本发明专利技术涉及金融数据查询技术领域，具体涉及一种基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，首先基于源数据库中不同金融场景下的多张表，预先构建场景模型，生成对应的模型匹配字段与关联关系；然后基于历史金融场景数据查询问题集进行特征提取、特征融合、特征分析处理，从历史数据查询问题中关键词为大模型提供标注样本；当用户输入问题后，由大模型进行分词，并索引到用户所需要的场景模型，在场景数据库中查询该场景模型与源数据库的关联关系，生成固定SQL语句，并在源数据库中进行查询，返回数据结果，大模型根据返回的数据结果进行计算与融合，生成相关图表和文本，基于大模型的文本分析能力对数据结果进行分析，综合回答用户问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融数据查询，尤其涉及一种基于大模型的金融数据对话式交互索引方法。
技术介绍
1、随着生成式人工智能技术的不断进步，金融领域也开始应用此类技术来减轻工作负担和提高工作效率。金融领域的数据繁杂，业务人员需要从海量数据中提取有效信息进行归纳和分析，为了更好地理解和分析金融领域数据，业务人员申请由研究人员开发一系列金融领域相关报表和可视化图表进行分析，传统的报表开发过程复杂，需要人工梳理繁琐的数据并进行分析开发，开发周期较长且可复制性较差，业务人员无法直接基于基础数据进行快速分析，目前，金融领域数据分析正在向智能化、自动化方向发展，以提高开发的效率和分析的准确性。
2、已有一些通过大模型进行金融数据分析的方法，如使用大模型对用户问题进行智能问答，基于知识库、特征提取、特征融合、特征标签识别等能力，从用户的输入数据中挖掘重要特征，根据用户的实施情况进行问题的答复和响应；抑或是根据用户提出的问题，利用大模型tosql（sqlgpt）的能力，生成sql语句，在数据库中查询结果后，返回给用户如金融指标等相关数据。
>3、公开号为cn1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，所述步骤S2和步骤S3中的大模型均为Qwen1.5-110B大模型。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，所述特征处理的目的是通过对用户输入的文字进行分析，更好的匹配和理解用户输入的文本信息；其中，特征提取是对收集到的历史数据查询问题进行文本特征提取，使用词袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型提取文本向量特征；特征融合是将特征提取中提取到的不同特征进行拼接，形成一个...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，所述步骤s2和步骤s3中的大模型均为qwen1.5-110b大模型。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的金融数据对话式交互索引方法，其特征在于，所述特征处理的目的是通过对用户输入的文字进行分析，更好的匹配和理解用...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴冕，高成龙，
申请(专利权)人：上海浦东发展银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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