大模型在金融数据智能查询领域的应用研究

近年来，随着数字金融的迅猛发展，金融数据的规模总量呈爆炸式增长态势，其复杂性和多样性也对数据的查询、处理和分析过程带来前所未有的挑战，传统的人工查询和基础搜索方式已难以满足金融机构对数据高效、准确获取的需求。在此背景下，大模型以其强大的数据处理能力和深度学习能力，为金融数据智能查询提供了新的解决方案。针对该领域，本文深入探讨了大模型在金融数据智能查询方面的应用优势，并在详细阐述智能查询大模型构建过程的基础上，总结梳理了其在实际场景中的应用成效。

随着信息技术的不断进步，金融行业数据量持续激增，对数据查询能力提出了更高要求。这些数据涵盖交易记录、客户信息、市场分析、风险评估等复杂信息，给数据的存储、处理和分析等均带来巨大挑战。然而，在传统模式下，金融数据查询主要依赖结构化查询语言(SQL)，非专业数据分析人员(如高层管理者、产品经理、营销人员等)很难自行获取和分析数据，从而在一定程度上限制了数据访问的便捷性和分析效率。同时，基于固定规则的BI系统也因其灵活性和适应性不足，难以应对复杂的业务场景，不仅阻碍了数据应用的深度发展，也影响了智能决策的科学性。

对此，大模型技术的逐步成熟为优化金融数据查询提供了可行路径，如Text2SQL等技术能够将自然语言转化为SQL语句，大幅提升数据服务效率。然而，大模型在应对知识复杂性和查询多样性方面仍存在较大的提升空间，特别是在证券期货等专业领域，知识覆盖面不足成为业界关注的难点问题。此外，由于对本地数据库结构和具体查询场景缺乏深入了解，大模型生成的内容还可能存在不确定性，即难以确保其结果的准确性、一致性和唯一性，而这会给金融数据查询带来较高风险。

针对上述问题，笔者团队创新性地融合大模型与本地知识库，自研检索增强生成技术，构建一个更加智能、高效的金融数据查询系统，实现了自然语言到SQL语句的精准转换，显著提高了查询准确率、降低了使用门槛，使非技术人员也能轻松进行复杂数据分析。从成效上看，该方案不仅可提升数据分析人员的工作效率，还能够为金融机构提供更快捷、准确的数据支持，助力提升决策的科学性，加速推动金融数字化转型。

大模型在金融数据智能查询领域的应用是一项系统性工程，涉及从底层技术到上层应用的多个环节。为了构建一个高效、准确且能够满足多种查询需求的大模型，笔者团队将整个构建过程分为了六个步骤。

在构建金融数据智能查询模型时，选择合适的大模型至关重要。换言之，大模型须具备理解复杂自然语言的能力，并能快速、高精度地解析查询，提供准确、高效的信息检索服务。在基础模型方面，笔者团队选用了开源的大规模预训练模型Llama3.1，其庞大的参数量使模型能够很好地捕捉细微的语言特征和模式，非常适合处理多样化的金融文本数据，而且其开源属性允许模型根据特定需求进行定制化调整，也十分适配金融行业的特殊要求。同时，为了提升语义理解和搜索效率，笔者团队引入了bge-base-zh-v1.5模型。该模型擅长处理中文特有的表达方式和语法结构，有助于提高本地查询的理解度;此外，通过采用bge-reranker-v2-m3优化搜索结果排序，使模型能够在初步筛选的基础上进一步评估候选文档的相关性，从而确保最符合用户意图的信息能排在前列。结合上述三个模型，金融数据智能查询系统能够实现对复杂查询的快速响应，并保证返回结果的高质量和相关性，充分满足金融领域的各种信息查询需求。

数据准备的核心在于广泛收集和查询各类相关资源，进而构建高质量、多样化的全面数据集，为模型学习和优化奠定基础。具体而言，笔者团队首先从内部资源中广泛搜集了与金融业相关的文档资料，包括必要的业务知识、业务术语解释、特定指标计算方法等，形成了背景丰富的知识语料库;此后，通过收集数据库描述语句(DDL)，包括表结构、字段信息及数据类型等，使模型能够了解可用表、列和数据类型，并在生成SQL查询时科学引用这些元素。此外，为了丰富问答对数据集，笔者团队全面搜集金融模型真实的查询记录，构建一个包含1000条问答对的高质量金融问答数据集，涵盖单表查询、多表查询和统计查询等多个类别，为模型学习和优化提供了坚实基础。

检索增强生成(Retrieval Augmented Generation，RAG)是一个融合了检索和生成技术的优化系统，旨在利用外部知识库来提升系统在回答自然语言问题时的准确性和可靠性。其中，检索模块负责将用户的自然语言查询转换为向量表示，并在知识库中检索最相关的信息；生成模块则是能使用检索到的信息和原始查询内容作为上下文，生成最终的回复。在此基础上，笔者团队还采用了知识库检索、重排序等技术来增强RAG系统的灵活性和问题处理能力。RAG工作流程如图1所示。

图1 RAG工作流程

(1)知识库构建

知识库构建旨在高效地将预处理数据转化为向量数据，并存储于专门设计的向量数据库中，以支持快速的相似度搜索和匹配检索。该过程不仅可加速信息检索，还能有效增强模型处理复杂查询问题的能力，从而为用户提供更加智能化的服务体验。其中，向量数据库主要用于存储和检索向量数据，其核心在于进行高效的相似度搜索。与传统的关系型数据库不同，向量数据库可通过计算向量间的距离找出最为相似的数据，尤其是适合处理非结构化数据。例如，ChromaDB作为一款开源的轻量级向量数据库，可凭借高效的相似度搜索能力和良好的扩展性快速检索相关上下文信息，进而提供更为及时、准确的信息服务。

具体而言，知识库的构建是一个系统化流程，涉及数据预处理、向量化、向量存储和索引优化等多个步骤：首先是对提取到的文本数据进行预处理，包括分词和去除停用词，以净化文本并减少噪声，确保输入模型的文本清晰准确；其次是将预处理后的文本分块，同时利用嵌入模型将文本块转换为语义向量，捕捉深层语义信息，使相似文本在向量空间中距离更近；再次是将这些向量及元数据存入ChromaDB，实现数据的快速检索；最后是创建高效的索引结构并调整参数，不断优化向量数据库性能，确保系统能迅速找出与查询内容最相似的文档片段或记录。

(2)检索模块

检索模块是知识检索系统的核心组件，主要负责快速、准确地从知识库中查找与用户查询内容相关的信息，其效率直接影响系统的响应速度和准确性。具体而言，检索模块的工作流程主要包括文本向量化、初步检索、重排序等三个步骤。

其中，文本向量化是指将自然语言文本转换为数值向量，以便于开展相似度计算和检索。该阶段采用bge-base-zh-v1.5模型进行文本编码，可生成固定长度的向量。上述模型专为中文设计，可基于Transformer架构快速捕捉文本语义信息，并确保向量准确反映文本特征。此外，文本经模型编码后，还可在多维空间中映射为点，多维度展现其特定特征。

初步检索旨在快速定位知识库中与查询内容最相关的候选集。该阶段基于向量数据库的高效索引结构，可在预先构建的向量索引中查找最为相似的选项，并采用余弦相似度评估向量间的相似性，获取初步候选结果。随后进入粗排阶段，即通过对候选文档进行初步的相关性评估和排序，减少后续需要处理的候选数量，以提升检索效率。

重排序旨在进一步优化初步召回的候选结果，提升最终结果的准确性和相关性。该阶段使用bge-reranker-v2-m3模型，基于交叉编码器算法，可通过深度学习捕捉查询内容与候选文档间的复杂交互信息，同时对查询内容和候选文档进行编码并计算相似度;在此基础上，通过综合考虑历史行为、上下文信息及文档质量等因素，将可对初步召回的候选结果进行重新评分和排序，从而确保展示给用户的结果不仅数量充足且高度符合查询意图。

(3)生成模块

生成模块的主要任务是将检索到的相关信息与用户查询问题相结合，通过大语言模型(Large Language Model，LLM)的智能化处理能力，生成精准连贯的答案。该阶段首先需要接收召回的Top-K相关文本块，并将其注入预设的Prompt之中。Prompt作为提示词模板，除了包含用户原始查询的问题外，还预留了位置以插入上下文信息，并以此来引导LLM进行更为精准的回答。这种方式确保了检索文本块能与用户问题紧密结合，同时提供必要的背景知识给答案生成环节。

当上下文信息成功注入Prompt后，该信息组合即会传递给LLM，再由LLM依据Prompt中的问题和上下文信息生成最终答案。通过学习大量的文本数据，LLM将可以掌握基本语法和语义规则，并结合对Prompt内容的深入解析，自动生成符合逻辑和语境的应答文本。此外，LLM还可根据输入信息预测式构建最合适的文本序列，并对生成的答案进行优化处理，确保答案既满足用户查询需求，又能维持文本的流畅性和连贯性，最终提供高质量、高效率的智能问答服务。

在实现检索增强功能后，笔者团队进入模型微调阶段，即通过特定的数据集优化模型性能，确保其能准确解析查询请求并生成正确的SQL语句。具体而言，微调过程主要包含以下步骤：首先是选择大型语言模型Llama3.1，其次是导入训练数据集，选取部分标注的真实查询数据作为微调数据集，对模型进行迭代训练以增强其实际应用性能。

实践中，在综合考虑效果和效率的基础上，笔者团队选择使用LoRA技术进行模型微调(LoRA的秩设为64，批次大小设为8，训练轮次设为10个周期，学习率设为2e-5)，从而在保持大模型高性能的同时，显著减少了训练参数和计算量，并且所需存储空间远小于全参数微调。此外，在启动模型微调后，笔者团队使用了监控工具进行实时监控，以便能及时调整参数和学习策略，进而不断优化模型的自然语言理解和SQL生成能力，直至其在验证集上的性能达到满意水平。

为全面评估将自然语言转换成SQL查询的能力，笔者团队设计了一套涵盖Component Matching(CM)、Exact Matching(EM)和Execution Accuracy(EA)的多维度评估指标。其中，CM主要关注生成SQL查询各组成部分与标准答案的一致性，通过计算结果一致的样本比例来衡量对SQL组件的理解和处理能力；EM作为更严格的评估标准，要求生成的SQL在语法和结构上必须与标准答案完全相同，基于两者完全一致的比例来确保细节上的准确性；EA主要考察SQL查询的实际应用效能，其通过衡量生成SQL执行结果与标准结果的一致性样本比例，不仅可检验SQL语法和结构的正确性，而且也更强调查询结果的准确性，能直接反映模型在真实场景中的表现。

为使评估过程更贴近实际应用场景，笔者团队将测试用例分为常用查询、单指标查询和复杂查询召回三种类型，并使用SQL问答对的标准数据集进行测试，最终得到以下评测结果：平均SQL生成时间为3.8秒；CM分数为0.93，表明模型在SQL组件理解上有较高的准确性；EM为0.87，显示出模型在保持SQL查询结构和语法一致性方面的良好性能；EA达到0.85，意味着模型生成的SQL在执行后能提供相对准确的结果。

模型部署与应用是确保大模型有效运作的关键步骤。在完成开发、训练和优化，并达到既定标准后，笔者团队通过私有化部署，在内部环境中执行安装操作，有效确保了数据安全。其间，Docker作为容器化技术，提供了高效灵活的开发、部署和管理方案，即通过将大模型及其依赖打包为独立容器，进一步优化了部署流程，增强了模型部署的灵活性与可移植性，使大模型能轻松适应各种环境。

此外，笔者团队采用Ollama作为辅助工具。Ollama是一款开源的大型语言模型服务工具，其提供的统一平台可用于下载、安装和运行各类大模型。该工具大幅简化了本地环境中调试和运行大模型的过程，仅通过简单配置即可将模型部署到服务器，从而满足大规模计算和推理需求。基于Docker与Ollama的融合应用，笔者团队搭建了高效稳定的金融数据查询平台，不仅显著增强了服务稳定性与可靠性，同时也进一步提升了部署效率、降低了部署成本。

在大模型技术的加持下，用户仅需以自然语言形式提出问题即可获得所需信息，不仅大幅简化了查询流程、降低了使用门槛，同时也降低了用户的学习成本。此外，基于多渠道智能查询系统，用户还可通过网页端或移动端随时随地获取信息，享受更为便捷、高效的查询服务，进而获得良好的使用体验。

大模型凭借强大的数据处理能力和深度学习算法，能够迅速理解用户意图并在短时间内完成对大量数据的深度分析，从而可帮助金融机构更加高效地开展智能决策;同时，通过提供高度可靠和准确的查询结果，还可为金融机构提供更为坚实的信息支撑，进一步增强其市场竞争力。

基于大模型应用，金融机构可以更为深入地了解客户的金融服务偏好，从而推荐更加符合其需求的产品和服务。此外，通过分析大量金融数据，大模型还可以为金融机构提供更加全面、深入的市场洞察，帮助金融机构更好地把握发展机遇，推出更有竞争力的创新型产品。

综上所述，大模型在金融数据查询领域的应用可显著提升查询效率和准确性，优化用户体验，并提升金融机构的数据处理能力和决策效率。后续，随着大模型技术的持续发展，智能查询系统的智能化水平也将进一步提升，通过为各类业务场景提供更加高效、准确、可靠的数据支持，持续助力金融业务高质量发展。