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作品名称：基于Baichuan2的银行大模型对公产品智能问答系统
学校名称：山东科技大学交通学院
参赛队伍：FinMind智汇
队伍编号：220730
参赛学生：宫丰霖杨玉婕程灿邓祥磊
指导老师：董仕豪
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
请在微信端进行投票。点此扫描二维码。

详细说明

该系统基于Baichuan2-7B-Chat模型，通过LoRA、DPO与RAG技术组合微调，聚焦银行对公业务智能问答场景开发。开发背景是银行对公业务产品条款多、政策更新快，传统人工咨询存在服务口径不统一、效率低、人力成本高的问题，且无法满足企业客户7×24小时咨询需求，垂类大模型技术发展为解决这些痛点提供了可能。

系统采用“离线训练+在线推理”双层架构。离线训练层从银行官网、FAQ文档等采集10万条问答数据，经处理后用LLaMA-Factory框架完成LoRA微调以记忆业务知识，再用1万对偏好样本进行DPO调优；在线推理层将知识库切分向量化存入FAISS向量库，用户查询时匹配相关片段并可结合实时搜索，整合后输入模型生成带引用的结构化回答。

系统可覆盖开户、贷款、跨境金融等对公场景咨询，支持多轮对话与主动澄清，还能为客户经理提供知识查询、话术生成等支持。企业客户通过银行多渠道提问，2.5秒内获结构化回答，客户经理可登录内网查询政策，TruLen综合评分达87.8分，能降低咨询成本、缩短服务等待时间。