API在社交媒體中的應用
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模型選擇：通用模型（如GPT-4）基礎能力強，但針對金融領域微調的模型（如DeepSeek系列）在專業術語理解、推理邏輯上表現更優。DeepSeek在金融語料上的深度訓練使其更適合此類任務，可參考其官方介紹.
提示工程：提示詞需明確約束模型僅基于提供上下文回答，避免幻覺。例如：“你是一名金融分析師，請嚴格依據以下數據回答問題：{context}。問題：{query}”
生成的答案經格式優化后返回給用戶前端（APP、網站或微信小程序）。同時系統記錄交互數據，通過用戶反饋（如點贊/點踩）持續優化檢索與生成效果。
使用LlamaIndex等專為RAG設計的框架高效連接數據與LLM。LlamaIndex提供了高效的數據加載、索引構建和查詢接口，極大簡化了開發流程.
向量檢索的準確性直接決定答案質量。需選擇適合金融文本的嵌入模型（如bge-large-zh）。
通過模型量化、GPU推理加速、分布式緩存（Redis）等技術優化響應時間。
對實時性要求極高的數據（如實時行情），采用WebSocket長連接推送更新，而非被動查詢。
設計規則過濾器，攔截潛在違規問題（如“推薦一支必漲股票”）。
輸出內容添加免責聲明，并全部日志記錄以供審計。
構建支持秒級問答的對話型AI接口，不僅是技術升級，更是券商服務模式的一次變革。它將靜態的報告轉化為動態的對話，將復雜的數據轉化為直觀的洞察，從而大幅提升客戶體驗與投顧效率。
隨著LLM技術的不斷進步和金融數據生態的完善，基于RAG的AI系統將成為券商數字化轉型的核心基礎設施。本文提供的架構與實戰思路，為相關領域的技術團隊提供了一個可行的起點。未來，真正的競爭優勢將屬于那些能夠將數據、模型、業務邏輯無縫整合，并以最自然的方式交付給用戶的機構。
成本控制：LLM API調用與實時數據API成本較高。可通過查詢緩存、異步處理復雜任務、分層模型策略（簡單問題用小模型）降低成本。
多模態擴展：未來可考慮整合圖表生成功能，允許用戶請求“畫一下茅臺股價最近一年的走勢圖”，增強體驗。
