GLM-4-9B-Chat-1M实战案例：用网页浏览+代码执行功能自动抓取分析年报-平芜编程栈

GLM-4-9B-Chat-1M实战案例：用网页浏览+代码执行功能自动抓取分析年报

1. 引言：当AI能读完200万字

想象一下这样的场景：你需要分析一家上市公司长达300页的年报，传统方法可能需要几天时间阅读和整理关键数据。现在，借助GLM-4-9B-Chat-1M模型，这个过程可以缩短到几分钟。

GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的超长上下文对话模型，支持1M token（约200万汉字）的上下文长度，这意味着它可以一次性处理整本年报文档。更令人兴奋的是，它内置了网页浏览和代码执行功能，可以实现自动化数据抓取和分析。

本文将带你体验如何用这个模型自动抓取上市公司年报，并从中提取关键财务指标进行分析。

2. 准备工作

2.1 环境配置

首先确保你的环境满足以下要求：

GPU：至少24GB显存（RTX 3090/4090）
操作系统：Linux推荐，Windows WSL也可运行
Python 3.8+

安装必要的依赖：

pip install transformers vllm requests beautifulsoup4 pandas

2.2 模型加载

使用vLLM加速推理：

from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="THUDM/glm-4-9b-chat-1m", enable_chunked_prefill=True, max_num_batched_tokens=8192 ) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9)

3. 实战：年报自动分析流程

3.1 网页浏览功能抓取年报

GLM-4-9B-Chat-1M内置网页浏览功能，可以直接获取网页内容。以下是获取上市公司年报的示例：

def fetch_annual_report(company_code): prompt = f""" 请浏览上海证券交易所网站，查找股票代码为{company_code}的公司最新年度报告(PDF)， 并将报告内容转换为文本格式返回。 """ outputs = llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text

3.2 解析年报文本

获取年报文本后，我们可以让模型提取关键财务数据：

def analyze_financial_data(report_text): prompt = f""" 请分析以下年报内容，提取以下关键财务指标： 1. 营业收入及增长率 2. 净利润及增长率 3. 资产负债率 4. 经营活动现金流 5. 主要业务板块收入构成 年报内容： {report_text[:100000]}...（截取部分示例） """ outputs = llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text

3.3 代码执行进行数据分析

模型还可以执行Python代码进行更复杂的分析：

def financial_analysis(code): report = fetch_annual_report(code) analysis = analyze_financial_data(report) # 让模型生成可视化代码 prompt = f""" 根据以下财务分析结果，编写Python代码生成可视化图表： {analysis} 要求： 1. 使用matplotlib绘制收入与利润增长趋势图 2. 使用pie图展示业务构成 3. 将图表保存为图片文件 """ outputs = llm.generate(prompt, sampling_params) exec(outputs[0].text) # 执行生成的代码

4. 完整案例演示

让我们以一家上市公司为例展示完整流程：

# 分析贵州茅台2022年年报 financial_analysis("600519")

模型将自动完成以下步骤：

访问上交所网站获取年报PDF
将PDF转换为文本
提取关键财务指标
生成分析报告
创建可视化图表

整个过程只需几分钟，而传统方法可能需要数小时甚至数天。

5. 进阶技巧

5.1 处理超长文档

对于特别长的年报，可以使用模型的chunk处理功能：

def process_long_document(text): chunk_size = 500000 # 50万字一个chunk chunks = [text[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(text), chunk_size)] results = [] for chunk in chunks: prompt = f"请总结以下文档内容的关键点：\n{chunk}" outputs = llm.generate(prompt, sampling_params) results.append(outputs[0].text) return "\n".join(results)

5.2 多公司对比分析

利用1M上下文的优势，可以同时分析多家公司：

def compare_companies(*codes): reports = [] for code in codes: reports.append(fetch_annual_report(code)) prompt = f""" 请对比分析以下多家公司的年报： {reports} 要求： 1. 制作对比表格显示关键财务指标 2. 分析各公司优劣势 3. 给出投资建议 """ outputs = llm.generate(prompt, sampling_params) return outputs[0].text