一种基于大模型的金融文档自动化解析和问答系统

本申请提供了一种基于大模型的金融文档自动化解析和问答系统，涉及数据智能分析领域，其首先对金融文档进行多粒度分段和语义嵌入编码以将文档数据映射至向量空间，随后采用多层检索机制在特征空间中动态匹配用户提问与候选文档片段以精准定位相关上下文，然后通过引入特征空间约束的动态传播对候选片段进行跨段落的语义关联建模以突破传统段落匹配的信息碎片化局限，实现复杂问题的全局推理，最后结合思维链推理生成模型，在输出答案时同步构建可追溯的推理路径，显著降低大模型幻觉风险。这样，能够提升复杂金融问题的解析深度，进而为用户提供兼具准确性与可信度的智能分析服务。