企业官网建设流程全解析

查看网站dns,无锡住房和城乡建设局网站,保障性租赁住房管理平台,北京商场排名前十GLM-4-9B-Chat-1M实战案例#xff1a;用网页浏览代码执行功能自动抓取分析年报 1. 引言#xff1a;当AI能读完200万字 想象一下这样的场景#xff1a;你需要分析一家上市公司长达300页的年报#xff0c;传统方法可能需要几天时间阅读和整理关键数据。现在#xff0c;借助…GLM-4-9B-Chat-1M实战案例用网页浏览代码执行功能自动抓取分析年报1. 引言当AI能读完200万字想象一下这样的场景你需要分析一家上市公司长达300页的年报传统方法可能需要几天时间阅读和整理关键数据。现在借助GLM-4-9B-Chat-1M模型这个过程可以缩短到几分钟。GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的超长上下文对话模型支持1M token约200万汉字的上下文长度这意味着它可以一次性处理整本年报文档。更令人兴奋的是它内置了网页浏览和代码执行功能可以实现自动化数据抓取和分析。本文将带你体验如何用这个模型自动抓取上市公司年报并从中提取关键财务指标进行分析。2. 准备工作2.1 环境配置首先确保你的环境满足以下要求GPU至少24GB显存RTX 3090/4090操作系统Linux推荐Windows WSL也可运行Python 3.8安装必要的依赖pip install transformers vllm requests beautifulsoup4 pandas2.2 模型加载使用vLLM加速推理from vllm import LLM, SamplingParams llm LLM( modelTHUDM/glm-4-9b-chat-1m, enable_chunked_prefillTrue, max_num_batched_tokens8192 ) sampling_params SamplingParams(temperature0.7, top_p0.9)3. 实战年报自动分析流程3.1 网页浏览功能抓取年报GLM-4-9B-Chat-1M内置网页浏览功能可以直接获取网页内容。以下是获取上市公司年报的示例def fetch_annual_report(company_code): prompt f 请浏览上海证券交易所网站查找股票代码为{company_code}的公司最新年度报告(PDF) 并将报告内容转换为文本格式返回。 outputs llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text3.2 解析年报文本获取年报文本后我们可以让模型提取关键财务数据def analyze_financial_data(report_text): prompt f 请分析以下年报内容提取以下关键财务指标 1. 营业收入及增长率 2. 净利润及增长率 3. 资产负债率 4. 经营活动现金流 5. 主要业务板块收入构成 年报内容 {report_text[:100000]}...截取部分示例 outputs llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text3.3 代码执行进行数据分析模型还可以执行Python代码进行更复杂的分析def financial_analysis(code): report fetch_annual_report(code) analysis analyze_financial_data(report) # 让模型生成可视化代码 prompt f 根据以下财务分析结果编写Python代码生成可视化图表 {analysis} 要求 1. 使用matplotlib绘制收入与利润增长趋势图 2. 使用pie图展示业务构成 3. 将图表保存为图片文件 outputs llm.generate(prompt, sampling_params) exec(outputs[0].text) # 执行生成的代码4. 完整案例演示让我们以一家上市公司为例展示完整流程# 分析贵州茅台2022年年报 financial_analysis(600519)模型将自动完成以下步骤访问上交所网站获取年报PDF将PDF转换为文本提取关键财务指标生成分析报告创建可视化图表整个过程只需几分钟而传统方法可能需要数小时甚至数天。5. 进阶技巧5.1 处理超长文档对于特别长的年报可以使用模型的chunk处理功能def process_long_document(text): chunk_size 500000 # 50万字一个chunk chunks [text[i:ichunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] results [] for chunk in chunks: prompt f请总结以下文档内容的关键点\n{chunk} outputs llm.generate(prompt, sampling_params) results.append(outputs[0].text) return \n.join(results)5.2 多公司对比分析利用1M上下文的优势可以同时分析多家公司def compare_companies(*codes): reports [] for code in codes: reports.append(fetch_annual_report(code)) prompt f 请对比分析以下多家公司的年报 {reports} 要求 1. 制作对比表格显示关键财务指标 2. 分析各公司优劣势 3. 给出投资建议 outputs llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text6. 总结GLM-4-9B-Chat-1M的超长上下文和代码执行能力为金融分析带来了革命性的变化效率提升几分钟完成传统需要数天的工作准确性高避免人工阅读的疏漏深度分析可以执行复杂的数据处理和可视化批量处理同时分析多家公司数据对于金融从业者、投资分析师和企业管理者来说这无疑是一个强大的工具。通过本文的案例你已经掌握了使用GLM-4-9B-Chat-1M进行自动化财务分析的基本方法可以尝试应用到实际工作中。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。