2026/9/14 23:07:58
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DB-GPT 如何安装并使用财报智能问答应用 financial-robot-app 分析 PDF 财报【免费下载链接】DB-GPTopen-source agentic AI data assistant for the next generation of AI Data products.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT这篇文档面向想在 DB-GPT 中分析 PDF 财报的读者。你要完成的任务是在已安装 DB-GPT 的环境上安装财报应用financial-robot-app配置 embedding 模型创建财报知识库并上传 PDF 年报最后通过智能问答应用对财报进行提问分析。按照 财报智能问答应用文档 给出的步骤全部完成后你可以针对财报提出三类问题财报基础信息问答、财报指标计算与分析、财报内容分析。准备条件文档明确的前提只有一个dbgpt 版本 0.5.10。请先确认你本地安装的 DB-GPT 满足该版本要求如果还没有安装 DB-GPT可先按 快速安装 等安装文档完成基础安装再回到本文继续。另外需要网络访问权限因为后续要从 modelscope 拉取 embedding 模型如需使用示例财报数据集也需要。安装 Python 依赖与财报应用财报解析流程依赖两个 Python 库按文档升级pip install pdfplumber pip install fuzzywuzzy然后通过dbgpt app install从 dbgpts 安装两个工作流应用financial-robot-app是财报智能问答工作流financial-report-knowledge-factory是财报知识库构建流水线工作流# install poetry pip install poetry # install financial report knowledge process pipeline workflow and financial-robot-app workflow dbgpt app install financial-robot-app financial-report-knowledge-factory下载 embedding 模型并配置 FIN_REPORT_MODEL财报知识库使用文档指定的预训练 embedding 模型bge-large-zh-v1.5从 modelscope 克隆git clone https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/bge-large-zh-v1.5克隆完成后按文档中的配置片段设置FIN_REPORT_MODEL指向模型的实际目录。文档给出的示例为#*******************************************************************# #** FINANCIAL CHAT Config **# #*******************************************************************# FIN_REPORT_MODEL/app/DB-GPT/models/bge-large-zh-v1.5文档中/app/DB-GPT/models/bge-large-zh-v1.5是其在 Docker 部署环境下的示例路径如果你不在该 Docker 环境运行把值替换为你刚才git clone下来的模型目录实际路径。该配置项对应核心配置类中的环境变量定义见 config.py。创建 FinancialReport 知识库并上传 PDF在 Web 界面创建知识库knowledge space时域类型domain type需要选择FinancialReport上传财报 PDF。文档指出的数据来源有两处仓库自带的示例年报位于 docker/examples/fin_reportpdf目录下包含 5 份 A 股上市公司 2019 年年度报告 PDF适合先跑通流程如果需要用更大的财报数据集文档给出了 modelscope 上的数据集地址git clone http://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/chatglm_llm_fintech_raw_dataset.git上传后文档说明流程会自动切分automatic segment需要等待一段时间完成处理。对财报提问并验证结果上传并等待自动切分完成后使用financial-robot-app进入对话按文档演示的三种场景验证财报基础信息问答scene1: ask base info for financial report——询问公司、报告期等基础信息财报指标计算与分析scene2: calculate financial indicator for financial report——让模型基于报表内容计算和解读财务指标财报内容分析scene3: analyze financial report——对财报整体内容做分析。文档展示的对话结果示例以上截图是文档示例实际问答内容会随你上传的财报和问题而变化判断标准是应用能围绕已上传的 PDF 给出基础信息、指标计算和内容分析三类回答。限制说明版本下限是文档明确给出的 0.5.10低于该版本不要执行本文流程。embedding 模型固定为文档指定的bge-large-zh-v1.5FIN_REPORT_MODEL必须指向真实存在的模型目录否则知识库构建会缺少向量能力。上传后需要等待自动切分完成再提问这是文档给出的操作顺序。文档演示的问答能力限定在基础信息、指标计算、内容分析三类场景超出该范围的用法没有文档依据。【免费下载链接】DB-GPTopen-source agentic AI data assistant for the next generation of AI Data products.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
DB-GPT 如何安装并使用财报智能问答应用 financial-robot-app 分析 PDF 财报
DB-GPT 如何安装并使用财报智能问答应用 financial-robot-app 分析 PDF 财报【免费下载链接】DB-GPTopen-source agentic AI data assistant for the next generation of AI Data products.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT这篇文档面向想在 DB-GPT 中分析 PDF 财报的读者。你要完成的任务是在已安装 DB-GPT 的环境上安装财报应用financial-robot-app配置 embedding 模型创建财报知识库并上传 PDF 年报最后通过智能问答应用对财报进行提问分析。按照 财报智能问答应用文档 给出的步骤全部完成后你可以针对财报提出三类问题财报基础信息问答、财报指标计算与分析、财报内容分析。准备条件文档明确的前提只有一个dbgpt 版本 0.5.10。请先确认你本地安装的 DB-GPT 满足该版本要求如果还没有安装 DB-GPT可先按 快速安装 等安装文档完成基础安装再回到本文继续。另外需要网络访问权限因为后续要从 modelscope 拉取 embedding 模型如需使用示例财报数据集也需要。安装 Python 依赖与财报应用财报解析流程依赖两个 Python 库按文档升级pip install pdfplumber pip install fuzzywuzzy然后通过dbgpt app install从 dbgpts 安装两个工作流应用financial-robot-app是财报智能问答工作流financial-report-knowledge-factory是财报知识库构建流水线工作流# install poetry pip install poetry # install financial report knowledge process pipeline workflow and financial-robot-app workflow dbgpt app install financial-robot-app financial-report-knowledge-factory下载 embedding 模型并配置 FIN_REPORT_MODEL财报知识库使用文档指定的预训练 embedding 模型bge-large-zh-v1.5从 modelscope 克隆git clone https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/bge-large-zh-v1.5克隆完成后按文档中的配置片段设置FIN_REPORT_MODEL指向模型的实际目录。文档给出的示例为#*******************************************************************# #** FINANCIAL CHAT Config **# #*******************************************************************# FIN_REPORT_MODEL/app/DB-GPT/models/bge-large-zh-v1.5文档中/app/DB-GPT/models/bge-large-zh-v1.5是其在 Docker 部署环境下的示例路径如果你不在该 Docker 环境运行把值替换为你刚才git clone下来的模型目录实际路径。该配置项对应核心配置类中的环境变量定义见 config.py。创建 FinancialReport 知识库并上传 PDF在 Web 界面创建知识库knowledge space时域类型domain type需要选择FinancialReport上传财报 PDF。文档指出的数据来源有两处仓库自带的示例年报位于 docker/examples/fin_reportpdf目录下包含 5 份 A 股上市公司 2019 年年度报告 PDF适合先跑通流程如果需要用更大的财报数据集文档给出了 modelscope 上的数据集地址git clone http://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/chatglm_llm_fintech_raw_dataset.git上传后文档说明流程会自动切分automatic segment需要等待一段时间完成处理。对财报提问并验证结果上传并等待自动切分完成后使用financial-robot-app进入对话按文档演示的三种场景验证财报基础信息问答scene1: ask base info for financial report——询问公司、报告期等基础信息财报指标计算与分析scene2: calculate financial indicator for financial report——让模型基于报表内容计算和解读财务指标财报内容分析scene3: analyze financial report——对财报整体内容做分析。文档展示的对话结果示例以上截图是文档示例实际问答内容会随你上传的财报和问题而变化判断标准是应用能围绕已上传的 PDF 给出基础信息、指标计算和内容分析三类回答。限制说明版本下限是文档明确给出的 0.5.10低于该版本不要执行本文流程。embedding 模型固定为文档指定的bge-large-zh-v1.5FIN_REPORT_MODEL必须指向真实存在的模型目录否则知识库构建会缺少向量能力。上传后需要等待自动切分完成再提问这是文档给出的操作顺序。文档演示的问答能力限定在基础信息、指标计算、内容分析三类场景超出该范围的用法没有文档依据。【免费下载链接】DB-GPTopen-source agentic AI data assistant for the next generation of AI Data products.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
