• ChatGPT和其他通用大语言模型在投研领域被广泛关注，相继用于量化因子构建和行业轮动策略开发，但存在专业度不足、信息更新不足和数据隐私顾虑等问题[pidx::3][pidx::4][pidx::5]。

- Langchain框架介绍及知识库挂载原理：将本地PDF、文档等通过分段和Embedding向量化存入向量数据库，查询时通过相似度搜索匹配文档片段并结合提示模板进行了提问，显著提升模型回答的专业性和准确度。该流程支持多文档批量处理，免去单篇上传麻烦。
[pidx::5][pidx::6]

• Langchain内置多种文档加载方式与文本切割工具，推荐对中文文本使用“。\n”标记符进行分段，结合主流Embedding模型（如text2vec-base），支持多个向量数据库（Faiss、Chroma等），以及Chain和Agent模块实现复杂任务自动执行和工具调用。

[pidx::7]

• 主流开源大语言模型表现比较：GPT-4在中文和英文多维度评测中领先，国产模型如ChatGLM2-6B、InternLM及Qwen在中文表现突出，成为投研场景中性价比较高的选项。模型体量与显存需求的关系显示，量化后的ChatGLM2-6B可用消费级显卡部署，成本低且性能损失有限。

[pidx::10][pidx::11][pidx::11][pidx::11][pidx::11][pidx::11]

• ChatGLM2-6B模型部署示例，支持从Huggingface下载及量化部署，示范代码简单便捷，推荐使用半精度及量化模式减少显存需求。

[pidx::12]

• ChatGLM2-6B结合Langchain知识库挂载，实现了对行业研报、金工研报等的向量化处理和检索问答，应用案例展示了对复杂问题准确文本检索和精准回答能力，显著改进了模型的专业度和实时性。

[pidx::12][pidx::13]

• Langchain支持多文档一次性摘要和归纳，如策略及宏观研报的行业配置观点整合，增强知识库覆盖面和综合判断能力，提高投研自动化效率。

- 总结：将ChatGLM2-6B本地化部署结合Langchain知识库挂载框架，有效解决了通用大模型专业短板、数据隐私和信息时效性问题，基于ReAct智能任务拆解进一步增强模型效能，成为低成本提升投研大语言模型使用体验的优选方案[pidx::0][pidx::14]。

• 风险提示：大语言模型基于上下文预测，无法保证回答完全准确。Langchain效果依赖知识库质量和提示设计，不当配置会降低回答效果[pidx::0][pidx::14]。

报告详尽分析报告——《为大模型插上翅膀——ChatGLM部署与Langchain知识库挂载》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《为大模型插上翅膀——ChatGLM部署与Langchain知识库挂载》

- 作者：金融工程组分析师高智威（执业证号S1130522110003），联系人王小康

• 发布机构：国金证券研究所

- 发布日期：未明确具体日期，但内容时间节点涵盖截至2023年中，且涉及2023年上半年数据

• 报告主题：探讨ChatGPT等大语言模型的现状及不足，推荐基于ChatGLM2-6B模型的本地化部署结合Langchain开源框架，实现专业领域知识库的向量化及应用，提升模型问答的专业性及及时性，重点在金融投研领域应用。

核心论点：

• ChatGPT及其他通用大语言模型尽管能力强大，但存在数据隐私风险、专业度不足和时效性缺乏等问题。

- Langchain作为一个强大且灵活的开源框架，能够有效挂载本地知识库，支持向量检索，分段处理及任务链管理，弥补通用模型的不足。

• ChatGLM2-6B模型经过量化可以在中低端消费级显卡上部署，结合Langchain实现知识库融合，能显著提升回答的准确度和专业性，降低使用门槛。

- 投研场景中，利用此方案自动化处理研报等文档，实现多文本总结和信息抽取，增强大模型的专业投研价值。

风险提示：

• 大语言模型回答基于上下文预测，不能保证准确无误，可能误导用户。

- Langchain框架表现高度依赖挂载知识库质量、提示模板设计和模型能力，配置不到位会影响效果。[pidx::0][pidx::14]

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二、章节深度解读

1. ChatGPT及通用大语言模型的使用现状

报告回顾了ChatGPT自2022年底发布以来的市场热度及团队已有的量化研究应用实例：

• 通过ChatGPT训练语料的丰富性构建高频选股因子，基于情感分析构建行业轮动模型，实现超额收益。

- 利用ChatGPT对OPEC新闻进行情绪分析指导原油期货策略，展示其逻辑推理能力。

然而指出ChatGPT存在的主要短板：

• 专业知识不足：训练基于通用语料，背景知识缺乏，影响金融投研问答质量。

- 数据截止时间：训练数据截至2021年9月，导致无法回答后续的事件，降低投资领域实用性。

• 数据隐私顾虑：用户输入可能被利用训练模型，降低用户对深度应用的信任。

通过多图示（如图表1-4，展示行业打分、新闻影响、金融专业问答和最新资讯问答示例），具体展示了ChatGPT在实际使用中遭遇的信息时效和专业度问题。其中图表3的问答示例显示ChatGPT因信息截止导致无法回答2023年行业表现，这体现了模型信息滞后的典型限制[pidx::3][pidx::4][pidx::5]。

2. Langchain知识库框架介绍及优势

2.1 原理介绍

Langchain框架专为大语言模型应用设计，集成模型、向量数据库、提示模板、外部知识与工具，支持快速构建复杂任务流。其核心优势是能自由挂载本地丰富文档知识库，支持PDF、TXT、DOC等多格式文本，自动分段切割后向量化存储于数据库中，可避免传统ChatPDF等单文档上传繁琐。

程序流程：

• 本地文档预处理、清洗

- 文本切割（为绕过模型token限制）

• 向量化embedding，存入向量数据库（如Faiss或Chroma）

- 用户查询问题同样向量化，搜索最相似文档段落

• 通过提示模板结合检索文档内容调用LLM形成回答

图表5系统展示了上述处理流程，强调了批量文本本地化处理的高效性。该设计降低了微调成本，提升模型专业性，保障数据隐私。

2.2 主要模块介绍

Langchain支持丰富文档格式读取模块，长文本分段技术支持中文优化的“。”+换行判定，提升分段合理性，便于相似性搜索。embedding层多样，推荐使用Huggingface平台上的优质模型（见图表9）。

向量数据库支持Faiss（Facebook开源，支持CPU/GPU，适合海量向量）、Chroma（轻量，CPU支持），Redis等。

Chain与Agent模块可组合任务，实现输入预处理、调用API、步骤式执行等复杂任务处理。如图表10案例，Agent呼叫外部API完成联网搜索、整合推理后输出答案，展现ReAct框架的逻辑推理与行动协同能力。

特别文档向量化结合ReAct框架的案例（图表11、图表8）展示了模型自动任务拆解，调用查询与计算工具解决复杂复合型问答，体现了Langchain对于信息抽取与业务流程自动化的优势[pidx::5][pidx::6][pidx::7][pidx::8]。

3. 主流大语言模型对比

报告介绍了当前主要开源大语言模型：

• 美国Meta的LLaMA及其衍生Alpaca、Vicuna

- 国内阿里云Qwen，商汤科技联合高校的InternLM，智谱AI和清华大学合作的ChatGLM

评测体系：

• SuperCLUE 琅琊榜：基于ELO评级的匿名用户对战测评，带来了相对公平的用户体验评分机制（图表14）。

- OpenCompass综合评测：包括语言、知识、推理、学科、理解五大维度，覆盖50多数据集（图表15-17）。

结论：

• GPT-4依然遥遥领先，中文领域国产模型如InternLM、Qwen、ChatGLM表现突显，其中文训练语料优势明显。

- 英文领域依旧以OpenAI模型及稳定的LLaMA为代表。

• 模型参数大小与显存消耗直接相关，如图表18所示，6B量级（如ChatGLM2-6B）经量化推理可降至6GB显存，适合消费级显卡部署，兼顾性能和成本。

此部分充分说明了ChatGLM2-6B在中文能力和实际部署可行性上的优势，是优选模型之一[pidx::9][pidx::10][pidx::11][pidx::13]。

4. ChatGLM2-6B模型部署与Langchain知识库挂载实践

4.1 模型部署

依据官方项目代码（图表19），使用Transformers库的from_pretrained()函数完成模型下载及部署，支持自动本地检测或手动下载方式。量化技术大幅减少显存需求，提高部署效率。

4.2 知识库挂载及应用案例

• 针对金融投研实际需求，将市场研报（行业、宏观策略、金工等）批量文本向量化，挂载Langchain向量数据库，构建本地知识库。

- 设计多种Prompt模板满足不同问答场景，如是否联网上搜，是否知识库问答等选择。

• 以text2vec-base作为Embedding模型，ChatGLM2-6B-int4作为问答LLM，选取相似度最高前4段文档用于提示上下文。

案例展示（图表20-22）：

• 问及同花顺2023年上半年营业收入，系统定位正确研报段落，模型准确回复14.7亿元。

- 对前期高频选股因子定义提问，模型基于相似文档准确给出因子解释，避免了无资料时的“无中生有”问题。

• 让模型总结归纳多篇宏观策略研报，虽有格式细节瑕疵，但能准确捕捉并整合多券商核心观点。

这些案例充分体现了本地知识库挂载极大提升了ChatGLM模型的专业度、准确性和实用性，适应投研多文档大批量处理需求，极大便利用户使用。

报告总结指出，组合ChatGLM2-6B和Langchain知识库是一个低成本、高效能的解决方案，能充分发挥国产大语言模型的优势，显著提升金融投研团队的工作效率及专业水平。[pidx::11][pidx::12][pidx::13][pidx::14]

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三、图表与数据解读

图表1-4：ChatGPT行业打分、新闻事件分析、金融专业问答及最新资讯问答示例

• 展示了ChatGPT在行业轮动策略选股因子构建、新闻情绪对价格影响分析上的具体应用，体现出其强大的归纳能力和推理逻辑。

- 同时反映了其因知识时效截止和专业深度不足带来的局限性，如2023年行业表现无法正确回答，体现模型数据滞后限制[pidx::3][pidx::4]。

图表5：Langchain知识库挂载流程图

• 直观展示了从各种文档格式输入，经分段、向量化、存储到向量数据库，再到查询文本向量化搜索、拼接提示模板调用大语言模型回答的完整流程。

- 强调了文本批量处理和自动化更新知识库的优势，为专业领域大模型应用提供基础架构[pidx::5]。

图表6-7：知识库挂载问答示例（医疗领域）

• 示例展示了基于本地知识库信息的问答，回答详尽且专业，联结本地高质量数据提升了回答的准确度和深度，说明挂载知识库显著增强了模型专业能力和实用性[pidx::6]。

图表8：Langchain常用模块说明

• 列明文档加载、分割、向量化、存储、查询等模块，指出针对中文文本的分割优化经验，如“。\n”作为标志，提高分割合理性，明显提升中文大文本处理效率和问答准确率[pidx::6]。

图表9：主流Embedding模型介绍

• 汇总了多种常用的embedding模型，建议结合文本语言环境选择相应模型，例如中文文本推荐text2vec-base，确保向量检索的准确度和效率[pidx::7]。

图表10：Agent联网搜索应用案例

• 展示了Langchain Agent自动选择工具（如Google搜索API）实现动态联网查询，解决了传统大模型无法实时更新知识的不足，实现实时问答能力[pidx::7]。

图表11：向量化研报文本节选

• 以国金证券关于轴承产业链报告为例，展现了行业集中度、市场结构等内容的详细向量化，方便后续查询和跨文档知识整合，为投资决策提供背景数据[pidx::7]。

图表13：大语言模型基本介绍

• 概述主流模型架构特点，强调ChatGLM基于GLM架构，其余主流均为Transformer，实现架构多样，但均是当前主流趋势[pidx::9]。

图表14：SuperCLUE匿名用户测评示例

• 展示匿名A、B模型对比翻译答复例子，通过用户投票实现模型优劣排序，合理消除品牌偏见，公正反映用户体验质量[pidx::10]。

图表15-17：OpenCompass多维度能力评测排名与雷达图

• 通过多维度指标完整评估模型语言能力、推理、知识、学科综合等，显示GPT-4拥有全方位优势，国产模型如InternLM、Qwen和ChatGLM2在中文测评中表现突出，有助于合理选型[pidx::10][pidx::11]。

图表18：模型参数与显存消耗关系

• 说明模型规模与部署资源的对应关系，量化技术使ChatGLM2-6B显存从13GB降至6GB，推动了消费级硬件的可用性，增强部署灵活性与普适性[pidx::11]。

图表19：ChatGLM2-6B部署代码示例

• 代码逻辑简洁明了，支持远程下载模型和本地量化，易于用户快速搭建部署环境，是实际落地的重要参考[pidx::12]。

图表20-22：ChatGLM2-6B结合Langchain实际问答案例

• 图表20展示利用行业研报问答，模型准确提取同花顺收入信息；图表21展示金融选股因子定义的准确解析；图表22展示多家券商行业配置观点总结，验证了模型结合知识库问答、多文档总结的强大能力，且在投研实务中效果显著提升[pidx::12][pidx::13]。

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四、估值分析

本报告为技术应用及方法论研究材料，并无传统意义上的证券估值预测、目标价或投资评级，因此无DCF、PE等估值分析内容。重点在于技术可行性和应用效果评估。

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五、风险因素评估

• 模型准确性风险：大语言模型以上下文预测为核心，回答不保证完全准确，易出现误导，用户须谨慎判断，避免盲目信赖。

- 系统配置依赖风险：Langchain效果依赖挂载知识库质量、提示模板设计水平及模型本身能力，配置不到位风险回答质量不佳。

• 隐私与数据风险：通用大模型运营终端的数据隐私风险突出，采用本地化部署可降低该风险，但对私有数据安全仍需相关安全措施配合保障。

报告强调用户需理性使用，技术虽强大但非万能，风险不可忽视[pidx::0][pidx::14]。

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六、批判性视角与细节洞察

• 优势突出，但依赖基础设施的完善：报告大力推荐Langchain与ChatGLM2组合，但效果依赖知识库质量和提示语设计，实际应用中需投入大量前期工作。

- 模型表现未必完美，回答偶有格式问题：文本总结等自动归纳回答因模型获取结构限制存在格式混乱，说明用户仍需人工复核。

• 缺乏对其它竞品部署成本的深入对比：虽提及显存与参数关系，但未详细分析其它主流模型在部署或结合知识库的优劣势。

- 隐私保护措施较泛泛：虽然强调本地化部署保障数据隐私，但未详述具体安全策略、合规审查等。

• 风险提示虽有，但无具体缓解方案：提示模型无全准确保障，系统配置风险等，却未提出具体如何提升提示设计或知识库建设质量的途径。

整体上，报告稳重客观，成功将开源技术与投资研究需求结合，方法明确且实操性强，细节方面仍有提升空间。

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七、结论性综合

本报告全面分析了ChatGPT等通用大语言模型在金融投研领域的应用现状及不足，重点提出使用国产开源大语言模型ChatGLM2-6B结合Langchain知识库挂载框架的解决方案：

• 主旨贡献：通过Langchain实现批量文本本地化处理和向量化存储，结合ChatGLM2高效量化部署方案，大幅提升了回答的专业程度、准确性和时效性，解决通用ChatGPT模型专业性和隐私风险问题。

- 方法与技术路径清晰：详细说明了从文档加载、文本分割、向量化、数据库存储，到相似性搜索和提示模板拼接的端到端流程，以及Langchain的Chain和Agent实现复杂任务自动执行的能力。

• 多维度比较支撑：通过SuperCLUE和OpenCompass等权威平台数据，确认ChatGLM2在中文领域的竞争力，结合显存需求说明其部署可行性。

- 实操案例丰富：通过行业报告收入查询、高频选股因子定义和研报总结等多场景实测，展示该系统在实际投研中的切实效用。

• 图表精准展现核心数据与实现细节：流程图、代码示例、模型参数与评测图表支持论点，增强报告的说服力和操作导向。

- 风险揭示合理：既说明了模型回答不保证准确，又指出系统配置对效果的关键性，提醒用户谨慎试用。

总结而言，本报告为金融投研机构提供了一套基于国产大语言模型和开源知识库框架的先进方案，兼顾专业性、隐私保护和部署成本，具备极高的应用推广价值。该技术路径不仅有助于推动大语言模型在金融行业的深化应用，还对其它专业领域的智能问答系统建设具有借鉴意义。

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参考文献/图片溯源

• 图表及数据截图均来自原报告第0-14页[pidx::0][pidx::1][pidx::2][pidx::3][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7][pidx::8][pidx::9][pidx::10][pidx::11][pidx::12][pidx::13][pidx::14]

- 具体图片示例见原文对应路径。

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本报告分析严格基于所提供文本内容，未植入额外个人观点，力求内容详尽全面，专业细致。

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