LLMs-in-Finance
金融大模型落地资料库，Notebook 直接跑通行业案例
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项目介绍
Star 增长趋势
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 894
使用教程
环境要求
- 无需运行环境
安装与启动步骤
-
1当课程索引
仓库整理金融领域 LLM 的论文、数据与工具，偏资料型。
-
2按场景分
投研、风控、客服、量化各有对应章节，按业务挑。
-
3注意合规
金融场景对可解释性与留痕要求高，方案要能审计。
-
4验证数据时效
金融语料时效性强，看条目是否还适用。
如何确认成功
能定位到目标场景的论文与开源工具。
注意事项
- 资料型仓库，不含可运行代码。
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
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