课程简介
本课程聚焦于金融大模型在领域微调与指令微调阶段的数据构建与质量保障，系统讲解从专业知识图谱构建、业务场景数据设计到指令模板与响应规范制定的全流程方法。课程涵盖金融术语库建设、合规场景数据构造、多任务指令设计等核心内容，并深入介绍数据质量评估框架与持续改进机制。通过本课程学习，学员将掌握高质量、专业化金融微调数据的构建能力，确保大模型在金融业务中输出准确、合规、可用的结果
目标收益
掌握金融知识图谱与专业术语体系的构建方法与验证机制；
具备业务场景与合规场景数据的构造能力，支持模型实战应用；
学会设计多样化、层次化的指令数据，提升模型任务执行能力；
培训对象
课程内容
1. 领域微调数据构建（1天）
1.1 专业知识数据构建
金融知识图谱构建
概念关系提取
实体关系建模
知识验证机制
专业术语库构建
术语定义收集
同义词体系建设
多语言映射
2.2 场景化数据构建
业务场景数据
客户服务对话
投资咨询问答
风险评估案例
合规场景数据
政策法规解读
合规审查案例
风控预警数据
3. 指令微调数据构建（1天）
3.1 指令数据设计
指令模板设计
多样化指令形式
任务类型覆盖
复杂度层次划分
响应规范设计
输出格式规范
专业性要求
安全边界定义
3.2 金融指令数据构造
专业任务指令
金融分析指令
风险评估指令
合规审查指令
场景化指令
客户服务指令
投资咨询指令
报告生成指令
4. 数据质量评估（1天）
4.1 数据质量评估框架
基础质量评估
数据完整性检查
格式规范性验证
语言质量评估
专业性评估
金融知识准确性
专业术语规范性
逻辑一致性检查
安全合规评估
隐私泄露检测
合规性审查
敏感信息检查
4.2 持续改进机制
数据优化流程
问题数据筛查
数据更新机制
质量反馈闭环
评估标准迭代
评估指标优化
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