如何用LangChain函数+ChatGPT API实现多期资产负债表分析应用？

一、核心LangChain组件选型 #

针对数据格式不统一的痛点，优先选择以下组件组合：

• 结构化数据提取：ChatPromptTemplate + LLMChain，通过精准prompt引导GPT将非结构化资产负债表文本转换为标准化JSON格式，覆盖多期年份与核心科目。无需依赖固定格式的解析器，靠LLM的语义理解能力适配多样输入。
• 多期数据对齐：SimpleSequentialChain，先单独提取各年份的财务数据，再执行跨期对齐逻辑，确保相同科目在不同年份的数值一一对应，解决格式混乱导致的匹配问题。
• 计算逻辑落地：自定义Python函数替代LLM计算，避免模型计算误差。仅用LangChain处理文本理解与分析，计算环节交给原生代码保证准确性。
• SWOT分析生成：FewShotPromptTemplate + LLMChain，通过示例引导模型基于财务数据生成专业的SWOT分析，确保分析维度贴合财务场景。

二、非结构化资产负债表的结构化处理 #

重点通过prompt约束输出格式，解决数据不统一问题：

1. 设计prompt模板，明确要求模型识别所有年份、提取核心科目（流动资产、流动负债、总资产等），输出严格JSON：

请将以下资产负债表文本转换为结构化JSON数据，包含所有出现的年份及对应核心财务科目数值：
{balance_sheet_text}
输出格式示例：
{{
  "financial_data": [
    {{"year": 2022, "current_assets": 1000000, "current_liabilities": 500000, ...}},
    {{"year": 2023, "current_assets": 1200000, "current_liabilities": 450000, ...}}
  ]
}}

2. 用ChatOpenAI加载GPT模型，结合LLMChain执行prompt，得到结构化数据后做合法性校验（如数值类型、年份完整性）。

三、多期财务比率计算 #

将结构化数据传入自定义函数完成计算，示例代码：

def calculate_financial_ratios(financial_data):
    ratio_results = []
    for period in financial_data:
        year = period["year"]
        # 流动比率
        current_ratio = round(period["current_assets"] / period["current_liabilities"], 2)
        # 资产负债率
        debt_to_asset_ratio = round(period["total_liabilities"] / period["total_assets"], 2)
        # 净资产收益率（若有净利润数据）
        roe = round(period["net_profit"] / period["shareholders_equity"], 2) if "net_profit" in period else None
        
        ratio_results.append({
            "year": year,
            "current_ratio": current_ratio,
            "debt_to_asset_ratio": debt_to_asset_ratio,
            "roe": roe
        })
    return ratio_results

四、财务数据驱动的SWOT分析 #

设计针对性prompt生成专业分析，示例模板：

基于以下多期财务数据及计算出的比率：
财务数据：{structured_data}
比率结果：{ratio_data}
请从财务视角生成SWOT分析：
- 优势：列出财务层面的核心竞争力，如流动比率持续上升、资产负债率优化等
- 劣势：指出财务短板，如净资产收益率下滑、现金流储备不足等
- 机会：基于财务现状推导潜在业务机会，如充足流动资产可用于产能扩张
- 威胁：分析财务隐含风险，如短期负债占比过高带来的偿债压力

用ChatPromptTemplate加载该模板，结合LLMChain生成分析内容，可加入行业基准数据提升分析精准度。

五、整体流程串联 #

1. 加载资产负债表文本（本地文件或字符串输入）
2. 调用LLMChain完成结构化数据提取
3. 传入自定义函数计算多期比率
4. 将结构化数据与比率结果传入LLMChain生成SWOT分析
5. 输出最终的比率报表与SWOT分析报告

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jasmine