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从数据到洞察：DB-GPT驱动的智能化财报分析解决方案
最近，利用大模型进行财务报表分析正逐渐成为垂直领域的一个热门应用。大模型能够比人类更准确地理解复杂的财务规则，并在基于专业知识的基础上输出合理的分析结果。然而，财务报表信息庞大且复杂，对数据分析的准确性要求极高，通用的 RAG 和 Agent 的解决方案往往难以满足这些需求。以某公司的 2022 年财务报表为例，传统方法在处理类似 “2022 年 XXX 子公司的第三季度的营业净利润是多少？” 的查询时，通常通过知识向量相似检索和匹配来召回最相关的文本块进行总结和问答。然而，财务年报中包含多处相关信息，如不同季度的利润表、现金流量表等，这些信息可能会引发误判。如果不能准确召回并理解正确部分，就容易生成错误答案。如果涉及到财务指标的计算，分析过程可能会变得更加复杂。例如，计算毛利率、净利率等指标需要对收入和成本等多方面的数据进行综合分析。
为了克服大模型应用中的这些挑战，需要结合财务领域的知识背景，添加专门的外部模块来增强其功能。本文将以 DB-GPT 的 AWEL 编排模式为例，借助 DB-GPT-Hub 的几个关键原子，详细阐述如何利用大模型进行有效的财报数据分析，希望能为在垂直领域的进行数据 AI 赋能的朋友提供一些思考。
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