WeaverBird：以大型语言模型、知识库与搜索引擎赋能金融决策
计算与语言
2024-04-09 v4
摘要
我们提出WeaverBird，一个专为金融领域设计的智能对话系统。我们的系统利用了经过大量金融相关文本语料微调的GPT架构大型语言模型（LLM）。因此，我们的系统具备理解复杂金融查询的能力，例如“通胀期间应如何管理投资？”，并提供有依据的回答。此外，我们的系统集成了本地知识库与搜索引擎以检索相关信息。最终回答以搜索结果为基础并包含对来源的正确引用，从而具备增强的可信度。通过一系列金融相关问题，我们展示了本系统相对于其他模型的优越性能。用户可访问 https://weaverbird.ttic.edu 体验实时演示，并可在 https://www.youtube.com/watch?v=yofgeqnlrMc 观看2分钟视频说明。
引用
@article{arxiv.2308.05361,
title = {WeaverBird: Empowering Financial Decision-Making with Large Language Model, Knowledge Base, and Search Engine},
author = {Siqiao Xue and Fan Zhou and Yi Xu and Ming Jin and Qingsong Wen and Hongyan Hao and Qingyang Dai and Caigao Jiang and Hongyu Zhao and Shuo Xie and Jianshan He and James Zhang and Hongyuan Mei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.05361},
year = {2024}
}
备注
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