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RAG 金融财报问答系统

基于中芯国际等公司财报的 RAG 问答系统，使用 Gradio 构建的 Web 界面。

概述

这是一个基于检索增强生成(RAG)技术的金融财报问答系统，能够回答关于公司财报的各种问题。系统使用了自定义的PDF解析、向量检索和大语言模型推理。

部署注意事项

API 密钥配置

• —需要在 Hugging Face Space secrets 中设置 DASHSCOPE_API_KEY
• —用于调用 Qwen Turbo 模型

数据准备

项目需要以下数据文件才能正常工作：

• —data/stock_data/subset.csv - 数据集子集
• —data/stock_data/questions.json - 问题集合
• —data/stock_data/pdf_reports/ - PDF财报文件
• —data/stock_data/databases/vector_dbs/ - 向量数据库

性能优化

• —系统采用单次初始化模式，避免重复加载模型和数据库
• —每次请求只执行推理步骤，提高响应速度

使用说明

1. 1.输入关于中芯国际或其他公司财报的问题
2. 2.点击"提交问题"按钮
3. 3.系统将返回包含答案、分析过程、推理摘要和相关页面的信息

示例问题

• —中芯国际的营收和利润情况近期有何变化？
• —中芯国际在晶圆制造行业中的地位如何？
• —美国对中国半导体产业的限制政策对中芯国际有何影响？
• —中芯国际的收入结构有何变化？

技术栈

• —Gradio - Web 界面
• —DashScope API - 大语言模型
• —FAISS - 向量数据库
• —Python - 核心逻辑

许可证

MIT License