文章主题：金融领域, 大模型, 提示工程, 探索
原标题：金融领域大模型提示工程探索
内容来源：文因互联提示工程实验室
序言
2023 年，大模型的应用范围迅速扩大，覆盖了各行各业，而金融行业作为数字化和智能化的先行者，因其拥有庞大而复杂的数据资源，成为了大模型应用的重要领域之一。在这一年中，金融行业不仅仅是大模型应用的试验场，更成为了其快速发展和创新的前沿。
金融大模型的应用不局限于通用的闲聊陪伴、学习辅助、代码生成以及基础的数据处理和分析，而是深入到了智能合规、智能风控、智能客服、智能投研、智能撰写等多个复杂场景中，展现出其在处理复杂问题和决策过程中的巨大潜力。
而提示工程（Prompt Engineering）对于大模型的应用起着至关重要的作用。如果说大模型是魔法库，提示工程就是启动它的魔法棒，在领域场景下掌握提示工程技巧，可以让魔法快速落地领域。
提示工程来赋能
提示工程是指构建可以被大模型理解和解释的文本结构。这一过程涉及到精确的问题表述、风格指定、相关背景提供以及对AI的角色赋予，如让AI扮演一个银行在线客服，回答业务相关问题。在金融行业，有效的提示工程不仅能提高大模型的准确性和效率，还能帮助模型更好地理解和处理复杂的金融数据和情境。
例如，对于文生文的大模型，一个有效的提示可能是一个查询，如“什么是 ETF？”；一个命令，如“写一份服务需求调研总结”；或是一段包含上下文、指令和输入数据的长句。在金融领域，这种提示可能是“预测下周黄金价格走势”或“分析最近的股市波动原因”。
提示工程在金融大模型中的应用非常广泛。
在智能合规方面，提示工程帮助模型理解和遵循复杂的法规要求。在智能风控领域，通过精确的提示，大模型可以更加准确地识别和预测潜在的金融风险。在智能投研方面，通过提供具有针对性的提示，大模型能够更加深入地分析市场数据，为投资决策提供支持。而在智能客服领域，通过精心设计的提示，AI可以更有效地处理客户咨询，提供更加人性化和个性化的服务。
此外，提示工程还涉及到少量学习方法（few-shot learning），即通过提供少量例子让模型学习。在金融领域中，可以通过提供具有行业特色的少量例子来让模型快速学习。
例如，可以使用如下的中文金融术语对应关系作为训练样例：“贴现率 → Discount Rate, 逆回购 → Reverse Repo, 货币政策 → Monetary Policy”。
通过这样的例子，模型可以更快地理解和适应金融领域的特定术语和概念，进而在处理金融数据和情境时表现出更高的准确性和效率。这种方法特别适用于金融大模型，因为它能够在不需要大量数据的情况下迅速适应新的金融环境，提高在特定金融场景下的应用效果。
金融领域大模型分场景
提示工程是金融领域大模型成功应用的关键组成部分，它不仅提升了模型的性能和适应性，也为金融行业的AI应用开辟了新的可能性。随着技术的不断发展，提示工程在金融AI领域的作用将变得更加显著。
金融领域大模型涉及以下通用场景：营销场景、风控场景、客服场景、投研场景、投顾场景、文档处理场景、知识管理场景。
金融领域大模型涉及以下专用场景：银行业务、保险业务、证券业务、基金业务、资管业务。
在如此众多的通用场景和专用场景下，如何高效率编写、管理、发布提示词，成为了金融领域大模型落地的关键。
金融领域提示词有框架
考虑到金融领域、场景的特殊性和复杂性，针对金融行业的各种通用场景和专用场景，文因互联提示工程实验室特别定制了金融领域大模型提示词编写、管理、发布工具，创造性地提出了 S²PI 提示词框架。
Prompt= Schema + Supplement + Property + Input以下是文因互联提示工程实验室基于 S²PI 提示词框架的工具设计。
01
创建与设计提示词
创建提示词:
在我们的平台中，用户可以在提示词列表页面选择“创建提示词”按钮，进而填写相应的信息。在这个过程中，用户需要详细填写基本资料，并且需要明确指出自己所属的金融场景，例如营销、风控或客服等。
设计提示词:
使用 S²PI 框架。
Schema（结构）：根据金融场景，设定提示词的基本结构。 Supplement （补充）：添加针对特定金融业务（如银行、保险、证券等）的背景信息。 Property （属性）：设置金融特有的属性，如合规性、专业术语的使用、市场趋势分析等。 Input （输入）：定义金融数据或特定业务参数作为输入。02
调试与发布提示词
调试提示词:
提供实时调试功能，特别是在处理金融数据和金融市场动态变化方面，我们的系统可以得到优化。在调试过程中，我们将特别关注模型对于金融特定语境和术语的理解能力，以确保其准确性和可靠性。
发布提示词:
调试满意后，发布适用于特定金融场景的提示词。
03
管理提示词
提供专门的金融场景分类，如营销、风控、投研等，便于用户快速找到相关提示词。为各类金融业务（银行、保险、证券等）提供独立的管理和优化接口。
04
一键发布提示词
在特定金融业务的提示词对象页，提供一键发起功能。返回结果专门针对金融数据进行解析和展示，便于用户理解和使用。此工具不仅需要在用户界面和操作流程上简便易用，更在金融领域的深度和广度上做到精准和专业。
本文将探讨如何通过为金融领域量身定制的提示词，来优化金融大模型的应用效果和精确度，从而满足金融行业对人工智能的高质量需求。
基于这套提示词框架和工具，大大简化了提示工程师的工作流程，结构化了设计场景，无须前置学习复杂的原则、流程，即可支持金融大模型在细分场景的落地应用。
提示词信息抽取精度高
信息抽取（IE）是一种基本的自然语言处理（NLP）任务，旨在将非结构化或半结构化的自然语言文本转换为结构化的特征。它主要包括以下三类子任务：
从文本中识别出特定类型的实体，即实体抽取或命名实体识别（NER）； 确定文本中实体之间的语义关系，即关系抽取（RE）； 识别和理解文本中描述的事件。在应对金融文档信息抽取的关键任务中，文因互联提示工程实验室采用了先进的S²PI框架。这一创新框架使得实验室能够在极短的时间内迅速而高效地完成以往那些基于专家规则的模型所进行的繁复信息抽取工作。
通过S²PI框架的应用，实验室不仅大幅提升了信息处理的准确性和效率，同时也在金融文档信息抽取领域树立了新的标杆，展示了将先进技术应用于实际问题解决过程中的巨大潜力和价值。
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文因互联是一家AI知识管理解决方案服务商，以大模型技术为基座，结合 NLP、提示学习、知识图谱等技术，通过多年行业实践积累，实现对业务文本进行文档解析、智能信息提取、智能内容生成、深度语义理解与关联分析，致力于企业知识的深度挖掘与有序传承，进而助力企业实现提高工作效率，沉淀知识工程。
自成立以来，已服务过金融、建筑、媒体、医疗、航空、通讯等多领域各细分场景，落地上百项目，获得IDC Fintech50、CB Insights Fintech50、毕马威Fintech50等权威机构认证。返回搜狐，查看更多
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