基于大语言模型的财会知识图谱构建及应用展望
【摘 要】 生成式人工智能（AIGC）的快速崛起，掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮，对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性，而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱，使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍，构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此，文章调用GPT-4o mini API，利用提示词工程（Prompt）与智能体（Agent）思路方法进行自动化知识抽取，构建中国会计准则知识图谱，从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系，为大模型优化微调提供数据层支持。（剩余16871字）