生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会...生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。展开更多
大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过...大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。展开更多
随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,...随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,开发了基于大语言模型的企业碳排放分析与知识问答系统。提出了一种多样化索引模块构建方法,构建高质量的知识与法规检索数据集。针对碳排放报告(政策)领域的知识问答任务,提出了自提示检索增强生成架构,集成意图识别、改进的结构化思维链、混合检索技术、高质量提示工程和Text2SQL系统,支持多维度分析企业可持续性报告,为企业碳排放报告(政策)提供了一种高效、精准的知识问答解决方案。通过多层分块机制、文档索引和幻觉识别功能,确保结果的准确性与可验证性,降低了LLM技术在系统中的幻觉率。通过对比实验,所提算法在各模块的协同下在检索增强生成实验中各指标表现优异,对于企业碳排放报告的关键信息抽取和报告评价,尤其是长文本处理具有明显的优势。展开更多
文摘生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。
文摘大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。
文摘随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,开发了基于大语言模型的企业碳排放分析与知识问答系统。提出了一种多样化索引模块构建方法,构建高质量的知识与法规检索数据集。针对碳排放报告(政策)领域的知识问答任务,提出了自提示检索增强生成架构,集成意图识别、改进的结构化思维链、混合检索技术、高质量提示工程和Text2SQL系统,支持多维度分析企业可持续性报告,为企业碳排放报告(政策)提供了一种高效、精准的知识问答解决方案。通过多层分块机制、文档索引和幻觉识别功能,确保结果的准确性与可验证性,降低了LLM技术在系统中的幻觉率。通过对比实验,所提算法在各模块的协同下在检索增强生成实验中各指标表现优异,对于企业碳排放报告的关键信息抽取和报告评价,尤其是长文本处理具有明显的优势。
