Langchain-Chatchat在审计报告自动生成中的尝试

Langchain-Chatchat在审计报告自动生成中的尝试

在会计师事务所的深夜办公室里，一位审计师正对着十几份PDF文件反复比对——新收入准则的变化点、客户三年来的折旧政策、同行项目的处理方式……这种场景在传统审计工作中再熟悉不过。知识散落在各处，标准不断更新，人工检索不仅耗时，还容易遗漏关键依据。而如今，一个部署在本地服务器上的AI系统，只需几秒就能给出结构化回答，并附上所有引用来源。

这并非科幻情节，而是基于Langchain-Chatchat构建的智能审计辅助系统正在实现的能力。它没有连接互联网，所有数据都留在企业内网中，却能像资深合伙人一样“阅读”过你所有的历史报告和会计准则。

从通用大模型到专业级AI助手：为什么审计不能用ChatGPT？

很多人第一反应是：既然有ChatGPT，为什么不直接问？问题就出在这里——审计工作的核心不是“泛化生成”，而是“精准溯源”。当你说“根据XX准则判断是否存在重大错报风险”时，每一个结论都需要可验证的出处。而云端大模型的“黑箱式回答”恰恰违背了这一基本原则。

更严重的是数据安全问题。一份未公开的财务报表一旦输入公共API，就意味着脱离了企业的控制范围。在金融监管日益严格的今天，这种风险根本无法接受。

于是，一种新的技术路径浮现出来：将大型语言模型（LLM）与私有知识库结合，在本地完成全流程处理。这就是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）架构的核心思想，也是 Langchain-Chatchat 的立足之本。

这个原本名为Chinese-LangChain的开源项目，专注于中文语境下的文档理解与问答优化。它允许用户上传PDF、Word等格式的内部资料，自动解析内容并建立向量索引，然后通过自然语言提问获得带有引用来源的回答。整个过程完全离线运行，真正做到了“AI赋能不越界”。

它是怎么工作的？拆解四步闭环流程

想象一下，这套系统就像一位刚入职但记忆力惊人的审计助理——它已经把你们事务所过去五年所有的底稿、行业监管文件、会计准则通读了一遍，并建立了自己的索引体系。现在你可以随时向它提问。

它的能力构建分为四个阶段：

1. 文档加载与清洗
   支持多种格式输入：PDF、DOCX、PPT、TXT 等。如果是扫描件，则需先经过OCR识别（推荐使用 PaddleOCR 或 Adobe Acrobat）。文本提取后，会进行分段处理，避免长文档导致信息断裂。常用的切片策略是RecursiveCharacterTextSplitter，设置 chunk_size=500~800 字符，overlap=100，确保句子不会被截断。

2. 向量化嵌入（Embedding）
   每一段文字都会被转换成高维向量。这里的关键在于选择适合中文的专业嵌入模型。目前表现优异的是BGE-Small-ZH-v1.5或text2vec-large-chinese，它们在 MTEB-Chinese 榜单上名列前茅。这些模型能准确捕捉“商誉减值测试”、“预期信用损失模型”这类专业术语之间的语义关系。

3. 语义检索（Semantic Search）
   当你提出问题时，比如“本期应收账款坏账准备计提是否充分？”，系统会将该问题也编码为向量，然后在 FAISS 或 Chroma 这类向量数据库中查找最相似的几个文本块。这不是关键词匹配，而是真正的语义理解——即使你问的是“有没有多提坏账”，也能找到关于“预期信用损失法应用”的相关内容。

4. 上下文增强生成（RAG）
   最关键的一步来了：系统不会凭空编造答案，而是把检索到的相关段落作为上下文，连同原始问题一起送入本地大模型（如 ChatGLM3-6B 或 Qwen-7B），由模型综合判断后输出回答。由于输入包含了真实依据，大大降低了“幻觉”发生的概率。

最终结果不仅包括结论，还会列出每一条依据来自哪份文件、第几页，支持一键跳转查看原文。这才是审计工作所需要的“可信AI”。

from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import HuggingFacePipeline # 加载文档 loader = UnstructuredFileLoader("audit_report_2023.pdf") documents = loader.load() splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) texts = splitter.split_documents(documents) # 初始化中文嵌入模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5") # 构建向量库 vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings) # 调用本地大模型（支持GPU加速） llm = HuggingFacePipeline.from_model_id( model_id="THUDM/chatglm3-6b", task="text-generation", device=0 ) # 创建检索问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type="stuff", retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}), return_source_documents=True ) # 执行查询 query = "本期应收账款是否存在重大错报风险？" result = qa_chain({"query": query}) print("回答:", result["result"]) print("引用来源:") for doc in result["source_documents"]: print(f"- {doc.metadata['source']} (页码: {doc.metadata.get('page', 'N/A')})")

这段代码看似简单，实则集成了当前最前沿的本地化AI技术栈。模块之间高度解耦，你可以自由替换其中任何一个组件：换更大的LLM提升生成质量，换更强的Embedding模型提高检索精度，甚至把FAISS换成Milvus以支持分布式部署。

在审计场景中，它到底解决了什么痛点？

我们不妨看几个真实案例：

场景一：新规落地后的快速响应

2023年财政部发布了《企业会计准则解释第16号》，涉及递延所得税的新规定。以往的做法是组织培训、整理备忘录、靠个人记忆执行。而现在，只需将新文件导入系统，第二天审计师就可以直接问：“新租赁合同如何确认递延所得税？” 系统立刻返回适用条款和示例说明，新人也能一次做对。

场景二：跨项目经验复用

某集团子公司出现商誉大幅减值的情况。项目经理想知道类似案例是如何处理的。传统做法是找老员工打听或翻历史邮件。现在只需一句“请提供近三年商誉减值超过资产总额10%的审计案例”，系统便能自动匹配过往项目中的应对策略和披露口径，极大提升了决策效率。

场景三：多人协作的知识一致性

在一个大型合并报表项目中，多个小组分别负责不同子公司。如果没有统一知识源，很容易出现政策理解偏差。通过共享同一个本地知识库，所有人面对同一套标准作答，保证了最终报告的一致性和合规性。

更重要的是，这套系统不是取代审计师，而是放大他们的专业价值——让人专注于判断、沟通和风险评估，而不是重复的信息搬运。

实战部署建议：如何让它真正“好用”？

很多团队尝试搭建类似系统，却发现效果不如预期。原因往往出在细节设计上。以下是我们在实际落地中总结的经验：

1. 文档质量决定上限

• 扫描件必须高质量OCR，否则提取的文字全是乱码。
• 推荐使用 Adobe Acrobat Pro 或 PaddleOCR 进行预处理，保留原始排版结构。
• 对表格类内容，可启用unstructured库的 table extraction 功能，单独解析。

2. 分块策略影响检索精度

• 不要盲目使用固定长度切分。应在章节标题、段落边界处强制分割。
• 可结合MarkdownHeaderTextSplitter或自定义规则，在“五、管理层讨论与分析”这类标题处断开。
• 设置适当的重叠（overlap=100~150），防止上下文丢失。

3. 模型选型要有取舍

• 嵌入模型优先选 BGE 系列（bge-small-zh > bge-base-zh），兼顾速度与精度。
• LLM 方面，若显存充足（≥16GB），可用 ChatGLM3-6B；若资源有限，可采用量化版本（GGUF格式 + llama.cpp）在CPU运行。
• 切忌“越大越好”——70B模型虽然强大，但响应延迟可能高达数十秒，严重影响体验。

4. 硬件配置参考

注：通过 GPTQ/QLoRA 量化技术，可将6B模型压缩至10GB以内显存运行。

5. 权限与审计日志不可忽视

• 集成 LDAP/AD 账号体系，实现身份认证。
• 记录每次查询内容、用户ID、时间戳，用于后续责任追溯。
• 敏感操作（如删除知识库）需二次确认。

6. 持续迭代机制才是生命力所在

• 每个项目结束后，将其最终版报告纳入知识库。
• 定期评估检索准确率，对误检案例进行反馈训练。
• 可设置“专家复核”流程，对AI生成内容打标修正，逐步优化模型表现。

展望：未来的审计工作流会是什么样？

设想这样一个画面：审计师打开笔记本，启动本地Web界面，上传客户财报初稿。系统自动扫描全文，标记出“收入确认方法变更”、“关联交易占比上升”等潜在风险点，并弹出提示：“检测到会计政策调整，请确认是否已执行充分程序”。

他点击其中一个风险项，系统立即展示：
- 《中国注册会计师审计准则第1141号》相关规定；
- 上年度同类客户的审计处理方式；
- 内部质量控制手册中的检查清单；
- 自动生成的风险应对建议草稿。

他只需稍作修改，即可生成正式底稿。整个过程耗时不到十分钟，且每一步都有据可查。

这不是未来，而是当下就能实现的技术现实。随着小型高效中文模型的持续突破（如通义千问-Qwen-Max、深度求索-DeepSeek-V2），这类系统的部署门槛将进一步降低。我们可以预见，“每位审计师配一个AI协审员”将成为行业标配。

更重要的是，这种模式重新定义了AI的角色——它不再是替代人类的“超级大脑”，而是忠实可靠的“知识外脑”。它不创造规则，但帮助我们更好地遵循规则；它不做出判断，但让判断更有依据。

对于希望在合规前提下引入智能化的专业服务机构而言，Langchain-Chatchat 提供了一条清晰可行的技术路径：让大模型真正服务于人，而不是凌驾于人之上。