LLMs-in-Finance
金融大模型落地资料库，Notebook 直接跑通行业案例
LLMs-in-Finance 是一个聚焦金融行业的大模型应用资料库，以 Jupyter Notebook 为主要载体，系统整理了生成式 AI 与 AI Agent 在金融场景中的落地思路、论文、案例和代码示例。它解决的是金融从业者与算法工程师在探索大模型时资料零散、缺少行业针对性指引的问题。核心能力包括：梳理金融领域 LLM 的典型任务（如财报分析、风险评估、投研问答、合规审查），汇总提示工程与 Agent 编排方法，提供可运行的 Notebook 示例帮助快速验证想法。项目更像一份持续更新的行业知识地图，适合作为金融 AI 方向的入门索引和方案参考，而非开箱即用的生产框架。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 按金融业务场景组织内容，财报、风控、投研等方向有明确索引
- 以 Notebook 呈现，示例可直接运行验证，降低上手门槛
- 覆盖生成式 AI 与 Agent 两条主线，兼顾提示工程和自动化编排
不足之处
- 内容以资料汇编为主，缺少统一可复用的工程化框架
- 更新节奏和深度依赖维护者，部分主题可能停留在概念层面
适用场景
- 金融从业者快速了解大模型在本行业的应用方向
- 算法工程师寻找金融场景的 Notebook 原型参考
- 投研或风控团队做 LLM 方案调研时作为资料索引
替代项目
FinGPT、AI4Finance-Foundation
项目介绍
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