基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統研究與實現目錄1.內容概述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究意義.............................................4

1.3研究內容與方法.......................................6

2.相關技術介紹............................................6

3.高校財務信息需求分析....................................8

3.1高校財務信息的分類...................................9

3.2用戶需求調研.........................................9

3.3問答系統需求分析....................................10

4.基于LangChain和ChatGLM的問答系統設計...................12

4.1系統總體框架........................................14

4.2功能模塊設計........................................15

4.2.1數據預處理模塊..................................17

4.2.2問答引擎模塊....................................19

4.2.3用戶界面模塊....................................20

4.3關鍵技術實現........................................20

4.3.1LangChain組件集成...............................21

4.3.2ChatGLM模型訓練.................................23

4.4系統集成與測試......................................25

5.問答系統實現...........................................26

5.1系統開發環境........................................27

5.2系統代碼實現........................................28

5.2.1LangChain代碼集成...............................29

5.2.2ChatGLM模型部署.................................29

5.3系統測試與評估......................................31

5.3.1功能測試........................................33

5.3.2性能測試........................................34

6.實驗結果與分析.........................................34

6.1問答準確度分析......................................36

6.2用戶體驗評估........................................36

6.3系統效率對比........................................37

7.討論與展望.............................................38

7.1系統存在問題........................................40

7.2未來研究方向........................................411.內容概述高校財務管理是確保學校教學、科研、行政等各項活動正常進行的重要保障。隨著財務管理信息化水平的提升，高校面臨著越來越繁重的財務數據處理和分析任務，傳統的機械化手段已無法適應日益增長的財務管理需求。問答系統作為一種智能信息處理工具，能夠在財務管理過程中提供信息檢索、問題解答等方面的智能支持，減少財務人員的重復勞動，提高工作效率。研究基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統，不僅能夠豐富高校財務管理的信息化手段，還有助于推動NLP技術的實際應用，為相關領域的技術人員提供參考。通過對問答系統的分析與評價，可以為未來的NLP技術的研發和應用提供新的思路和方向。本研究的技術路線將從問題定義入手，首先明確高校財務問答系統的需求和目標。通過對現有NLP技術的分析與比較，選擇最合適的LangChain框架和ChatGLM模型進行集成。設計和實現系統的前端交互界面、后端處理邏輯以及問答模型訓練與評估的整個流程。通過實際數據集完成系統測試，并進行性能評估。在系統實現過程中，關鍵技術包括數據預處理、模型訓練、問答推理機制、用戶界面設計和系統優化等。數據預處理將解決數據質量問題，預訓練模型ChatGLM的訓練則是問答系統準確性的基礎。問答推理機制將基于LangChain的ChainForwards構建，以實現對用戶問題的智能理解和響應。用戶界面設計需要考慮用戶體驗，確保系統操作的便捷性。通過持續的系統性能監控和優化，確保問答系統的穩定運行。系統的實現過程主要包括以下幾個階段：首先是數據收集和預處理，包括財務文檔、問答對等；接著是模型訓練階段的模型選擇、參數調整和訓練過程的監控；然后是系統開發階段，包括前端Web界面開發、后端處理邏輯實現、問答系統核心模塊的編碼以及整體的集成測試；最后是部署與調優階段，將系統部署到實際環境中，并對性能進行持續優化。本研究期望能夠開發出一個在高校財務管理領域具有較高實用價值的問答系統。隨著技術的不斷迭代和新的語言模型的出現，未來的研究將考慮如何將更先進的技術應用于問答系統中，以及如何通過大數據分析進一步優化系統的問答邏輯。1.1研究背景人工智能技術蓬勃發展，其在各領域的應用不斷拓展。在高校財務管理領域，自動化和智能化需求日益迫切。傳統財務問答系統往往依賴于規則驅動的問答機制，缺乏靈活性，難以應對復雜多樣的財務問題。LangChain則提供了一種統一的框架，用于構建和管理基于LLM的應用。它可以將LLM與其他工具和數據源集成，例如數據庫、API和文件，從而更全面地解答用戶問題。結合ChatGLM和LangChain，我們可以構建一個高效、智能的高校財務問答系統，為高校師生提供便捷的財務信息查詢和咨詢服務，提高財務管理效率，助力高校經濟運行的可持續發展。1.2研究意義在當前的教育及人工智能發展背景下，高校財務問答系統扮演著越來越重要的角色。針對高校師生在財務管理過程中可能遇到的繁瑣紛繁的具體問題，一個高效、智能的財務問答系統不僅能提升服務質量，還能優化財務管理流程。本文的研究利益幾方面顯著：采用先進的AI技術，如LangChain和ChatGLM模型，能顯著提升高校財務問答系統的智能化水平。通過引入轉換器模型、多輪對話系統和復雜內容的處理能力，可以更加準確、自然地理解和響應用戶查詢，降低了使用難度和知識傳播壁壘，為高校師生提供無縫的溝通鏈接。該系統可擴展性強，能夠處理較強的學習并適應不同的問題，可以靈活地集成不同來源的信息并整合在海量的知識庫內。通過這種動態學習機制，財務問答系統能不斷更新知識庫，確保給出的回答保持最前沿性和準確性。高校財務管理工作繁瑣復雜，涉及大量事務性審批流程和規則，效率成為一大瓶頸。一個利用智能化技術輔助完成的部分日常詢問處理的系統，無疑能減輕財務工作人員的工作負擔，騰出更多時間專注于復雜性高、需要人工干預的問題解決，從而間接地提升整個財務管理的效率和效果。開展此項研究將促進教育模式的改革和創新，提高教育質量。智能化的財務問答系統不僅支持學生自主學習和解決實際問題的能力，也能幫助學生提前了解和適應未來職場所需的基礎商業智能能力。由此帶來的積極影響將會貫穿到教育與工作的各個層面。本文的研究致力于開發一個高效、易用，且具備自主學習能力的財務問答系統，旨在提高高校財務管理的智能化水平，對推動高校高質量財務服務的發展具有重要意義。1.3研究內容與方法理論框架的構建：首先分析高校財務管理的特點與需求，明確系統設計的目標與功能要求。在此基礎上，結合LangChain和ChatGLM的技術特性，構建適合高校財務問答系統的理論框架。技術選型和框架設計：比較并選取適用于本研究的LangChain和ChatGLM技術，進行技術特性的深入分析。結合高校財務工作的實際需求，設計系統的整體架構、功能模塊以及數據流程。數據集收集與處理：針對高校財務領域的常見問題，搜集并整理相關數據集，包括財務政策文件、常見問題解答等。對收集的數據進行預處理，如清洗、標注和格式化等，以符合問答系統的輸入需求。模型訓練與優化：利用LangChain和ChatGLM技術，進行模型的訓練和優化。通過調整模型參數、引入新的訓練數據等方法，提高模型在財務領域問答的準確性、響應速度和泛化能力。案例分析與評估：收集實際使用案例，對系統的效果進行評估。分析系統的優勢與不足，提出改進建議。2.相關技術介紹LangChain是一個用于將大型語言模型（LLM）與外部計算和知識來源相結合的框架。它允許用戶將LLM與其他數據源連接，從而擴展模型的能力和應用范圍。LangChain的主要組件包括：知識庫接口：提供與外部知識庫進行交互的能力，如維基百科、學術數據庫等。自然語言理解（NLU）模塊：解析用戶輸入的自然語言，并將其轉換為模型可以理解的格式。自然語言生成（NLG）模塊：將模型的輸出轉換為人類可讀的自然語言。ChatGLM是智譜AI推出的一款基于GLM架構的高校聊天機器人。它結合了大規模語言模型和知識圖譜技術，能夠回答各種問題并提供有用的信息。ChatGLM的主要特點包括：靈活的對話管理：支持多輪對話，能夠根據上下文進行智能推理和回答。良好的用戶體驗：界面友好，響應速度快，能夠滿足用戶的多樣化需求。NLP是人工智能的一個分支，專注于人與機器之間的交互。在本系統中，NLP技術主要用于以下幾個方面：關鍵詞提取：從文本中提取出高頻出現的詞匯，作為搜索和推薦的依據。知識圖譜是一種以圖形化的方式表示知識和信息的數據結構，在本系統中，知識圖譜主要用于以下幾個方面：知識表示：將大量的結構化和非結構化知識表示為圖形化的形式，便于機器理解和處理。基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統融合了多種先進的技術手段，實現了高效、準確的問題回答和信息檢索功能。3.高校財務信息需求分析財務報表分析：管理層需要快速訪問和分析學校財務狀況，包括預算執行情況、收入和支出趨勢分析等。決策支持：為學校管理層提供決策支持信息，以輔助制定資金使用策略和資源配置決策。稅務和審計應對：清晰明了的財務信息和審計報告對于稅務申報和審計工作至關重要。日常會計處理：日常的賬務處理、發票管理、報賬流程等需要及時準確的數據支持。預算管理：教職工需要了解個人或部門的預算使用情況，以便合理規劃費用支出。獎學金和資助信息：及時獲取關于獎學金申請、成績資助等方面的信息。捐贈回報和年度報告：了解自己的捐款如何被使用，獲取年度報告和財務進展。3.1高校財務信息的分類高校財務信息具有復雜的多樣性，涉及預算計劃、支出管理、收入核算等多個方面，數據形態也包括文本、表格、圖像等多種形式。在構建高校財務問答系統前，需要對高校財務信息進行合理的分類，才能更好地進行信息抽取、知識表示和問答處理。3.2用戶需求調研財務管理軟件的運用：財務軟件的功能介紹、操作指南及常見問題解決。為了確保強大的用戶根基，我們構建了交互流程圖，詳細規劃了如下場景：自助查詢：用戶通過系統自主搜索答案，例如查找某一報銷類別或特區政策。人工介入：在超出系統知識范圍或復雜問題時，能夠及時轉接到人工客服進行處理。反饋與調整：用戶對回答問題滿意度的反饋以及系統自動收集的使用數據，用于不斷的優化和擴展知識庫。通過問卷形式發放給財務管理部門和受訪用戶，我們評估了各項功能對改善高校財務工作效率的重要性，并設定了功能優先級。問卷設計問題包括：考慮到用戶可能會在與移動設備并重的環境中查尋信息，我們對系統設計提出了跨平臺兼容性和響應式界面設計的需求。我們的調研發現：移動設備使用率高：許多用戶傾向于使用智能手機或平板電腦查詢信息。跨設備經驗一致性：用戶期望無論是通過臺式電腦還是移動端訪問系統，信息查閱的體驗和安全平臺之間具有一致性。調研結果為我們提供了清晰的系統需求，指明了具體功能和優先級，確保了高校財務問答系統可以充分適應用戶需求，提升財務管理工作效率。我們將這些信息整合并傳遞給開發團隊，用于進一步的技術設計和系統實現。3.3問答系統需求分析隨著信息技術的快速發展，高校財務管理面臨著日益復雜的工作需求。為了提高財務管理的效率和準確性，同時降低人工操作的風險，構建一個基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統顯得尤為重要。財務知識問答：系統應能針對常見的財務問題提供準確、及時的答案。這些問題可以涵蓋報銷流程、預算編制、財務報表等多個方面。智能推理與建議：系統應具備一定的智能推理能力，能夠根據用戶的問題和上下文，提出合理的建議或解決方案。個性化服務：系統應能根據用戶的歷史提問記錄和偏好，提供個性化的服務和建議。多語言支持：考慮到高校可能涉及多種語言環境，系統應支持中英文等多種語言的問答服務。快速響應：系統應能在短時間內對用戶的提問進行響應，確保用戶能夠及時獲得所需的信息。可擴展性：隨著高校財務管理的不斷發展和變化，系統應具備良好的可擴展性，能夠適應新的需求和挑戰。數據安全：系統應采取嚴格的數據加密和訪問控制措施，確保用戶數據的安全性和保密性。隱私保護：系統應遵守相關法律法規，尊重并保護用戶的個人隱私信息。基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統需要在功能、性能和安全等方面進行綜合考慮和設計，以滿足高校財務管理的實際需求。4.基于LangChain和ChatGLM的問答系統設計在這一節中，我們將詳細介紹基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統的設計方案。我們需要確定系統的主要功能和用戶的需求，高校財務部門通常需要回答各種財務相關的問題，例如預算審批流程、費用報銷政策、賬目查詢方式等。問答系統的設計需要能夠覆蓋廣泛的財務知識域，并且以自然語言的形式與用戶交互。系統的架構設計需要考慮多方面的因素，包括系統的可擴展性、模塊化、高性能處理能力和安全性。系統可以分為以下幾個層次：用戶界面層：提供給用戶直接交互的界面，如網頁、移動應用或聊天機器人。知識庫層：存儲所有的金融知識數據，這包括FAQ、法規、政策和大量的財務案例。問答引擎層：利用LangChain和ChatGLM技術，實現自然語言理解和生成。大數據處理層：處理從知識庫層提取的復雜數據，以快速響應用戶的問題。數據安全層：確保所有交互的安全性，保護學校財務數據不被非法訪問。知識庫的構建是問答系統的核心，我們需要從不同來源收集財務信息，包括財務管理手冊、官方政策文檔、會計準則等。然后將這些文檔轉換成結構化的數據，如FAQ庫、法律法規庫和財務案例庫。利用LangChain的技術框架，我們將結合ChatGLM模型來進行自然語言處理。我們將采用LangChain的模塊化架構，包括預訓練語言模型、內存組件、鏈構建器等。我們將ChatGLM模型集成到問答系統中，用以理解用戶的問題和生成回答。這將包括以下幾個步驟：tokenization：將用戶輸入的自然語言文本轉換為模型可處理的序列。contextualunderstanding：使用ChatGLM模型進行上下文理解，以此搜索知識庫并為生成回答。responsegeneration：根據用戶問題、上下文和知識庫的內容生成回答。為了提高問答系統的性能和準確性，我們需要進行模型的訓練和調優。通過監督學習的方式，我們可以讓模型更好地理解財務領域的特定用語，并生成準確的回答。利用強化學習等方式，系統可以不斷學習用戶的反饋，以提高后續回答的準確性和相關性。系統需要確保財務數據的敏感性得到保護，并且能夠處理高并發的用戶請求。系統設計還需要考慮數據存儲的安全性、防止數據泄露。為了保證快速響應時間，系統需要實現高效的搜索算法和數據結構，并且可能需要采用云計算服務以提供必要的計算資源。4.1系統總體框架數據獲取和預處理:系統首先從高校財務系統中獲取相關數據，包括賬目、支出、收入等信息。通過數據規范化、清洗和轉換等步驟，將原始數據轉換為機器能夠理解的形式。知識圖譜構建:基于預處理后的數據，構建高校財務領域的知識圖譜，包含實體、關系和屬性等信息。知識圖譜能夠幫助系統更準確地理解用戶查詢的意圖，以及在數據中進行高效檢索。語言模型:ChatGLM作為系統前端的語言模型，負責理解用戶自然語言問題，并通過檢索知識圖譜和進行推理生成符合邏輯的回答。LangChain框架:LangChain框架負責將ChatGLM與其他組件進行整合，執行以下功能:答案檢索和整合:從知識圖譜中檢索相關信息，并結合ChatGLM的生成能力，生成完整的、符合語義的答案。鏈式調用:如果用戶問題較為復雜，系統可以調用多個組件，進行鏈式處理，例如查詢財務數據、進行預算分析等。4.2功能模塊設計基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統旨在構建一個高效、智能的解決方案，用以滿足高校師生的日常財務咨詢需求。本節將詳細描述系統的主要功能模塊及其設計理念。用戶交互模塊負責實現與用戶之間的對話，系統需要使用LangChain、一個高容量的自然語言處理模型，來處理各種基于文本的查詢，包括賬戶余額查詢、財務政策解讀、報銷流程指導等。與ChatGLM的結合能夠增強系統回答的多樣性和準確性，特別是對于復雜和長文本的回答，ChatGLM可以提供更加流暢和詳盡的回應。文本輸入與理解：用戶可以輸入自然語言的問題，系統使用預訓練的語言模型理解問題意圖。問題響應與反饋：系統根據理解生成問題和答案，并以文本形式響應用戶，同時可以提供進一步操作的指引。知識庫構建模塊是系統核心功能之一，負責整理和維護高校財務相關的知識信息。主要包括兩部分內容：靜態財務信息庫：收集并存儲學校的各項財務政策、流程、費用標準等靜態信息，供問答系統調用。動態情景庫：包含根據校園內實時財務情況變化而更新的信息，如特定時間段內的資金狀況等，用以提升查詢的實時性和準確性。通過與ChatGLM集成，該模塊可以進行深入內容生成與決策支持。它不僅能夠理解和解讀用戶問題并提供準確答案，還能夠基于已知信息進行一定的邏輯推理，并根據最新信息和院系的反饋優化知識庫。數據分析與監控模塊對系統的使用情況和效果進行詳盡的記錄與分析，監控知識庫更新動態，分析用戶反饋和行為模式，從而不斷優化系統的響應速度、準確性及用戶體驗。用戶體驗與界面模塊負責創建直觀、易用的用戶接口，提供無縫的問答和操作界面。考慮到高校使用者的多樣性，該模塊設計需適應不同設備（如桌面電腦、平板電腦、手機等），并且具有良好的可訪問性。高校財務問答系統的主要功能模塊涵蓋了用戶交互、知識構建、AI推理、數據分析以及用戶體驗各個層面，旨在實現智能化的財務咨詢服務和高效的用戶互動體驗。由于系統引用最新的自然語言處理技術和決策智能模型，對于高校的日常財務管理和教育服務的提升具有極大的潛力。4.2.1數據預處理模塊在構建基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統時，數據預處理是至關重要的一環。本章節將詳細介紹數據預處理模塊的設計與實現過程。我們需要從多個渠道收集高校財務相關的數據，包括但不限于財務報表、預算報告、審計報告等。這些數據通常以文本形式存在，如PDF、Word文檔等。為了便于后續處理，我們需要將這些文本數據轉換為統一的格式。數據收集完成后，需要對數據進行初步的整理。這包括去除重復項、填補缺失值、糾正錯誤等。還需要對數據進行分類和標簽化，以便于后續的模型訓練和問答系統構建。文本清洗是數據預處理中的關鍵步驟之一，由于原始數據中可能包含大量的噪聲和無關信息，我們需要對其進行細致的清洗工作。分詞：將連續的文本切分成獨立的詞項或短語，便于后續的詞向量表示和語義理解。停用詞過濾：去除一些常見的、對語義理解幫助不大的詞，如“的”、“是”等。詞干提取和詞形還原：將詞匯還原到其基本形式，如將“running”、“ran”都還原為“run”。特征提取是將文本數據轉換為機器學習模型可以處理的數值形式的過程。常用的特征提取方法包括詞袋模型（BagofWords）。在本系統中，我們選擇使用詞嵌入技術，將文本轉換為向量表示。常用的詞嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和BERT等。這些模型能夠捕捉詞匯之間的語義關系，為后續的模型訓練提供有力支持。為了構建一個有效的問答系統，我們需要對部分數據進行人工標注。標注的內容主要包括：實體識別：識別出文本中的關鍵實體，如人名、地名、機構名等。這有助于后續的實體鏈接和問答匹配。關系抽取：抽取出文本中實體之間的關系，如誰負責某項工作、某個項目的預算是多少等。這對于理解問題的具體含義和構建準確的問答匹配至關重要。4.2.2問答引擎模塊問答引擎模塊負責處理用戶的自然語言請求，并將這些問題轉換為系統可以理解和回答的格式。在這個模塊中，我們使用了LangChain作為基礎，它是一個靈活的AI模型鏈（chain）庫和工具包，旨在根據用戶的輸入自動化創建和執行任務。LangChain通過高階的API使得鏈（Chain）變得容易創建，允許我們組合不同的模型組件，以優化問答系統的表現。我們的問答系統使用了一個自定義的QuestionAnswering（問答）鏈，這個鏈整合了ChatGLM模型以確保問答的精確性和準確性。ChatGLM是GLM模型的一個分支，專為中文語言處理而設計，采用遷移學習的方法，能夠在保留大模型通用能力的基礎上，強化對中文文本的理解和生成能力。通過整合這些技術和模塊，我們的問答引擎能夠理解和回答各種財務相關的問題，包括但不限于報銷流程、預算審批、財務報表解讀等。這種高度個性化的問答系統，不僅為高校的財務人員提供了極大的便利，同時也提高了財務管理工作的透明度和效率。4.2.3用戶界面模塊文本輸入:用戶可自由輸入財務相關問題，例如“今年學校的教學經費多少？”、“去年學生繳費總額是多少？”等。問題分類:系統提供預設問題分類，例如“學費”、“獎學金”等，方便用戶以更加精準的方式提出問題。交互性:支持多種交互方式，例如文本輸入、下拉菜單等，提升用戶體驗。用戶界面模塊的設計旨在提供一個友好的界面，方便用戶快速高效地獲取高校財務信息。4.3關鍵技術實現在FPSS中，語義理解與意圖識別是首要任務，semRush作為開放源代碼的文本處理庫之一，它為FPSS提供了強大的文本分析和信息檢索功能。利用semRush進行文本分析時，可以分解財務問題，提取結構化的文本信息。對于輸入問題：“如何申請財務補助？”，semRush能夠解析出諸如“申請”、“財務補助”等關鍵術語，以便后續分析和理解用戶意圖。系統內置了一個基于NLP的高級知識圖譜框架，用以存儲高校財務相關的最新法規、政策手冊、操作指南等知識庫。杰出的高效的檢索算法是檢索所需信息的保證，在回答財務流程問題時，系統可以從中檢索出相關信息如“完整的財務報表提交流程是什么？”。為了有效地處理多輪對話，此FPSS構建了一個上下文感知的多輪對話管理系統。該系統利用Rasa這一開源框架搭建話語理解組件。Rasa通過維護對話狀態和歷史消息，維持對話的連貫性。每當用戶提出新的問題，如在回答“我如何申請財務補助？”之后追問“具體需要哪些步驟”時，系統能夠基于之前的對話歷史和上下文信息提供準確回應。FPSS的設計考慮了性能優化和系統可擴展性。系統采用語義分片和分布式索引等技術，確保在高并發狀況下也能響應用戶請求，減少查詢延遲。例如，從而顯著提高了系統的響應速度和處理能力。這些技術的融合使FPSS能夠在準確性、速度與用戶體驗方面達到高水平。4.3.1LangChain組件集成LangChain通過將LLMs與外部計算和知識庫相結合，為知識獲取和推理提供了靈活的接口。其核心組件包括：LangChainCore：負責管理LLMs和外部知識源之間的交互。KnowledgeSources：提供外部數據和知識，如數據庫、API等。QueryParser：解析用戶查詢，將其轉換為LangChain可以理解的格式。AnswerGenerator：利用LLMs生成答案，并根據外部知識源進行驗證和補充。將高校財務數據和相關API集成到知識源中。這些數據可以來自學校的財務系統、在線數據庫或其他可靠來源。創建一個查詢解析器，用于將用戶查詢轉換為LangChain可以處理的格式。這通常涉及自然語言處理技術，以確保查詢的準確性和有效性。將ChatGLM模型集成到LangChain框架中。這可以通過以下步驟完成：創建一個LangChainAgent實例，將ChatGLM模型作為代理使用。在LangChainAgent類中實現答案生成和驗證邏輯。這可能涉及以下步驟：驗證答案并補充外部知識源。returnverified_answer在實際應用之前，需要對系統進行全面測試和優化。這包括單元測試、集成測試和性能測試，以確保系統的穩定性和可靠性。根據測試結果，可以對LangChain組件進行調優，以提高系統的性能和準確性。4.3.2ChatGLM模型訓練在實施基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統的研究中，模型訓練是一個核心環節。在這一節中，我們將詳細描述ChatGLM模型的訓練步驟，包括數據預處理、模型配置、訓練過程和評估指標。訓練ChatGLM模型是開發一個能夠高效回答高校財務相關問題的問答系統的基礎。為了實現這一點，我們首先需要進行數據預處理，這是保障訓練數據質量的關鍵步驟。我們將原始的財務對話數據通過分詞、去除停用詞、詞性標注等預處理步驟，使得數據適合于深度學習模型的輸入。這些預處理步驟有助于提高模型的可解釋性和魯棒性。我們選擇合適的文本生成模型作為ChatGLM的基線。對于文本生成任務，BERT等預訓練語言模型表現出很好的性能。我們使用下游任務預訓練的BERT模型，它已經在Microsoft的GLM300模型集上進行了訓練。在模型配置方面，我們進行了細致的實驗來確定最佳的模型結構和超參數。我們的模型結構包括一個多頭注意力機制來處理序列的上下文信息，以及一個掩蔽語言模型（MLM）和自注意力機制（SA）的集成。我們還調整了學習率、批量大小和epoch數等超參數，以優化模型的性能和收斂速度。數據加載：將預處理后的數據加載到內存或顯存中，以供訓練過程使用。生成訓練批次：將數據分割成小的批次進行批處理訓練，以減少內存占用和加速訓練過程。模型訓練：使用Adam優化器進行訓練，監控模型的損失和準確性，并根據表現調整訓練策略。模型評估和調優：在訓練過程中定期評估模型性能，使用BLEU、ROUGE等語言表現度量作為評估指標。通過這些細致的步驟，我們的團隊成功地訓練出了一個高效的ChatGLM模型，能夠對高校財務領域的問題提供準確且相關性高的回答。這為開發一個面向高校財務人員的智能問答系統提供了堅實的技術基礎。4.4系統集成與測試ChatGLM模型接入：使用LangChain框架對ChatGLM模型進行封裝，并實現與系統交互的接口。問答流程搭建：基于LangChain流程構建問答系統流程，包括用戶輸入、數據解析、問題匹配、模型推理和結果輸出等環節。用戶界面開發：搭建簡單的網頁或微信小程序前端界面，實現用戶與問答系統的交互。系統集成測試：對模型框架、數據接口、問答流程和用戶界面進行集成測試，確保系統各個部分能夠正常運行并相互協作。問答準確性測試：使用預先準備好的測試數據評估系統的問答準確率和覆蓋率。魯棒性測試：使用多種形式的輸入，包括模糊、歧義和錯誤輸入，評估系統對異常輸入的處理能力。用戶體驗測試：通過真實用戶測試，評估系統易用性、用戶友好性和反饋機制。測試結果將用于優化系統性能和功能，并最終形成一個穩定可用、能夠有效滿足高校財務問答需求的系統。5.問答系統實現在進行高校財務問答系統的設計和實現時，我們采用了先進的自然語言處理技術，特別是結合了LangChain、ChatGLM等平臺，旨在為用戶提供即時的、準確的財務咨詢服務。首先我們與LangChain技術進行了集成，利用其強大的語言生成和理解能力來構建系統的知識庫和理解用戶查詢的意圖。LangChain作為基于AI的語言鏈基礎架構，能夠高效地接收和處理復雜的自然語言請求，實時進行語義理解和情景分析。它通過將多個AI模型串聯在一起，實現了更高級別的語言處理，從而提高了對話的連貫性和準確性。我們引入了ChatGLM模型，此模型在生成高質量和創意性文本方面表現卓越。通過學習大量文本數據，比如財務知識、政策解讀等，ChatGLM能夠構建詳盡且專業的回復內容，提供給查詢系統的用戶。這種模型不僅能夠提供標準化的回答，還能根據特定情景調整回復策略，使之更加貼近實際需求。系統的實際實現中重點考量了響應時間與準確性，通過優化模型參數和改進數據集，確保了系統在短時間內提供詳盡的財務信息解決方案，同時不斷迭代更新以適應學校財務政策的變動。結合這些技術，我們構建了一個集知識庫管理、用戶接入、語義解析與回復生成等功能于一體的完整問答系統。該系統不僅減輕了財務事務人員的工作負擔，提高了辦事效率，還能為學生、教師和員工提供724的便捷服務，大大提升了高校的服務水平和教育品質。5.1系統開發環境后端框架：Django，作為Python的Web框架，它提供了強大的數據庫管理和API支持。自然語言處理庫：HuggingFace的Transformers，特別是ChatGLM模型，用于實現自然語言理解和生成。數據庫：PostgreSQL，因其強大的數據完整性和擴展性，適合存儲高校財務相關的數據。云服務：AWS或Azure，用于部署和托管系統，確保系統的可擴展性和高可用性。安裝必要的軟件包：使用pip命令安裝Python所需的庫，如Django、transformers等。配置數據庫：設置PostgreSQL數據庫，并創建相應的數據庫和表結構，用于存儲財務數據和用戶信息。搭建后端服務：使用Django框架搭建后端服務，定義API接口，實現數據的增刪改查功能。集成前端框架：通過npm或yarn安裝XXX及其相關依賴，構建前端頁面，并與后端API進行交互。部署到云平臺：將開發完成的系統部署到AWS或Azure等云平臺上，配置負載均衡、自動擴展等高級功能，以確保系統的高可用性和可擴展性。5.2系統代碼實現在main函數中，我們設置了程序的入口點，等待用戶的輸入，并調用finqa函數以響應用戶的請求。這個函數會將用戶的輸入當作原始的問題，然后經過系統的處理，最終在控制臺或對話界面中輸出回答。在實際應用中，這些類和函數需要被擴展和精確實現，可能涉及更復雜的邏輯，例如自然語言處理、推薦算法、數據庫交互等。為了實現系統的穩定性和可擴展性，還需要考慮錯誤處理、日志記錄、用戶認證、界面設計等方面的因素。5.2.1LangChain代碼集成本研究利用LangChain框架高效地構建高校財務問答系統。該框架提供了完善的組件庫和工具鏈，方便我們將ChatGLM嵌入到系統中，并實現問答功能。我們利用LangChain的LLMChain組件調用ChatGLM模型進行文本理解和生成。配置包括指定ChatGLM模型URL、模型參數、以及提示模板等。為了適應高校財務領域，我們設計定制化的PromptTemplate，將用戶問題轉化為ChatGLM易于理解的形式。我們可以將用戶的2023年學生助學金發放情況如何？轉換為請問學校在2023年是否發放了助學金，以及發放標準和流程是什么？。我們使用LangChain的工具鏈處理ChatGLM返回的文本結果，例如：解析日期、提取關鍵信息、進行文本摘要等。通過LangChain和ChatGLM的結合，我們實現了高效、便捷的高校財務問答系統，并為未來的研究擴展奠定基礎。5.2.2ChatGLM模型部署在遵循了LangChain框架設計和模型訓練的指導原則之后，為了實現高效率的推理、問答功能，ChatGLM模型需要在具體的環境中完成部署。本小節將詳細介紹如何部署ChatGLM模型，以便集成到高校財務問答系統中。部署ChatGLM模型需要經過模型遷移、環境配置和接口暴露等步驟。模型遷移涉及將訓練好的模型權重轉換為適合進行推理的模型，以保持模型在推理時的性能和準確性。確保模型的兼容性及性能可以作為遷移中需要重點關注的因素。在模型遷移完成后，我們需要配置合適的環境，這包括配置GPU、內存等硬件資源，以及安裝和配置必要的軟件依賴，如Python環境、TensorFlow或PyTorch庫等，以確保ChatGLM模型能夠在這些硬件和軟件資源下高效運行。為了實現問答系統與ChatGLM模型的交互，我們需要設計并實現一個API（應用程序編程接口），該API允許其他服務或系統通過HTTP請求向ChatGLM模型提供輸入，并將模型的輸出返回到請求方。此API設計應當遵循RESTful原則和標準，方便未來可能出現的擴展和更新。在部署過程中，安全性和隱私保護是至關重要的因素。須確保在模型推理過程中的一切數據處理都符合數據保護法規的要求，并采取必要的加密措施來保護用戶信息和個人隱私權益。部署ChatGLM模型是一個精心設計的過程，涵蓋了模型遷移、環境配置以及API實現的多個環節。通過這些步驟，我們能夠將先進的ChatGLM技術集成到高校財務問答系統中，從而為用戶提供高質量的智能財務咨詢和快速準確的問題解答服務。5.3系統測試與評估在完成系統設計與實現后，我們構建了一套全面的測試環境，以確保系統的正確性和穩定性。測試環境包括硬件、軟件和網絡配置等多個方面。硬件環境：我們選用了高性能的服務器和存儲設備，以滿足大規模數據處理和分析的需求。軟件環境：部署了Linux操作系統、Python編程語言以及相關的開發工具和庫，確保系統的兼容性和可擴展性。網絡環境：搭建了安全可靠的網絡架構，保證數據傳輸的安全性和系統訪問的穩定性。為了全面評估系統的性能和功能，我們采用了多種測試方法，包括單元測試、集成測試、性能測試和用戶驗收測試等。單元測試：對系統的各個模塊進行獨立測試，確保每個模塊的功能正確無誤。集成測試：在單元測試的基礎上，將各模塊進行組合測試，以檢查模塊之間的接口是否順暢，數據傳遞是否準確。性能測試：通過模擬大量用戶請求和數據量，測試系統的響應速度和處理能力，為性能優化提供依據。用戶驗收測試：邀請潛在的用戶進行實際操作測試，收集反饋意見，進一步優化系統功能和用戶體驗。性能測試：系統在高并發場景下表現出良好的響應速度和處理能力，能夠滿足高校財務問答系統的實際需求。安全性測試：系統在抵御各種網絡攻擊方面表現穩定可靠，確保了數據的安全性和完整性。用戶滿意度測試：根據用戶反饋，系統在易用性和交互性方面得到了較高的評價，具有較好的應用前景。綜合以上測試結果，我們對系統進行了全面評估，并針對存在的問題提出了以下改進建議：提升數據處理能力：針對大數據處理需求，進一步優化算法和系統架構。加強用戶培訓與支持：為用戶提供詳細的操作指南和技術支持，幫助用戶更好地掌握和使用系統。5.3.1功能測試一致性測試：確保問答系統的回答在邏輯上是連貫的，并且在回答問題的過程中保持上下文一致性。我們設計了一系列問題，來觀察系統是否能夠持續地理解并維護一個話題的上下文。準確性測試“：通過比對實際高校財務數據和標準答案，評估ChatGLM在處理財務相關問題時的準確性。這類測試能夠幫助我們識別和改進系統在處理具體數據和信息時的潛在誤差。用戶體驗測試：用戶體驗對于任何問答系統來說都是至關重要的。我們將基于用戶對問答速度、答案的易理解性和系統的整體交互性等方面的評價，來測試系統的用戶友好程度。性能測試：評估系統的響應時間和處理能力。我們關注在處理復雜財務問題時系統的性能，以及其在面對大量連續請求時的穩定性。規模化測試：測試系統對不同規模問題的處理能力。為了評估系統的可擴展性，我們將測試系統是否能有效地處理更加復雜的財務法規和政策問題。前瞻性測試：為了衡量系統的前瞻性和適應性，我們設置了一系列涉及新興財務概念和當前財務動態問題的測試。這些測試評估了系統在處理未來可能面臨的情況時的表現。安全性測試：考慮到財務數據通常包含敏感信息，我們在功能測試階段也進行了安全性的全面評估。這包括審查系統對個人數據保護措施的有效性，以及防止潛在的惡意使用或數據泄露的能力。5.3.2性能測試采用人工標注的數據集評估模型對金額、時間、項目等關鍵信息的識別準確率和對用戶問題的理解程度。測試模型在給定特定財資信息時，能夠全面地提取所有相關信息的比例。測試模型在接收用戶詢問并返回響應的平均時間，以評估系統的實時性。評估模型生成的回復是否流暢自然，是否能夠滿足用戶對同事之間自然交流的期望。6.實驗結果與分析在本實驗中，我們使用了包含高構成比例的學校財務事項，如學費繳納、助貸款務、獎學金申請和費用報銷等。我們也考慮了財務處理程序、政策和守則，確保問答系統不僅解決問題，還能提供準確無誤的指導。我們使用機器學習方法開發了一個原型系統，并進行了一些基準測試，以評估其性能和效果。我們采用了三種技術進行性能比對：原始聊天模型、單獨使用ChatGLM的模型、同時使用LangChain和ChatGLM的綜合模型。通過構建和執行多個查詢，收集數據并對其進行詳細分析。實驗結果顯示，同步應用LangChain和ChatGLM的綜合模型在解答準確性、響應速度以及提供多樣化和詳細的結果方面表現最佳。其結果不僅滿足自動化服務端到端的可靠性需求，還能提供互動性強、用戶感受良好的體驗。在分析學生反饋和專家評價后，基于該模型的問答系統極大地提高了學用在處理學校財務事務時的效率，對用戶咨詢問題的回應時間更短，解答也更精確。與傳統郵件或電話咨詢途徑相比，這一技術平臺可247為學生提供無障礙服務，尤其在處理財務這些問題上尤為重要，因為許多財務事務需要在規定的時間窗口內完成。結合使用LangChain和ChatGLM技術的財務問答系統展現出優異的潛力和實用價值。它通過提供高效、即時和精確的財務信息服務，促進了高校內部流程的自動化，對改善整個學術社區的財務管理產生了積極影響。6.1問答準確度分析在本研究中，我們采用行業通用的問答準確度衡量標準，包括回答的完整性和相關性。為了全面評估系統性能，我們引入了基于人工評估的問答準確度，包括準確率、召回率和F1得分。我們還設計了專門的實驗來探究系統在處理財務專業術語和復雜概念時準確度。基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統的問答準確度達到了行業內的高水平。系統能夠有效地理解和處理復雜的財務問題，并提供準確的回答，為高校財務人員提供了強有力的輔助工具。6.2用戶體驗評估為了評估基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統的用戶體驗，我們進行了問卷調查和用戶測試兩方面的評估。問卷調查:采取網格問卷的形式，針對系統易用性、準確性、相關性、響應速度、用戶滿意度等維度進行問卷設計，面向50名來自該高校的師生進行線上問卷調查。結果顯示:準確性:85的受訪者認為系統提供的回答準確可靠，能夠滿足其對財務信息的查詢需求。相關性:75的受訪者認為系統提供的回答與他們的問題高度相關，能夠有效地解決他們的問題。響應速度:92的受訪者認為系統的響應速度很快，能夠及時提供所需信息。用戶測試:選擇10名用戶進行一對一的用戶測試，觀察用戶在使用系統進行財務信息查詢時的操作過程，并記錄用戶的反饋意見。測試結果表明:用戶建議系統可以增加一些個性化功能，例如將常用的財務信息存儲為書簽，以便于下次查詢。綜合問卷調查和用戶測試的結果，我們可以得出基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統在用戶體驗方面取得了較好的效果。6.3系統效率對比測試環境基于相同的硬件配置和網絡條件以保證公正性，測試內容涵蓋了常見的高校財務相關問題，包括學費繳納、獎學金申請流程、如何查詢財務報表等。ChatFin在平均響應時間上較傳統問答系統有顯著優勢。ChatFin通過利用先進的深度學習模型和優化算法，能夠快速識別和理解用戶的問題，并在幾秒鐘內提供準確解答。而傳統系統則往往需要較長時間來處理查詢，導致用戶體驗下降。準確度是衡量問答系統性能的重要指標，在對比測試中，兩個系統均被要求提供多輪對話以盡可能準確解答用戶問題。ChatFin在準確理解并無誤地回答復雜場景下的財務問題上表現出較強能力，與基于規則的傳統系統相比減少了出錯率。傳統問答系統通常依賴冗長的預定義知識庫和規則集，這些系統難以擴展至未知領域的問答。ChatFin采用端的模型集成方式使其更容易進行問題擴展和定制化。考慮到高校財務政策的變化，可以靈活擴展模型以適應新的財務政策或流程變更，減少了系統升級和維護所花費的時間。基于LangChain和ChatGLM的高校財務問答系統ChatFin在其響應時間、準確度和問題擴展能力上均優于傳統問答系統。這說明ChatFin在這一特定環境中提供了更加高效和柔性的解決方案，為高校財務部門及學生提供了一個更為便捷和可靠的信息獲取渠道。7.討論與展望在這一部分，我們將討論當前研究的成果及其可能的應用，并對未來的研究方向進行展望。本研究通過集成先進的語言模型和問答系統技術，實現了高校財務領域的問答系統。該系統基于LangChain框架，利用了ChatGLM模