ChatGPT与投研领域应用现状及不足 [page::3][page::4]

• ChatGPT在行业轮动和期货策略中展示应用潜力，具有强大的归纳和逻辑能力。

- 但存在专业知识缺乏、时间截止、数据隐私等限制，影响投研实用性。

Langchain知识库架构及模块介绍 [page::5][page::6][page::7]

• Langchain支持批量文本分段、向量化及本地向量数据库存储，实现相似性检索与智能回答。

- 内置多种加载器、切割器、Embedding、向量数据库与Chain、Agent等核心模块。

• Chain实现任务流水线，Agent可自动识别任务并调用工具，极大提升任务自动化与模型交互效率。

主流大语言模型对比与ChatGLM2优势 [page::9][page::10][page::11]

• 介绍了LLaMA、ChatGLM、InternLM等多款国内外主流大语言模型。

- OpenCompass评测显示GPT-4领先，国产模型中文表现优异，ChatGLM2-6B表现良好。

• 量化部署降低显存需求，6B量化模型可以在中高端消费级显卡上运行。

ChatGLM2-6B部署与Langchain知识库挂载实操案例 [page::12][page::13]

• ChatGLM2-6B借助Langchain实现行业研报、金工研报向量化挂载，提升回答专业性和准确性。

- 通过相似性搜索避免模型“无中生有”，增强模型结合最新知识库信息回答问题的能力。

• 支持多场景下的自动摘要与多文档融合问答，极大提升投研资料的使用效率和智能化水平。

结论与风险提示 [page::14]

• ChatGLM2-6B结合Langchain知识库挂载提供了加速投资研究的强大工具，有效解决了数据隐私和专业度不足问题。

- 风险：基于上下文预测方式，回答不能保证完全准确，答案质量依赖知识库质量、提示模板设计与模型能力。

报告全面详尽解读分析报告

——《为大模型插上翅膀——ChatGLM部署与Langchain知识库挂载》
国金证券金融工程组研究报告

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一、元数据与概览 (引言与报告概览)

报告元信息

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

- 作者及执业信息：高智威（执业证书S1130522110003）

• 发布机构：国金证券金融工程组

- 日期：未知（报告所测评内容截至2023年，文中评价时间提示数据为2023年）

• 联系方式：联系人王小康，邮箱wangxiaokang@gjzq.com.cn

- 主题：围绕当前大语言模型（LLM）技术的现状，特别聚焦ChatGPT及开源中文大模型ChatGLM2，结合开源知识库管理和检索框架Langchain，探讨大模型部署、专业化知识库挂载应用及提升模型实用性的解决方案。

核心论点

• ChatGPT作为通用大语言模型尽管表现卓越，但因专业度不足、数据隐私问题以及信息时效性限制影响实际投研应用效果。

- 通过开源大模型ChatGLM2-6B本地部署结合Langchain知识库挂载技术，可显著提升模型的专业性、数据私密性和信息新鲜度，支持大批量文本快速检索问答。

• Langchain框架利用向量数据库实现文档切分、编码和相似性检索，结合Chain和Agent模块，在提高自动化和多步任务处理能力方面表现优异。

- 经过模型部署和行业多场景实测，ChatGLM2+Langchain方案在回答质量上较裸模型有明显提升，具备良好的投研应用潜力。

• 风险点包括LLM回答准确性不保证，Langchain效果受知识库质量和提示模板设计高度依赖。

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二、逐节深度解读

1. ChatGPT等通用大语言模型使用现状

关键论点

• ChatGPT自2022年底发布以来，凭借丰富语料和强大归纳能力，已被成功应用于量化策略构建、情感分析、行业轮动模型等投研场景。

- 具体示例包括利用ChatGPT进行行业情绪打分（图表1），结合新闻情感分析指导原油期货择时（图表2）。

• 但ChatGPT存在明显缺点：专业知识匮乏（导致专业问答质量下降）、训练数据截至2021年9月（缺失最新信息）、隐私泄露顾虑。

推理依据

• 以行业情绪打分为例，模型对光伏储能、电力设备、机械行业表现较为积极，基于公开卖方策略观点语义分析，展现模型在行业分析中的应用潜力。

- 新闻情感分析示例显示模型对OPEC新闻并未表现出明显情绪，体现新闻本身客观性的限制，也说明该类分析的局限性。

关键数据说明

• 行业打分示例中，电力设备及新能源行业打5分，机械4分，反映模型输出具一定市场逻辑识别能力。

- 新闻情感分析评分趋近于-0.2，体现对潜在媒介事件的负面预测。

存在问题

• ChatGPT无法提供2023年数据（见图表3），专业知识更新及实用性限制明显。

- 数据隐私风险未彻底解决，削弱深度集成信心。

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2. Langchain知识库框架介绍

2.1 Langchain知识库原理

• 关键论点：Langchain是将LLM、向量数据库、提示模板、外部知识库等整合的框架，支持本地知识库快速构建与检索，满足专业投研问答需求。

- 主要流程包括：本地文档读取→文本切分→向量化embedding→存储于向量数据库→用户查询embedding→相似性检索→拼接提示对LLM提问（参见图表5）。

• 优点是规避了ChatPDF等应用单文档上传的繁琐，同时通过向量检索实现专业性和时效性提升。

2.2 主要模块详解

• 介绍了Loader(多格式文档读取)、Splitter（文本分割）、Embedding(向量化模型)、Vector Database（Faiss、Chroma、Redis）等模块。

- Chain与Agent模块负责工作流和工具调用，Agent基于ReAct框架支持多步推理和工具自动选用。

• 模块应用案例（图表6、7、10）展示了问答示例及联网搜索演示。

数据和模型选取

• 推荐使用Huggingface上的text2vec-base系列Embedding模型进行文本向量编码。

- 向量库Faiss支持GPU，大文档处理能力强；Chroma轻便易用适中。

• Chain能够将多个子任务连贯执行，Agent具备自主判断能力。

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3. 主流开源大语言模型对比

3.1 模型介绍

• 详细列表对比美国Meta LLaMA及其衍生模型Alpaca、Vicuna，国内的ChatGLM（基于GLM架构）、InternLM（商汤等联合开发）、Qwen（阿里云）、Baichuan、MOSS等模型，参数规模从6B到130B不等。

- 说明各模型架构基础、训练数据类型和参数规模，突出ChatGLM2-6B的轻量级显存需求和中英双语兼容特性。

3.2 评价指标说明

• 引入SuperCLUE琅琊榜基于ELO评分机制的匿名用户评级体系（见图表14）、OpenCompass多维度评测框架（语言、知识、推理、学科、理解五大维度）。

- 统计结果显示GPT-4领先优势明显（中文综合评分67.5，英文73.3），国产模型表现实质提升（InternLM、Qwen、ChatGLM2位居前列）。

• 图表11、12详细展示不同模型在中文和英文环境下多维度能力对比，GPT-4全面领先，国产模型中文表现优异。

3.3 部署显卡资源需求

• 针对不同模型参数量和量化精度（INT4、INT8、FP16）给出对应显存需求（图表18）。

- 6B模型如ChatGLM2-6B，未量化显存要求约13GB，量化后降低至6GB，消费级显卡即可推理，兼顾性能和成本。

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4. ChatGLM2模型+Langchain知识库挂载应用

4.1 模型部署详述

• 推荐使用Github官方项目代码进行部署。基于Transformers库，下载并调用模型，支持半精度（half）及4-bit量化部署（图表19）。

4.2 Langchain知识库挂载与典型案例

• 将整个市场的研报通过向量化处理划分知识库，设计多样化提示模板，支持模型问答、联网搜索和知识库问答模式切换。

- 应用案例涵盖行业研报（图表20，查询同花顺2023年上半年营业收入，模型准确返回14.7亿）、金工研报（图表21，针对高频选股因子定义准确匹配并输出）、策略及宏观研报批量归纳问答（图表22，精准捕捉券商策略行业观点并系统总结）。

• 通过案例可见，Langchain的向量检索和ReAct工具代理功能极大提升了ChatGLM2-6B回答的专业度和准确性，同时解决了传统LLM知识盲点问题。

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风险提示

• LLM基于上下文概率预测，回答可能不准确甚至误导，用户需谨慎判断。

- Langchain框架效果依赖挂载知识库的质量、提示模板设计和LLM本身能力，配置不足时可能导致表现严重下降。

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三、图表深度解读

图表1：ChatGPT行业打分示例

显示ChatGPT对电力设备及新能源打5分，机械4分，食品饮料、汽车、家电打3分，非银行金融2分，有色金属1分。反映其对行业基本面的判别能力及情绪倾向判断。

图表5：Langchain本地知识库挂载框架图示

清晰展示从本地文本文件（PDF、docs、txt等）到向量存储的完整流程，包括文件读取、清洗、分段、向量化、向量库存储及相似度匹配，最后通过提示模板驱动LLM问答。

图表6 & 7：知识库挂载问答示例

演示基于本地专业知识库对医学疾病问题连贯回答的具体实例，证实了向量检索+LLM问答的有效性。

图表8：Langchain常用模块表

涵盖加载器（Loader）、切割器（Splitter）、Embeddings、向量数据库（如Faiss、Chroma）、Chain和Agent模块及其API接口，如LLMChain、RouterChain、ReAct Agent等，详解各个环节功能。

图表9：主流Embedding模型介绍

介绍了Text-embedding-ada-002（OpenAI），shibing624/text2vec-base-chinese（中文效果顶级）及GanymedeNil/text2vec-large-chinese，帮助用户选择合适Embedding模型。

图表10：Langchain主要模块联网搜索用例

展示通过调用Google搜索接口，实现ChatGPT的联网问答能力，关键在于Agent能自动选择适当工具，完成问题解决。

图表11 & 12：使用Langchain执行问答例子

以具体国金证券研报中轴承企业信息为例，展示Agent依次调用“信息查询工具”和“计算器”完成结构化问答，体现ReAct增强大型模型的推理和执行能力。

图表13：主流大语言模型介绍

对比目前主流模型基本参数、开发者背景、训练语言、参数规模，突出ChatGLM2-6B在可部署性和中英双语支持上的优势。

图表14至17：模型排名和能力雷达图

采用SuperCLUE匿名用户对战机制和OpenCompass综合评分，高度体现GPT-4优势，表明国产模型正在缩短差距。中英文评测维度如推理、理解、语言能力等指出各模型优势与短板。

图表18：大语言模型部署显存需求

明确量化模型对于显存的节省效果，6B级别的INT4量化仅需6GB显存，体现技术落地的可行性。

图表19：ChatGLM2-6B部署代码

展示Github克隆、模型加载及量化的具体示例代码，操作简单，具有可复制性。

图表20-22：ChatGLM2与Langchain挂载实际应用界面

分别对应行业收入查询、金融量化因子定义问答、券商行业观点汇总三个案例。界面展示了输入、相似文档搜索结果和模型准确回答，体现整体流程的高效与实用。

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四、估值分析

报告未涉及传统金融资产估值，但通过模型表现评价和硬件资源消耗的“价值”衡量，体现了投入成本与效果的权衡，以辅助投资者判断在投研实务中大语言模型的战略价值。

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五、风险因素评估

• 模型回答准确性风险：任何文本生成模型均基于概率预测，结果不保证准确，可能误导投资判断。

- 知识库质量风险：挂载知识库的准确性、全面性直接影响答案质量，提示模板设计不当会导致不佳效果。

• 数据隐私泄露风险：传统云端模型使用存在数据泄露隐患，虽本地部署降低风险，但仍需注意安全。

- 技术及硬件风险：模型部署对硬件资源有要求，显存不足、量化误差等因素可能限制实用性。

报告未明确给出缓解策略，但强调通过本地部署和Langchain框架设计，降低关键风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 偏向推荐自研及开源模型：报告侧重分析国产及开源模型，尤其是ChatGLM2与Langchain结合，推荐度高，可能未充分覆盖其它模型的潜在优势。

- 模型能力测试存在时效限制：大量评价指标基于截至2023年8月数据，随着模型快速迭代，体现一定时效性局限。

• 问答准确率依赖知识库质量问题：报告中虽呈现知识库问答提升效果，但未详述知识库构建细节及数据覆盖度，实际效果依赖不明确。

- 隐私风险强调不足：虽然避开公开API使用，报告并未深度论述本地部署可能存在的安全和合规风险。

• 没有涉及用户交互体验的定性反馈：全文技术侧点多，用户角度易用性、界面设计体验没有深入讨论。

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七、结论性综合

本报告系统性地剖析了当前大语言模型，尤其是ChatGPT及国产开源ChatGLM2的技术应用现状及痛点，充分展开了Langchain知识库框架的原理、模块和典型案例，展示了结合本地化部署与知识库挂载的完整技术方案。

从核心内容我们归纳以下关键洞见：

1. 通用模型（如ChatGPT）在投研场景专业性、时效性和隐私性方面存在关键不足，限制其深度实务应用。

2. Langchain的知识库索引与向量检索技术，实现了多文档批量高效问答，极大提升模型专业回答能力。

1. ChatGLM2-6B作为国产轻量级模型，能够实现消费级硬件部署，量化技术使显存需求大幅降低，部署成本友好。

4. 通过Langchain的Chain和Agent模块，例如ReAct框架，模型具备智能任务拆解、工具调用和多步推理能力，增强回答准确性与可靠性。

1. 实测案例覆盖行业收入查询、高频因子定义、券商行业观点归纳等典型投研需求，均表现出优良的应用价值。

6. 国产模型在中文多维能力评测中已接近国际先进水平，未来国产化及本地部署趋势显著，有望突破依赖国外模型的现状。

图表数据深化洞察：

• 图表18显示，6B模型量化显存需求仅为6GB，有效降低部署门槛。

- 图表16-17雷达图证实ChatGLM2在中文语境下具备较强推理和理解能力。

• 图表20-22多案例演示呈现Langchain与ChatGLM2结合后对多文档精确信息抽取和凝练能力，解决裸模型回答空泛或错误问题的弊端。

综上所述，报告一致推荐基于ChatGLM2与Langchain的本地大模型部署方案，作为提升投研效率、保证数据安全、增强专业知识问答能力的最佳路径。但亦提醒注意模型知识盲区及配置细节带来的风险，用户应在实际应用中谨慎验证和调整。

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总结

该报告为金融、科技领域投资者及研究人员，提供了一个从大语言模型选型、框架架构到实务应用操作的完整路径，侧重解决通用模型在专业信息、数据隐私和实时性上的短板。结合详实案例和权威测评数据，报告严谨而系统地论证了“Langchain+ChatGLM2-6B”方案的优越性和可行性，具有较高的指导意义和参考价值。

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报告