本发明专利技术公开了一种金融研报生成方法、装置、设备及存储介质，应用于人工智能领域，该方法包括：通过语料数据集、指令微调数据集及强化学习方法训练初始模型得到基础金融大语言模型；对金融研报撰写流程进行环节划分，得到多个研报撰写环节；获取每个研报撰写环节的指令数据集，基于指令数据集通过低参微调方式训练得到基础金融大语言模型的子模型；将目标撰写环节的撰写指令发送至基础金融大语言模型及目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据；基于目标撰写数据生成金融研报。与现有技术相比，避免了缺乏对金融大语言模型在金融研报生成应用上的指令优化，导致最终得到的金融研报可用性较差的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种金融研报生成方法、金融研报生成装置、金融研报生成设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在金融领域，研究员通过撰写研究报告，可以为客户提供投资建议。当前，国内金融机构一年撰写的研报数有几十万篇，需要研究员投入巨大的工作量。按照领域划分，研报可以分为宏观研报、行业研报、公司研报、期货研报、基金研报及债券研报等；按照报告周期又可以分为日报、周报、月报、季报及年报等。近来，随着大型生成式语言模型得到快速发展，且已被用于研报写作的中间过程里，如营销文案创作、数据查询、文本扩写等。目前，金融领域研究员一般通过直接金融大语言模型进行金融研报的生成，缺乏对金融大语言模型在金融研报生成应用上的指令优化，导致最终得到的金融研报可用性较差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种金融研报生成方法、金融研报生成装置、金融研报生成设备及计算机可读存储介质，应用于人工智能领域，该方法对金融大语言模型在金融研报生成各环节进行指令优化，使最终得到的金融研报可用性更高，更加规范。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种金融研报生成方法，包括：
3、通过语料数据集、指令微调数据集及强化学习方法训练初始模型得到基础金融大语言模型；
4、对金融研报撰写流程进行环节划分，得到多个研报撰写环节；
5、获取每个所述研报撰写环节的指令数据集，基于所述指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型；
>6、将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据；7、基于所述目标撰写数据生成金融研报。
8、可选的，所述基于所述指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型，包括：
9、基于研报标题生成环节的指令数据集通过所述低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的第一子模型；
10、基于研报大纲生成环节的指令数据集通过所述低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的第二子模型；
11、基于研报子标题内容生成环节的指令数据集通过所述低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的第三子模型；
12、基于研报校对环节的指令数据集通过所述低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的第四子模型。
13、可选的，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
14、将研报标题生成指令发送至所述基础金融大语言模型及所述第一子模型，得到模型输出的研报标题数据。
15、可选的，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
16、将研报大纲生成指令发送至所述基础金融大语言模型及所述第二子模型，得到模型输出的研报大纲数据。
17、可选的，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
18、将研报子标题内容生成指令发送至所述基础金融大语言模型，获取所述基础金融大语言模型根据所述研报子标题内容生成指令检索得到的检索数据；
19、基于所述检索数据生成目标研报子标题内容生成指令输入所述基础金融大语言模型及所述第三子模型，得到模型输出的研报子标题内容数据。
20、可选的，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
21、将研报校对指令及金融研报初稿发送至所述基础金融大语言模型及所述第四子模型，得到模型输出的金融研报。
22、可选的，还包括：
23、当接收到人工修改指令时，基于所述人工修改指令修改金融研报。
24、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种金融研报生成装置，包括：
25、第一模块，用于通过语料数据集、指令微调数据集及强化学习方法训练初始模型得到基础金融大语言模型；
26、第二模块，用于对金融研报撰写流程进行环节划分，得到多个研报撰写环节；
27、第三模块，用于获取每个所述研报撰写环节的指令数据集，基于所述指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型；
28、第四模块，用于将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据；
29、第五模块，用于基于所述目标撰写数据生成金融研报。
30、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种金融研报生成设备，包括：
31、存储器，用于储存计算机程序；
32、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述金融研报生成方法。
33、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时，实现上述金融研报生成方法。
34、可见，本专利技术公开了一种金融研报生成方法、装置、设备及存储介质，应用于人工智能领域，该方法包括：通过语料数据集、指令微调数据集及强化学习方法训练初始模型得到基础金融大语言模型；对金融研报撰写流程进行环节划分，得到多个研报撰写环节；获取每个研报撰写环节的指令数据集，基于指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型；将目标撰写环节的撰写指令发送至基础金融大语言模型及目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据；基于目标撰写数据生成金融研报。与现有技术相比，该方法对金融大语言模型在金融研报生成各环节进行指令优化，使最终得到的金融研报可用性更高，更加规范，避免了未经调整直接通过金融大语言模型生成金融研报，导致最终得到的金融研报的可用性较差的问题。
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【技术保护点】
1.一种金融研报生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述金融研报生成方法，其特征在于，所述基于所述指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型，包括：
3.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
4.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
5.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
6.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
7.根据权利要求1所述金融研报生成方法，其特征在于，还包括：
8.一种金融研报生成装置，其特征在于，包括：
9.一种金融研报生成设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述金融研报生成方法。
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【技术特征摘要】
1.一种金融研报生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述金融研报生成方法，其特征在于，所述基于所述指令数据集通过低参微调方式训练得到所述基础金融大语言模型的子模型，包括：
3.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
4.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指令发送至所述基础金融大语言模型及所述目标撰写环节对应子模型，得到模型输出的目标撰写数据，包括：
5.根据权利要求2所述金融研报生成方法，其特征在于，所述将目标撰写环节的撰写指...
【专利技术属性】
技术研发人员：温露露，鲍永飞，石兆舒，郭昕，
申请(专利权)人：杭州同花顺数据开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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