基于大语言模型的AI智能文档处理方法

本发明公开了基于大语言模型的AI智能文档处理方法,涉及文档处理技术领域,解决了现有技术未考虑文档中无意义的词汇,导致分析处理的词汇量大,影响文档纠错效率的技术问题;本发明对获取的若干文档数据进行预处理得到检测文档,对检测文档进行词干化和去除停用词的处理后得到输入文档;能够将检测文档中没有意义的词进行去除,有利于减少需要分析词汇的数量,提高处理速度和效率;对文本数据进行标注得到标注文档;利用训练文档以及对应的标注文档对人工智能文档进行训练得到大语言模型;利用验证文档以及对应的标注文档对大语言模型进行评估得到评估系数,当评估系数不大于系数阈值时,根据评估系数和系数阈值对大语言模型进行修正优化.

数字化运营平台的"智"变之路

随着生成式人工智能技术的飞速发展,大模型作为自然语言处理领域的一项革命性突破,正在逐步改变各行各业的面貌,特别是在金融行业中展现出很大潜力,推动金融行业从"数智化探索"向"智能化重构"的深层次变革.在金融领域,大模型的应用已初具规模.在这场以"数据+算法"为核心驱动力的转型浪潮中,大模型凭借其卓越的语言处理,指令理解,内容生成,思维链以及创新等多元能力,为金融行业的数字化转型提供了有力支持.近期,备受瞩目的大模型工具实现了AI应用普及并重塑全球AI发展格局,宣告"AI平权"时代的到来,在广泛的应用拓展方面,各行业的数字化转型进程显著加速,金融行业也敏锐地捕捉到新的契机.依托领先的大语言模型技术,多模态数据处理能力与自适应学习框架,大模型有望进一步强化运营领域自动化智能化的能力,为金融行业注入颠覆性动能,实现从烦琐运营到高效管理的转型,开启智能化变革的崭新时代.

基于大语言模型的财务报告指标抽取智能体方法

金融年报中的信息抽取因其复杂的PDF格式和超长上下文而极具挑战.传统的检索增强生成(RAG)方法受限于单步,静态的检索范式,一旦初始查询与文档表述不匹配,便容易失败.为解决这一检索脆弱性问题,本文提出了一个名为LedgerLens的多智能体协作框架.该框架借鉴人类分析师的认知模式,其核心研究智能体(Researcher Agent)通过"检索–分析–精炼"的迭代循环,在初步检索结果不佳时能够自主重构查询并进行多轮尝试,直至精准定位目标信息.在自建的银行年报问答数据集(BAR-QA)上的实验结果表明,LedgerLens在指标抽取任务中取得了94.1%的F1分数,并在大多数任务上实现了领先表现.研究结果证明,引入基于智能体的迭代查询优化机制,是突破传统RAG在复杂真实场景中检索瓶颈的有效途径.

基于.NET技术的企业日常事务管理系统的设计和实现

信息时代下的各项技术迅猛发展,计算机技术,通讯技术以及互联网科技引导下的办公自动化在现代企业中的应用愈来愈广泛,办公自动化应用系统将人,计算机和数据三者有效的结合起来,不但提高信息收集的效率,同时缩短了数据处理的时间,大大提升了工作效率以及质量.由此可见,现代企业要提升市场占有率,必须从自身发展的现实需要出发,建立新型智能化,现代化的办公自动化信息系统.在大型企业处理事务中,面对大量的日常事务工作,而企业的办公人员通常都是手工操作和记录事项,每个人的管理文件方式都错综复杂,查询过程复杂,较少统一和规范,随着现代4G网络的推广和智能手机的广泛应用,企业许多员工都希望通过手机端的日常事务系统更好的随时随地处理公司的业务. 本文首先对笔者工作的企业日常事务进行分析和调研,利用软件工程学知识将具体的实现业务划分为系统业务需求,并根据实际业务流转设计每一个业务的流程,在此基础上,按照业务类型设计系统的功能模块,把系统分成了人事管理,日程管理,考勤管理,文档管理,消息管理,系统管理6个功能模块.然后,本文以面向对象编程思想为原则,利用UML建模语言设计了系统中每个功能模块的用例图,类图,详细阐述了每个功能中类的属性和方法的设计.为方便用户使用,本系统设计成B/S三层体系,服务器端建立ASP.NET架构模式,通过SQL Server2008数据库存储本系统中各类数据,设计了数据库的概念模型和逻辑结构,前台采用C#编程语言实现界面和页面展示,服务器与客户端通过ADO.NET进行数据间的相互访问.最后,本系统各项功能的实现是在Android平台中编码调试,使用IIS承载Web应用程序,系统通过功能测试,性能测试以及集成测试后,将其部署在本企业的服务器上.本文的主要特点,是结合软件工程的技术,将日常事务管理系统运用到手机端,从而更好的发挥作用. 经过近一年的试用,本系统界面美观,操作便捷,系统响应速度较快,系统未出现过较大错误,各项功能可以满足本企业的人事,日程,考勤,文档,消息等方面的处理和管理,不仅简化了日常办公的流程,而且还提高了日常事务办理的效率和质量,提升了本企业日常事务管理的信息化水平.

基于微服务的企业大数据自动处理平台的设计与实现

在信息数字化,智能化的发展背景下,企业大数据处理平台被应用在企业数据管理中.企业通过大数据处理平台,整合数据采集,解析,清洗和可视化,有助于全面洞察数据变化,进行商业分析,以及部门之间的数据协作,提高办公效率.目前已有的企业大数据处理平台采用的架构是单体架构,实现简单,数据治理也是数据采集,解析,数据清洗一体化的治理机制,随着业务的不断扩展,采集的数据量越来越大,数据复杂度不断提升,业务方对数据支持的要求越来越高,单体架构由于耦合度较高,导致平台业务功能很难进行扩展,数据采集效率也随着数据量的增大而降低,已有平台已经不能很好的满足用户的使用需求.一个优秀的企业大数据处理平台应该能够面对不断扩展的业务,进行高效地迭代开发,面对大数据时代下的数据源,也能高效地进行数据采集,数据解析,数据清洗,数据可视化.因此重构并优化企业大数据处理平台成为了当下亟需解决的问题.本文结合企业大数据处理平台实际业务情况,提出了构建基于微服务的企业大数据自动处理平台,通过配置实现平台自动化,对企业大数据处理平台进行了重构并优化升级,论文主要工作包括:(1)面对企业大数据自动处理平台的业务需求,本文进行了详细的需求分析,并结合流程图详细阐述了企业大数据自动处理平台所需的业务需求.同时,构建了用例模型,对平台涉及的功能需求和非功能需求进行了仔细的分析和评估,更好地理解了企业大数据自动处理平台的业务需求,确保平台的功能和非功能需求达到客户的期望,满足客户的业务需求.(2)针对企业大数据自动处理平台的微服务架构设计,本文运用DDD领域驱动设计方法,对微服务进行了精细的划分和设计.将微服务的思想融入ETL机制的设计中,在设计ETL机制时,将数据采集,解析,清洗和可视化业务进行了分离,从而实现了彼此之间的隔离和独立化.数据采集,解析,清洗和可视化的功能模块可以各自独立地进行开发和部署,同时也能够更加有效地进行升级和维护,从而提升了整个系统的灵活性和可扩展性.(3)在数据采集领域中,为了提升采集效率与准确性,本文设计了一套自动化流程,利用微服务进行数据采集并进行自动调度.同时,本文提出了一种基于微服务的动态适应调度算法,在遗传算法的基础上改进了DSOM算法,使得数据采集自动分配到合适的Docker节点上,同时监控采集数据进度和微服务的运行状态,实时掌握数据采集的情况,实现更加高效和准确的数据采集过程.(4)为了验证基于微服务的企业大数据自动处理平台的重构优化效果,本文对该基于微服务的企业大数据自动处理平台进行实现和测试,实现平台涉及的微服务功能.并对各微服务进行测试,根据平台测试分析结果,验证基于微服务的企业大数据自动处理平台具备良好的扩展性,采集效率,数据质量得到显著的提升.

企业AI智能体基础设施的层次化架构研究——基于云计算实践经验的分析框架

大语言模型(large language model,LLM)的工程化落地催生了以自主决策与工具调用为核心的智能体(agent)系统.然而,将智能体从受控原型推向企业生产环境仍面临执行隔离,身份治理,工具生态治理,多体协同,可观测性和生态分发六类结构性挑战.已有研究多聚焦于智能体的推理架构或单一平台能力,缺乏面向企业全生命周期部署需求的系统性基础设施分析框架.本文从上述六类工程挑战出发,提出覆盖执行运行时,身份与安全,工具生态集成,多智能体编排,可观测性与评估,市场与生态分发的六层参考框架,并以主流云计算平台和开源社区项目的工程实践为参照进行双路径验证.在此基础上,将本框架与3GPP SA2#173会议关于6G核心网AI架构演进的研究进展进行对比,发现两者在智能体身份治理,工具调用机制,多智能体协作,安全管控等维度上呈现演进性趋同倾向(evolutionary convergence tendency).需要指出的是,上述3GPP文稿均为标准化讨论阶段的技术提案,其最终走向仍有待后续标准化进程确认.本框架为理解面向6G的智能体原生网络架构演进提供了来自云计算实践的分析视角.