基于大模型的知识问答系统全面总结(附 Python 完整代码）_基于大模型的智能问答

本次比赛要求参赛选手以ChatGLM2-6B模型为中心制作一个财务问答系统，回答用户的金融相关的问题，不允许使用其他的大语言模型。参赛选手可以使用其他公开访问的外部数据来微调模型，也可以使用向量数据库等技术。

赛题任务

本次比赛要求参赛选手以ChatGLM2-6B模型为中心制作一个问答系统，回答用户的金融相关的问题，不允许使用其他的大语言模型。参赛选手可以使用其他公开访问的外部数据来微调模型，也可以使用向量数据库等技术。

本次比赛评估模型能力的赛题按照涉及模型的能力和复杂程度大体分为初级、中级、高级三种类型，每种类型的题目拥有不同的分值：

初级：数据基本查询（40分）

参赛者需要利用提供的ChatGLM2-6B开源模型和上市公司年报原始数据，并以此为基础创建信息问答系统。系统需能够解决基本查询，如：某公司2021年的研发费用是多少？等问题。

中级：数据统计分析查询（30分）

在初级阶段的基础上，参赛者需要进行金融数据的统计分析和关联指标查询。系统需基于各类指标，提供问题和答案，如：某公司2021年研发费用增长率为多少？等问题。

高级：开放性问题（30分）

如：某公司2021年主要研发项目是否涉及国家创新领域，如新能源技术、人工智能等？

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