ChatGPT热点挖票豆包语音大模型产业链解析20250122

模型产业链解析模型产业链解析20250122_导读导读 2025年01月22日20:36 关键词关键词 大模型产业链新闻研报算法数据库关键词语义概念股票投资行业研究实体识别上游和下游专业词汇生产供需新闻板块多方元大模型 全文摘要全文摘要 本次讨论集中于开发一个全自动模型，旨在梳理产业并为投资者推荐合适的投资标的。该模型结合了行业研究，通过收集资料、整合知识及逻辑判断构建产业链图谱，特别强调了利用大模型处理产业概念，优化信息检索和提升生成技术，以增强对专业化领域的理解和准确性。此外，讨论还涵盖了构建和更新本地化新闻数据库，以及通过工程设计提高产业链梳理的效率和准确性。 ChatGPT热点挖票：豆包语音大热点挖票：豆包语音大 模型产业链解析模型产业链解析20250122_导读导读 2025年01月22日20:36 关键词关键词 大模型产业链新闻研报算法数据库关键词语义概念股票投资行业研究实体识别上游和下游专业词汇生产供需新闻板块多方元大模型 全文摘要全文摘要 本次讨论集中于开发一个全自动模型，旨在梳理产业并为投资者推荐合适的投资标的。该模型结合了行业研究，通过收集资料、整合知识及逻辑判断构建产业链图谱，特别强调了利用大模型处理产业概念，优化信息检索和提升生成技术，以增强对专业化领域的理解和准确性。此外，讨论还涵盖了构建和更新本地化新闻数据库，以及通过工程设计提高产业链梳理的效率和准确性。整个过程强调了技术手段与行业研究的紧密结合，以实现更为精确的产业分析和投资建议。 章节速览章节速览 ● 00:00全自动产业梳理与投资标推荐模型全自动产业梳理与投资标推荐模型讨论了利用全自动模型梳理产业并推荐投资标的的方法论，强调模型需紧密贴合行业特性。探讨了通过提问智能 手机等产品获取的基础信息，指出了模型在完整推理和材料图谱认证能力上的不足，提出通过增加如RG或120等工程量来完善模型，以实现更精确的产业研究和投资推荐。 ● 01:02行业研究员如何利用大模型构建产业图谱行业研究员如何利用大模型构建产业图谱行业研究员在接到新概念梳理任务后，首先搜集相关资料，然后将这些资料输入大模型，结合自身知识和逻辑判 断能力，梳理出概念的上下游节点，形成详细的产业图谱。此过程包括搜索与概念相关的新闻、研报，处理后作为大模型输入，帮助模型理解产业的上下游结构，细化到具体类别如算法，并进一步探索这些类别的上下游情况。为了提供最新信息和防止模型产生幻觉，需要构建一个包含新闻和研报的数据库，为大模型提供高质量文本语料。通过这种方式，可以有效降低模型错误回答的现象，得到更精确的产业链结构。 ● 03:11高质量文本搜索与相关性增强方案高质量文本搜索与相关性增强方案使用增强减少增强生成方案（RG）来提高文本搜索的质量和相关性，主要解决如何衡量文本简单相关性的问题， 从而高效地找出与特定主题（如豆包）相关的高质量新闻。该方案分为吸收连锁和程韵连锁两大类，分别从关键词匹配和语意匹配的角度出发，结合两者结果以获得更佳的检索效果。通过本地化构造新闻数据库并采用SSS三向数据库保存，以及实施按月检锁框架，该方案能更好地关注当前事件，生成更贴近实际情况的检索结果。 ● 04:59谭练梳理与概念股识别方法介绍谭练梳理与概念股识别方法介绍在谭练梳理过程中，通过浓缩新闻文本，提取与概念治理相关的关键信息，并利用大数据模型进行文本处理，以 便更有效地识别概念股。此方法特别关注新闻中的公司名称、股票代码等实体信息，以及它们 与特定概念的关联性。对于特殊情况，如公司声明与某概念无关或复盘类新闻提及的众多股票中仅少数与概念相关，通过大数据模型进行进一步的识别和浓缩，以验证概念股的相关性。此外，还设计了提示性模板和对金融概念的详细解释，以便从供需角度更好地理解和整理概念股的上下游关系。此梳理概念的思路结合了多元大模型，旨在提高概念股识别的准确性和可信度。 问答回顾问答回顾 发言人发言人问：模型如何实现自动梳理产业并给出投资建议？问：模型如何实现自动梳理产业并给出投资建议？ 发言人答：模型的核心目标是实现自动化产业梳理，并根据相关逻辑为投资标的提供推荐。它通过模仿行业研究员的工作流程，首先搜集并整合资料，结合内部数据库中的语料信息，构建产业链图谱，从而得出层次分明的结构结果。 发言人发言人问：如何通过与大模型互动优化其对产量图谱的理解和推理能力？问：如何通过与大模型互动优化其对产量图谱的理解和推理能力？ 发言人答：为了使大模型具备更完善的推理整个材料图谱的能力，需要通过如RG或人民二院等项目对其进行针对性的训练和改进。行业研究员在梳理新概念时，会搜索并输入相关的新闻和研报，让大模型结合这些信息去深入理解产业，进而得到更为准确和全面的产业分析结果。 发言人发言人问：如何构建高质量的文本语料库以降低模型问：如何构建高质量的文本语料库以降低模型“幻觉幻觉”现象并提高准确性？现象并提高准确性？ 发言人答：为了防止模型在处理专业化程度高的领域时出现“幻觉”，研究人员首先需要构造一个本地化的高质量文本语料库，如新闻或研报数据库。这个数据库不仅便于为大模型提供最新的信息以更新其知识库，还能有效防范模型因单纯依赖自身知识而产生的错误回答。此外，使用增强减少生成（RG）方案来衡量文本间的简单相关性，并结合关键词匹配和语义匹配两种方法，可以更好地筛选出高质量且相关的新闻数据，从而构建混合检索结果，提高整个产业链梳理的准确性与时效性。