)答匹配。關(guān)系抽?。撼槿〕鑫谋局袑?shí)體之間的關(guān)系，如誰(shuí)負(fù)責(zé)某項(xiàng)工作、某個(gè)項(xiàng)目的預(yù)算是多少等。這對(duì)于理解問(wèn)題的具體含義和構(gòu)建準(zhǔn)確的問(wèn)答匹配至關(guān)重要。4.2.2問(wèn)答引擎模塊問(wèn)答引擎模塊負(fù)責(zé)處理用戶(hù)的自然語(yǔ)言請(qǐng)求，并將這些問(wèn)題轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以理解和回答的格式。在這個(gè)模塊中，我們使用了LangChain作為基礎(chǔ)，它是一個(gè)靈活的AI模型鏈（chain）庫(kù)和工具包，旨在根據(jù)用戶(hù)的輸入自動(dòng)化創(chuàng)建和執(zhí)行任務(wù)。LangChain通過(guò)高階的API使得鏈（Chain）變得容易創(chuàng)建，允許我們組合不同的模型組件，以?xún)?yōu)化問(wèn)答系統(tǒng)的表現(xiàn)。我們的問(wèn)答系統(tǒng)使用了一個(gè)自定義的QuestionAnswering（問(wèn)答）鏈，這個(gè)鏈整合了ChatGLM模型以確保問(wèn)答的精確性和準(zhǔn)確性。ChatGLM是GLM模型的一個(gè)分支，專(zhuān)為中文語(yǔ)言處理而設(shè)計(jì)，采用遷移學(xué)習(xí)的方法，能夠在保留大模型通用能力的基礎(chǔ)上，強(qiáng)化對(duì)中文文本的理解和生成能力。通過(guò)整合這些技術(shù)和模塊，我們的問(wèn)答引擎能夠理解和回答各種財(cái)務(wù)相關(guān)的問(wèn)題，包括但不限于報(bào)銷(xiāo)流程、預(yù)算審批、財(cái)務(wù)報(bào)表解讀等。這種高度個(gè)性化的問(wèn)答系統(tǒng)，不僅為高校的財(cái)務(wù)人員提供了極大的便利，同時(shí)也提高了財(cái)務(wù)管理工作的透明度和效率。4.2.3用戶(hù)界面模塊文本輸入:用戶(hù)可自由輸入財(cái)務(wù)相關(guān)問(wèn)題，例如“今年學(xué)校的教學(xué)經(jīng)費(fèi)多少？”、“去年學(xué)生繳費(fèi)總額是多少？”等。問(wèn)題分類(lèi):系統(tǒng)提供預(yù)設(shè)問(wèn)題分類(lèi)，例如“學(xué)費(fèi)”、“獎(jiǎng)學(xué)金”等，方便用戶(hù)以更加精準(zhǔn)的方式提出問(wèn)題。交互性:支持多種交互方式，例如文本輸入、下拉菜單等，提升用戶(hù)體驗(yàn)。用戶(hù)界面模塊的設(shè)計(jì)旨在提供一個(gè)友好的界面，方便用戶(hù)快速高效地獲取高校財(cái)務(wù)信息。4.3關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)在FPSS中，語(yǔ)義理解與意圖識(shí)別是首要任務(wù)，semRush作為開(kāi)放源代碼的文本處理庫(kù)之一，它為FPSS提供了強(qiáng)大的文本分析和信息檢索功能。利用semRush進(jìn)行文本分析時(shí)，可以分解財(cái)務(wù)問(wèn)題，提取結(jié)構(gòu)化的文本信息。對(duì)于輸入問(wèn)題：“如何申請(qǐng)財(cái)務(wù)補(bǔ)助？”，semRush能夠解析出諸如“申請(qǐng)”、“財(cái)務(wù)補(bǔ)助”等關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)，以便后續(xù)分析和理解用戶(hù)意圖。系統(tǒng)內(nèi)置了一個(gè)基于NLP的高級(jí)知識(shí)圖譜框架，用以存儲(chǔ)高校財(cái)務(wù)相關(guān)的最新法規(guī)、政策手冊(cè)、操作指南等知識(shí)庫(kù)。杰出的高效的檢索算法是檢索所需信息的保證，在回答財(cái)務(wù)流程問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)可以從中檢索出相關(guān)信息如“完整的財(cái)務(wù)報(bào)表提交流程是什么？”。為了有效地處理多輪對(duì)話(huà)，此FPSS構(gòu)建了一個(gè)上下文感知的多輪對(duì)話(huà)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用Rasa這一開(kāi)源框架搭建話(huà)語(yǔ)理解組件。Rasa通過(guò)維護(hù)對(duì)話(huà)狀態(tài)和歷史消息，維持對(duì)話(huà)的連貫性。每當(dāng)用戶(hù)提出新的問(wèn)題，如在回答“我如何申請(qǐng)財(cái)務(wù)補(bǔ)助？”之后追問(wèn)“具體需要哪些步驟”時(shí)，系統(tǒng)能夠基于之前的對(duì)話(huà)歷史和上下文信息提供準(zhǔn)確回應(yīng)。FPSS的設(shè)計(jì)考慮了性能優(yōu)化和系統(tǒng)可擴(kuò)展性。系統(tǒng)采用語(yǔ)義分片和分布式索引等技術(shù)，確保在高并發(fā)狀況下也能響應(yīng)用戶(hù)請(qǐng)求，減少查詢(xún)延遲。例如，從而顯著提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理能力。這些技術(shù)的融合使FPSS能夠在準(zhǔn)確性、速度與用戶(hù)體驗(yàn)方面達(dá)到高水平。4.3.1LangChain組件集成LangChain通過(guò)將LLMs與外部計(jì)算和知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，為知識(shí)獲取和推理提供了靈活的接口。其核心組件包括：LangChainCore：負(fù)責(zé)管理LLMs和外部知識(shí)源之間的交互。KnowledgeSources：提供外部數(shù)據(jù)和知識(shí)，如數(shù)據(jù)庫(kù)、API等。QueryParser：解析用戶(hù)查詢(xún)，將其轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)angChain可以理解的格式。AnswerGenerator：利用LLMs生成答案，并根據(jù)外部知識(shí)源進(jìn)行驗(yàn)證和補(bǔ)充。將高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和相關(guān)API集成到知識(shí)源中。這些數(shù)據(jù)可以來(lái)自學(xué)校的財(cái)務(wù)系統(tǒng)、在線(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)或其他可靠來(lái)源。創(chuàng)建一個(gè)查詢(xún)解析器，用于將用戶(hù)查詢(xún)轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)angChain可以處理的格式。這通常涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)，以確保查詢(xún)的準(zhǔn)確性和有效性。將ChatGLM模型集成到LangChain框架中。這可以通過(guò)以下步驟完成：創(chuàng)建一個(gè)LangChainAgent實(shí)例，將ChatGLM模型作為代理使用。在LangChainAgent類(lèi)中實(shí)現(xiàn)答案生成和驗(yàn)證邏輯。這可能涉及以下步驟：驗(yàn)證答案并補(bǔ)充外部知識(shí)源。returnverified_answer在實(shí)際應(yīng)用之前，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行全面測(cè)試和優(yōu)化。這包括單元測(cè)試、集成測(cè)試和性能測(cè)試，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，可以對(duì)LangChain組件進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。4.3.2ChatGLM模型訓(xùn)練在實(shí)施基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的研究中，模型訓(xùn)練是一個(gè)核心環(huán)節(jié)。在這一節(jié)中，我們將詳細(xì)描述ChatGLM模型的訓(xùn)練步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型配置、訓(xùn)練過(guò)程和評(píng)估指標(biāo)。訓(xùn)練ChatGLM模型是開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠高效回答高校財(cái)務(wù)相關(guān)問(wèn)題的問(wèn)答系統(tǒng)的基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們首先需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，這是保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。我們將原始的財(cái)務(wù)對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)通過(guò)分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注等預(yù)處理步驟，使得數(shù)據(jù)適合于深度學(xué)習(xí)模型的輸入。這些預(yù)處理步驟有助于提高模型的可解釋性和魯棒性。我們選擇合適的文本生成模型作為ChatGLM的基線(xiàn)。對(duì)于文本生成任務(wù)，BERT等預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型表現(xiàn)出很好的性能。我們使用下游任務(wù)預(yù)訓(xùn)練的BERT模型，它已經(jīng)在Microsoft的GLM300模型集上進(jìn)行了訓(xùn)練。在模型配置方面，我們進(jìn)行了細(xì)致的實(shí)驗(yàn)來(lái)確定最佳的模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)。我們的模型結(jié)構(gòu)包括一個(gè)多頭注意力機(jī)制來(lái)處理序列的上下文信息，以及一個(gè)掩蔽語(yǔ)言模型（MLM）和自注意力機(jī)制（SA）的集成。我們還調(diào)整了學(xué)習(xí)率、批量大小和epoch數(shù)等超參數(shù)，以?xún)?yōu)化模型的性能和收斂速度。數(shù)據(jù)加載：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存或顯存中，以供訓(xùn)練過(guò)程使用。生成訓(xùn)練批次：將數(shù)據(jù)分割成小的批次進(jìn)行批處理訓(xùn)練，以減少內(nèi)存占用和加速訓(xùn)練過(guò)程。模型訓(xùn)練：使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練，監(jiān)控模型的損失和準(zhǔn)確性，并根據(jù)表現(xiàn)調(diào)整訓(xùn)練策略。模型評(píng)估和調(diào)優(yōu)：在訓(xùn)練過(guò)程中定期評(píng)估模型性能，使用BLEU、ROUGE等語(yǔ)言表現(xiàn)度量作為評(píng)估指標(biāo)。通過(guò)這些細(xì)致的步驟，我們的團(tuán)隊(duì)成功地訓(xùn)練出了一個(gè)高效的ChatGLM模型，能夠?qū)Ω咝Ｘ?cái)務(wù)領(lǐng)域的問(wèn)題提供準(zhǔn)確且相關(guān)性高的回答。這為開(kāi)發(fā)一個(gè)面向高校財(cái)務(wù)人員的智能問(wèn)答系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。4.4系統(tǒng)集成與測(cè)試ChatGLM模型接入：使用LangChain框架對(duì)ChatGLM模型進(jìn)行封裝，并實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)交互的接口。問(wèn)答流程搭建：基于LangChain流程構(gòu)建問(wèn)答系統(tǒng)流程，包括用戶(hù)輸入、數(shù)據(jù)解析、問(wèn)題匹配、模型推理和結(jié)果輸出等環(huán)節(jié)。用戶(hù)界面開(kāi)發(fā)：搭建簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)或微信小程序前端界面，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)與問(wèn)答系統(tǒng)的交互。系統(tǒng)集成測(cè)試：對(duì)模型框架、數(shù)據(jù)接口、問(wèn)答流程和用戶(hù)界面進(jìn)行集成測(cè)試，確保系統(tǒng)各個(gè)部分能夠正常運(yùn)行并相互協(xié)作。問(wèn)答準(zhǔn)確性測(cè)試：使用預(yù)先準(zhǔn)備好的測(cè)試數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng)的問(wèn)答準(zhǔn)確率和覆蓋率。魯棒性測(cè)試：使用多種形式的輸入，包括模糊、歧義和錯(cuò)誤輸入，評(píng)估系統(tǒng)對(duì)異常輸入的處理能力。用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)試：通過(guò)真實(shí)用戶(hù)測(cè)試，評(píng)估系統(tǒng)易用性、用戶(hù)友好性和反饋機(jī)制。測(cè)試結(jié)果將用于優(yōu)化系統(tǒng)性能和功能，并最終形成一個(gè)穩(wěn)定可用、能夠有效滿(mǎn)足高校財(cái)務(wù)問(wèn)答需求的系統(tǒng)。5.問(wèn)答系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)在進(jìn)行高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)時(shí)，我們采用了先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，特別是結(jié)合了LangChain、ChatGLM等平臺(tái)，旨在為用戶(hù)提供即時(shí)的、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)咨詢(xún)服務(wù)。首先我們與LangChain技術(shù)進(jìn)行了集成，利用其強(qiáng)大的語(yǔ)言生成和理解能力來(lái)構(gòu)建系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)和理解用戶(hù)查詢(xún)的意圖。LangChain作為基于AI的語(yǔ)言鏈基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠高效地接收和處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言請(qǐng)求，實(shí)時(shí)進(jìn)行語(yǔ)義理解和情景分析。它通過(guò)將多個(gè)AI模型串聯(lián)在一起，實(shí)現(xiàn)了更高級(jí)別的語(yǔ)言處理，從而提高了對(duì)話(huà)的連貫性和準(zhǔn)確性。我們引入了ChatGLM模型，此模型在生成高質(zhì)量和創(chuàng)意性文本方面表現(xiàn)卓越。通過(guò)學(xué)習(xí)大量文本數(shù)據(jù)，比如財(cái)務(wù)知識(shí)、政策解讀等，ChatGLM能夠構(gòu)建詳盡且專(zhuān)業(yè)的回復(fù)內(nèi)容，提供給查詢(xún)系統(tǒng)的用戶(hù)。這種模型不僅能夠提供標(biāo)準(zhǔn)化的回答，還能根據(jù)特定情景調(diào)整回復(fù)策略，使之更加貼近實(shí)際需求。系統(tǒng)的實(shí)際實(shí)現(xiàn)中重點(diǎn)考量了響應(yīng)時(shí)間與準(zhǔn)確性，通過(guò)優(yōu)化模型參數(shù)和改進(jìn)數(shù)據(jù)集，確保了系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)提供詳盡的財(cái)務(wù)信息解決方案，同時(shí)不斷迭代更新以適應(yīng)學(xué)校財(cái)務(wù)政策的變動(dòng)。結(jié)合這些技術(shù)，我們構(gòu)建了一個(gè)集知識(shí)庫(kù)管理、用戶(hù)接入、語(yǔ)義解析與回復(fù)生成等功能于一體的完整問(wèn)答系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅減輕了財(cái)務(wù)事務(wù)人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了辦事效率，還能為學(xué)生、教師和員工提供724的便捷服務(wù)，大大提升了高校的服務(wù)水平和教育品質(zhì)。5.1系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境后端框架：Django，作為Python的Web框架，它提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)管理和API支持。自然語(yǔ)言處理庫(kù)：HuggingFace的Transformers，特別是ChatGLM模型，用于實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解和生成。數(shù)據(jù)庫(kù)：PostgreSQL，因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)完整性和擴(kuò)展性，適合存儲(chǔ)高校財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。云服務(wù)：AWS或Azure，用于部署和托管系統(tǒng)，確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和高可用性。安裝必要的軟件包：使用pip命令安裝Python所需的庫(kù)，如Django、transformers等。配置數(shù)據(jù)庫(kù)：設(shè)置PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，并創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和表結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶(hù)信息。搭建后端服務(wù)：使用Django框架搭建后端服務(wù)，定義API接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查功能。集成前端框架：通過(guò)npm或yarn安裝XXX及其相關(guān)依賴(lài)，構(gòu)建前端頁(yè)面，并與后端API進(jìn)行交互。部署到云平臺(tái)：將開(kāi)發(fā)完成的系統(tǒng)部署到AWS或Azure等云平臺(tái)上，配置負(fù)載均衡、自動(dòng)擴(kuò)展等高級(jí)功能，以確保系統(tǒng)的高可用性和可擴(kuò)展性。5.2系統(tǒng)代碼實(shí)現(xiàn)在main函數(shù)中，我們?cè)O(shè)置了程序的入口點(diǎn)，等待用戶(hù)的輸入，并調(diào)用finqa函數(shù)以響應(yīng)用戶(hù)的請(qǐng)求。這個(gè)函數(shù)會(huì)將用戶(hù)的輸入當(dāng)作原始的問(wèn)題，然后經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的處理，最終在控制臺(tái)或?qū)υ?huà)界面中輸出回答。在實(shí)際應(yīng)用中，這些類(lèi)和函數(shù)需要被擴(kuò)展和精確實(shí)現(xiàn)，可能涉及更復(fù)雜的邏輯，例如自然語(yǔ)言處理、推薦算法、數(shù)據(jù)庫(kù)交互等。為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性，還需要考慮錯(cuò)誤處理、日志記錄、用戶(hù)認(rèn)證、界面設(shè)計(jì)等方面的因素。5.2.1LangChain代碼集成本研究利用LangChain框架高效地構(gòu)建高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)。該框架提供了完善的組件庫(kù)和工具鏈，方便我們將ChatGLM嵌入到系統(tǒng)中，并實(shí)現(xiàn)問(wèn)答功能。我們利用LangChain的LLMChain組件調(diào)用ChatGLM模型進(jìn)行文本理解和生成。配置包括指定ChatGLM模型URL、模型參數(shù)、以及提示模板等。為了適應(yīng)高校財(cái)務(wù)領(lǐng)域，我們?cè)O(shè)計(jì)定制化的PromptTemplate，將用戶(hù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為ChatGLM易于理解的形式。我們可以將用戶(hù)的2023年學(xué)生助學(xué)金發(fā)放情況如何？轉(zhuǎn)換為請(qǐng)問(wèn)學(xué)校在2023年是否發(fā)放了助學(xué)金，以及發(fā)放標(biāo)準(zhǔn)和流程是什么？。我們使用LangChain的工具鏈處理ChatGLM返回的文本結(jié)果，例如：解析日期、提取關(guān)鍵信息、進(jìn)行文本摘要等。通過(guò)LangChain和ChatGLM的結(jié)合，我們實(shí)現(xiàn)了高效、便捷的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)，并為未來(lái)的研究擴(kuò)展奠定基礎(chǔ)。5.2.2ChatGLM模型部署在遵循了LangChain框架設(shè)計(jì)和模型訓(xùn)練的指導(dǎo)原則之后，為了實(shí)現(xiàn)高效率的推理、問(wèn)答功能，ChatGLM模型需要在具體的環(huán)境中完成部署。本小節(jié)將詳細(xì)介紹如何部署ChatGLM模型，以便集成到高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)中。部署ChatGLM模型需要經(jīng)過(guò)模型遷移、環(huán)境配置和接口暴露等步驟。模型遷移涉及將訓(xùn)練好的模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為適合進(jìn)行推理的模型，以保持模型在推理時(shí)的性能和準(zhǔn)確性。確保模型的兼容性及性能可以作為遷移中需要重點(diǎn)關(guān)注的因素。在模型遷移完成后，我們需要配置合適的環(huán)境，這包括配置GPU、內(nèi)存等硬件資源，以及安裝和配置必要的軟件依賴(lài)，如Python環(huán)境、TensorFlow或PyTorch庫(kù)等，以確保ChatGLM模型能夠在這些硬件和軟件資源下高效運(yùn)行。為了實(shí)現(xiàn)問(wèn)答系統(tǒng)與ChatGLM模型的交互，我們需要設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)API（應(yīng)用程序編程接口），該API允許其他服務(wù)或系統(tǒng)通過(guò)HTTP請(qǐng)求向ChatGLM模型提供輸入，并將模型的輸出返回到請(qǐng)求方。此API設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)遵循RESTful原則和標(biāo)準(zhǔn)，方便未來(lái)可能出現(xiàn)的擴(kuò)展和更新。在部署過(guò)程中，安全性和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的因素。須確保在模型推理過(guò)程中的一切數(shù)據(jù)處理都符合數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)的要求，并采取必要的加密措施來(lái)保護(hù)用戶(hù)信息和個(gè)人隱私權(quán)益。部署ChatGLM模型是一個(gè)精心設(shè)計(jì)的過(guò)程，涵蓋了模型遷移、環(huán)境配置以及API實(shí)現(xiàn)的多個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)這些步驟，我們能夠?qū)⑾冗M(jìn)的ChatGLM技術(shù)集成到高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)中，從而為用戶(hù)提供高質(zhì)量的智能財(cái)務(wù)咨詢(xún)和快速準(zhǔn)確的問(wèn)題解答服務(wù)。5.3系統(tǒng)測(cè)試與評(píng)估在完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)后，我們構(gòu)建了一套全面的測(cè)試環(huán)境，以確保系統(tǒng)的正確性和穩(wěn)定性。測(cè)試環(huán)境包括硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)配置等多個(gè)方面。硬件環(huán)境：我們選用了高性能的服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備，以滿(mǎn)足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的需求。軟件環(huán)境：部署了Linux操作系統(tǒng)、Python編程語(yǔ)言以及相關(guān)的開(kāi)發(fā)工具和庫(kù)，確保系統(tǒng)的兼容性和可擴(kuò)展性。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：搭建了安全可靠的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院拖到y(tǒng)訪問(wèn)的穩(wěn)定性。為了全面評(píng)估系統(tǒng)的性能和功能，我們采用了多種測(cè)試方法，包括單元測(cè)試、集成測(cè)試、性能測(cè)試和用戶(hù)驗(yàn)收測(cè)試等。單元測(cè)試：對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)模塊進(jìn)行獨(dú)立測(cè)試，確保每個(gè)模塊的功能正確無(wú)誤。集成測(cè)試：在單元測(cè)試的基礎(chǔ)上，將各模塊進(jìn)行組合測(cè)試，以檢查模塊之間的接口是否順暢，數(shù)據(jù)傳遞是否準(zhǔn)確。性能測(cè)試：通過(guò)模擬大量用戶(hù)請(qǐng)求和數(shù)據(jù)量，測(cè)試系統(tǒng)的響應(yīng)速度和處理能力，為性能優(yōu)化提供依據(jù)。用戶(hù)驗(yàn)收測(cè)試：邀請(qǐng)潛在的用戶(hù)進(jìn)行實(shí)際操作測(cè)試，收集反饋意見(jiàn)，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)功能和用戶(hù)體驗(yàn)。性能測(cè)試：系統(tǒng)在高并發(fā)場(chǎng)景下表現(xiàn)出良好的響應(yīng)速度和處理能力，能夠滿(mǎn)足高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的實(shí)際需求。安全性測(cè)試：系統(tǒng)在抵御各種網(wǎng)絡(luò)攻擊方面表現(xiàn)穩(wěn)定可靠，確保了數(shù)據(jù)的安全性和完整性。用戶(hù)滿(mǎn)意度測(cè)試：根據(jù)用戶(hù)反饋，系統(tǒng)在易用性和交互性方面得到了較高的評(píng)價(jià)，具有較好的應(yīng)用前景。綜合以上測(cè)試結(jié)果，我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了全面評(píng)估，并針對(duì)存在的問(wèn)題提出了以下改進(jìn)建議：提升數(shù)據(jù)處理能力：針對(duì)大數(shù)據(jù)處理需求，進(jìn)一步優(yōu)化算法和系統(tǒng)架構(gòu)。加強(qiáng)用戶(hù)培訓(xùn)與支持：為用戶(hù)提供詳細(xì)的操作指南和技術(shù)支持，幫助用戶(hù)更好地掌握和使用系統(tǒng)。5.3.1功能測(cè)試一致性測(cè)試：確保問(wèn)答系統(tǒng)的回答在邏輯上是連貫的，并且在回答問(wèn)題的過(guò)程中保持上下文一致性。我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列問(wèn)題，來(lái)觀察系統(tǒng)是否能夠持續(xù)地理解并維護(hù)一個(gè)話(huà)題的上下文。準(zhǔn)確性測(cè)試“：通過(guò)比對(duì)實(shí)際高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)答案，評(píng)估ChatGLM在處理財(cái)務(wù)相關(guān)問(wèn)題時(shí)的準(zhǔn)確性。這類(lèi)測(cè)試能夠幫助我們識(shí)別和改進(jìn)系統(tǒng)在處理具體數(shù)據(jù)和信息時(shí)的潛在誤差。用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)試：用戶(hù)體驗(yàn)對(duì)于任何問(wèn)答系統(tǒng)來(lái)說(shuō)都是至關(guān)重要的。我們將基于用戶(hù)對(duì)問(wèn)答速度、答案的易理解性和系統(tǒng)的整體交互性等方面的評(píng)價(jià)，來(lái)測(cè)試系統(tǒng)的用戶(hù)友好程度。性能測(cè)試：評(píng)估系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間和處理能力。我們關(guān)注在處理復(fù)雜財(cái)務(wù)問(wèn)題時(shí)系統(tǒng)的性能，以及其在面對(duì)大量連續(xù)請(qǐng)求時(shí)的穩(wěn)定性。規(guī)?；瘻y(cè)試：測(cè)試系統(tǒng)對(duì)不同規(guī)模問(wèn)題的處理能力。為了評(píng)估系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，我們將測(cè)試系統(tǒng)是否能有效地處理更加復(fù)雜的財(cái)務(wù)法規(guī)和政策問(wèn)題。前瞻性測(cè)試：為了衡量系統(tǒng)的前瞻性和適應(yīng)性，我們?cè)O(shè)置了一系列涉及新興財(cái)務(wù)概念和當(dāng)前財(cái)務(wù)動(dòng)態(tài)問(wèn)題的測(cè)試。這些測(cè)試評(píng)估了系統(tǒng)在處理未來(lái)可能面臨的情況時(shí)的表現(xiàn)。安全性測(cè)試：考慮到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)通常包含敏感信息，我們?cè)诠δ軠y(cè)試階段也進(jìn)行了安全性的全面評(píng)估。這包括審查系統(tǒng)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)措施的有效性，以及防止?jié)撛诘膼阂馐褂没驍?shù)據(jù)泄露的能力。5.3.2性能測(cè)試采用人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集評(píng)估模型對(duì)金額、時(shí)間、項(xiàng)目等關(guān)鍵信息的識(shí)別準(zhǔn)確率和對(duì)用戶(hù)問(wèn)題的理解程度。測(cè)試模型在給定特定財(cái)資信息時(shí)，能夠全面地提取所有相關(guān)信息的比例。測(cè)試模型在接收用戶(hù)詢(xún)問(wèn)并返回響應(yīng)的平均時(shí)間，以評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。評(píng)估模型生成的回復(fù)是否流暢自然，是否能夠滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)同事之間自然交流的期望。6.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在本實(shí)驗(yàn)中，我們使用了包含高構(gòu)成比例的學(xué)校財(cái)務(wù)事項(xiàng)，如學(xué)費(fèi)繳納、助貸款務(wù)、獎(jiǎng)學(xué)金申請(qǐng)和費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)等。我們也考慮了財(cái)務(wù)處理程序、政策和守則，確保問(wèn)答系統(tǒng)不僅解決問(wèn)題，還能提供準(zhǔn)確無(wú)誤的指導(dǎo)。我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)了一個(gè)原型系統(tǒng)，并進(jìn)行了一些基準(zhǔn)測(cè)試，以評(píng)估其性能和效果。我們采用了三種技術(shù)進(jìn)行性能比對(duì)：原始聊天模型、單獨(dú)使用ChatGLM的模型、同時(shí)使用LangChain和ChatGLM的綜合模型。通過(guò)構(gòu)建和執(zhí)行多個(gè)查詢(xún)，收集數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，同步應(yīng)用LangChain和ChatGLM的綜合模型在解答準(zhǔn)確性、響應(yīng)速度以及提供多樣化和詳細(xì)的結(jié)果方面表現(xiàn)最佳。其結(jié)果不僅滿(mǎn)足自動(dòng)化服務(wù)端到端的可靠性需求，還能提供互動(dòng)性強(qiáng)、用戶(hù)感受良好的體驗(yàn)。在分析學(xué)生反饋和專(zhuān)家評(píng)價(jià)后，基于該模型的問(wèn)答系統(tǒng)極大地提高了學(xué)用在處理學(xué)校財(cái)務(wù)事務(wù)時(shí)的效率，對(duì)用戶(hù)咨詢(xún)問(wèn)題的回應(yīng)時(shí)間更短，解答也更精確。與傳統(tǒng)郵件或電話(huà)咨詢(xún)途徑相比，這一技術(shù)平臺(tái)可247為學(xué)生提供無(wú)障礙服務(wù)，尤其在處理財(cái)務(wù)這些問(wèn)題上尤為重要，因?yàn)樵S多財(cái)務(wù)事務(wù)需要在規(guī)定的時(shí)間窗口內(nèi)完成。結(jié)合使用LangChain和ChatGLM技術(shù)的財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)展現(xiàn)出優(yōu)異的潛力和實(shí)用價(jià)值。它通過(guò)提供高效、即時(shí)和精確的財(cái)務(wù)信息服務(wù)，促進(jìn)了高校內(nèi)部流程的自動(dòng)化，對(duì)改善整個(gè)學(xué)術(shù)社區(qū)的財(cái)務(wù)管理產(chǎn)生了積極影響。6.1問(wèn)答準(zhǔn)確度分析在本研究中，我們采用行業(yè)通用的問(wèn)答準(zhǔn)確度衡量標(biāo)準(zhǔn)，包括回答的完整性和相關(guān)性。為了全面評(píng)估系統(tǒng)性能，我們引入了基于人工評(píng)估的問(wèn)答準(zhǔn)確度，包括準(zhǔn)確率、召回率和F1得分。我們還設(shè)計(jì)了專(zhuān)門(mén)的實(shí)驗(yàn)來(lái)探究系統(tǒng)在處理財(cái)務(wù)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜概念時(shí)準(zhǔn)確度?；贚angChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的問(wèn)答準(zhǔn)確度達(dá)到了行業(yè)內(nèi)的高水平。系統(tǒng)能夠有效地理解和處理復(fù)雜的財(cái)務(wù)問(wèn)題，并提供準(zhǔn)確的回答，為高校財(cái)務(wù)人員提供了強(qiáng)有力的輔助工具。6.2用戶(hù)體驗(yàn)評(píng)估為了評(píng)估基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)的用戶(hù)體驗(yàn)，我們進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查和用戶(hù)測(cè)試兩方面的評(píng)估。問(wèn)卷調(diào)查:采取網(wǎng)格問(wèn)卷的形式，針對(duì)系統(tǒng)易用性、準(zhǔn)確性、相關(guān)性、響應(yīng)速度、用戶(hù)滿(mǎn)意度等維度進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì)，面向50名來(lái)自該高校的師生進(jìn)行線(xiàn)上問(wèn)卷調(diào)查。結(jié)果顯示:準(zhǔn)確性:85的受訪者認(rèn)為系統(tǒng)提供的回答準(zhǔn)確可靠，能夠滿(mǎn)足其對(duì)財(cái)務(wù)信息的查詢(xún)需求。相關(guān)性:75的受訪者認(rèn)為系統(tǒng)提供的回答與他們的問(wèn)題高度相關(guān)，能夠有效地解決他們的問(wèn)題。響應(yīng)速度:92的受訪者認(rèn)為系統(tǒng)的響應(yīng)速度很快，能夠及時(shí)提供所需信息。用戶(hù)測(cè)試:選擇10名用戶(hù)進(jìn)行一對(duì)一的用戶(hù)測(cè)試，觀察用戶(hù)在使用系統(tǒng)進(jìn)行財(cái)務(wù)信息查詢(xún)時(shí)的操作過(guò)程，并記錄用戶(hù)的反饋意見(jiàn)。測(cè)試結(jié)果表明:用戶(hù)建議系統(tǒng)可以增加一些個(gè)性化功能，例如將常用的財(cái)務(wù)信息存儲(chǔ)為書(shū)簽，以便于下次查詢(xún)。綜合問(wèn)卷調(diào)查和用戶(hù)測(cè)試的結(jié)果，我們可以得出基于LangChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)在用戶(hù)體驗(yàn)方面取得了較好的效果。6.3系統(tǒng)效率對(duì)比測(cè)試環(huán)境基于相同的硬件配置和網(wǎng)絡(luò)條件以保證公正性，測(cè)試內(nèi)容涵蓋了常見(jiàn)的高校財(cái)務(wù)相關(guān)問(wèn)題，包括學(xué)費(fèi)繳納、獎(jiǎng)學(xué)金申請(qǐng)流程、如何查詢(xún)財(cái)務(wù)報(bào)表等。ChatFin在平均響應(yīng)時(shí)間上較傳統(tǒng)問(wèn)答系統(tǒng)有顯著優(yōu)勢(shì)。ChatFin通過(guò)利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型和優(yōu)化算法，能夠快速識(shí)別和理解用戶(hù)的問(wèn)題，并在幾秒鐘內(nèi)提供準(zhǔn)確解答。而傳統(tǒng)系統(tǒng)則往往需要較長(zhǎng)時(shí)間來(lái)處理查詢(xún)，導(dǎo)致用戶(hù)體驗(yàn)下降。準(zhǔn)確度是衡量問(wèn)答系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)，在對(duì)比測(cè)試中，兩個(gè)系統(tǒng)均被要求提供多輪對(duì)話(huà)以盡可能準(zhǔn)確解答用戶(hù)問(wèn)題。ChatFin在準(zhǔn)確理解并無(wú)誤地回答復(fù)雜場(chǎng)景下的財(cái)務(wù)問(wèn)題上表現(xiàn)出較強(qiáng)能力，與基于規(guī)則的傳統(tǒng)系統(tǒng)相比減少了出錯(cuò)率。傳統(tǒng)問(wèn)答系統(tǒng)通常依賴(lài)冗長(zhǎng)的預(yù)定義知識(shí)庫(kù)和規(guī)則集，這些系統(tǒng)難以擴(kuò)展至未知領(lǐng)域的問(wèn)答。ChatFin采用端的模型集成方式使其更容易進(jìn)行問(wèn)題擴(kuò)展和定制化?？紤]到高校財(cái)務(wù)政策的變化，可以靈活擴(kuò)展模型以適應(yīng)新的財(cái)務(wù)政策或流程變更，減少了系統(tǒng)升級(jí)和維護(hù)所花費(fèi)的時(shí)間?；贚angChain和ChatGLM的高校財(cái)務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)ChatFin在其響應(yīng)時(shí)間、準(zhǔn)確度和問(wèn)題擴(kuò)展能力上均優(yōu)于傳統(tǒng)問(wèn)答系統(tǒng)。這說(shuō)明ChatFin在這一特定環(huán)境中提供了更加高效和柔性的解決方案，為高校財(cái)務(wù)部門(mén)及學(xué)生提供了一個(gè)更為便捷和可靠的信息獲取渠道。7.討論與展望在這一部分，我們將討論當(dāng)前研究的成果及其可能的應(yīng)用，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。本研究通過(guò)集成先進(jìn)的語(yǔ)言模型和問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高校財(cái)務(wù)領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于LangChain框架，利用了ChatGLM模