基于大型语言模型的全方位财务管理和投资建议服务

Se7en2581
63 阅读4分钟

1. 系统概览

维度说明
定位面向个人用户的智能金融顾问
技术栈大型语言模型 + 自然语言处理 + 财务分析
交互方式友好的 Gradio Web 界面
核心能力个性化金融规划、投资建议、风险评估

2. 核心功能清单

模块子功能简述
👤 个人资料信息维护、风险偏好设定支持多语言
📊 投资规划计划生成、目标规划、产品推荐输入金额/期限/风险
🎯 财务目标购房、退休、教育等目标设定与追踪自动计算所需月供
🛡 风险评估承受能力 + 市场风险 + 投资选择分析输出量化评分与建议
💰 预算规划基于 50/30/20 法则可视化收支分布
📈 投资推荐匹配用户偏好的产品清单含费率/风险/期限
📄 财务报告整合数据生成 PDF/Markdown 报告一键导出
💬 智能客服对话式问答、多轮澄清、反馈收集7×24 在线

3. 应用场景

  1. 个人财务管理与规划
  2. 投资组合构建与优化
  3. 风险评估与管理
  4. 财务目标设定与追踪
  5. 金融知识获取与咨询

4. 系统环境

4.1 硬件

项目最低要求推荐配置
计算x86_64 / ARM64含 NPU 加速卡
内存16 GB32 GB
存储20 GB 可用空间50 GB SSD

4.2 软件

类别选型
操作系统Windows ≥10 / Ubuntu ≥20.04 / macOS ≥12
Python3.9 – 3.11
核心依赖openmind, openmind_hub, gradio>=4.0, torch, transformers
模型Qwen2-7B-Instruct（上海昇思开源）

4.3 网络

  • 首次启动需公网下载模型（≈15 GB）
  • 运行后可离线使用
  • 默认端口 7860，支持局域网/公网访问

5. 系统架构

┌-------------------------┐
│   用户界面 (Gradio)     │
└-----------┬-------------┘
            │↑↓
┌-----------┴-------------┐
│      业务逻辑模块        │
│ 投资/风险/预算/报告…    │
└-----------┬-------------┘
            │↑↓
┌-----------┴-------------┐
│   大语言模型推理层       │
│    Qwen2-7B-Instruct    │
└-----------┬-------------┘
            │↑↓
┌-----------┴-------------┐
│     数据存储 (JSON)      │
│ user_profile / data     │
└-------------------------┘

6. 模块划分

序号模块职责
1用户资料管理增删改查 + 多语言切换
2投资规划生成计划、推荐产品、目标回溯
3风险管理问卷评分 + 场景压力测试
4财务管理预算、流水、报表
5智能对话提示词工程 + 多轮记忆

7. 数据结构设计

7.1 用户资料

{
  "name": "投资者",
  "age": 35,
  "income": "100000",
  "risk_tolerance": "中等",
  "investment_experience": "3年",
  "financial_goals": "退休计划, 子女教育",
  "language": "中文"
}

7.2 投资记录

[
  ["2024-01-01", "指数基金", 10000, 0.052],
  ["2024-03-01", "国债", 5000, 0.028]
]

7.3 财务目标

[
  ["购房首付", 600000, "2030-12", 0.15],
  ["退休基金", 3000000, "2045-01", 0.05]
]

7.4 用户反馈

[
  {
    "id": 1,
    "content": "界面很清晰",
    "rating": 5,
    "contact_info": "user@example.com",
    "timestamp": "2024-01-01 12:00:00"
  }
]

8. 关键算法

8.1 财务目标反向计算器（复利）

def calculate_monthly_investment(target, current, years, annual=0.05):
    monthly = annual / 12
    months  = int(years * 12)
    fv_cur  = current * (1 + monthly) ** months
    need    = max(0, target - fv_cur)
    if need == 0: return 0
    return need * monthly / ((1 + monthly) ** months - 1)

8.2 预算规划（50/30/20 法则）

类别比例示例（月入 1 万）
必要支出50 %5 000 元
想要支出30 %3 000 元
储蓄投资20 %2 000 元

9. 界面设计

  • 技术：Gradio 4.x
  • 布局：模块化标签页 + 响应式卡片
  • 主题：绿色主色调，专业友好
  • 国际化：中/英一键切换

10. 核心代码片段

10.1 模型加载

MODEL_NAME = "Shanghai_Ascend/Qwen2-7B-Instruct"
model_path = snapshot_download(MODEL_NAME, resume_download=True)
tokenizer  = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model      = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, trust_remote_code=True
).to("npu").eval()

10.2 推理封装

def generate_response(prompt, max_new_tokens=768):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=4096)
    inputs = {k: v.to("npu") for k, v in inputs.items()}
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=min(max_new_tokens, 2048),
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.1,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        use_cache=True
    )
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response.replace(prompt, "").strip()

10.3 投资计划生成

def generate_investment_plan(amount, period, expected_return, purpose, risk_tolerance):
    user_info = f"金额：{amount}元，期限：{period}年，预期收益：{expected_return}%，风险：{risk_tolerance}"
    prompt = f"你是一位专业金融顾问，请根据以下信息生成详细投资计划：\n{user_info}\n……"
    return truncate_response(generate_response(prompt, max_new_tokens=1024))

11. 部署与运行

11.1 一键启动

# 1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 2. 运行（首次自动下载模型）
python app.py

浏览器访问 http://<ip>:7860

11.2 部署选项

场景说明
本地适合个人试用
服务器修改 server_name="0.0.0.0"，防火墙放行 7860
Docker官方 Dockerfile 已提供，docker compose up -d
SSL支持 ssl_certfile & ssl_keyfile 参数

11.3 常用启动参数

demo.launch(
    server_name="0.0.0.0",
    server_port=7860,
    share=False,               # 设为 True 可生成公网链接
    auth=("user", "pass"),     # 可选 Basic 认证
    ssl_certfile=None,
    ssl_keyfile=None
)

12. 后续规划

  • 接入实时行情与基金 API
  • 支持多模型切换（LLM Router）
  • 增加语音输入/输出
  • 推出移动端小程序
  • 构建 RAG 知识库，提升专业问答时效性
avatar
文章
阅读
粉丝