local-llms-analyse-finance
local-llms-analyse-finance 是一个利用本地大语言模型进行财务数据分析的开源项目。它的核心功能是使用 Llama2 等模型，自动对用户银行交易数据进行分类和打标，从而生成可视化的个人财务仪表盘。
这个项目主要解决了两个问题：一是手动整理账单耗时费力，二是将敏感财务数据上传至云端存在隐私风险。通过本地化部署，local-llms-analyse-finance 让用户能够在不联网的情况下完成智能分析，确保资金流向数据不出本地设备。
它非常适合注重隐私安全的开发者、AI 研究者以及希望尝试本地 AI 应用的进阶用户。依托 Ollama 框架，项目在 MacOS 和 Linux 环境下运行流畅。其独特之处在于完全离线的数据处理能力，既发挥了大模型的语义理解优势，又规避了数据泄露隐患。对于想要探索 AI 辅助理财且重视数据安全的朋友来说，这是一个非常实用的参考方案。
使用场景
自由职业者李明每月需从银行导出数千条流水记录，用于复盘个人开支结构并制定下月预算计划。
没有 local-llms-analyse-finance 时
- 人工逐条核对银行流水极其枯燥，平均每周需耗费 3 小时以上进行手工录入。
- 主流在线记账应用要求上传敏感数据，用户因隐私顾虑而拒绝使用云端服务。
- 传统关键词匹配无法灵活识别复杂交易描述，如“美团外卖”常被误标为娱乐而非餐饮。
- 缺乏动态图表支持，仅凭表格难以快速发现异常消费或长期储蓄目标进度。
使用 local-llms-analyse-finance 后
- local-llms-analyse-finance 利用本地部署的 Llama2 模型批量自动打标，几分钟即可完成千条数据处理。
- 所有计算均在本地终端完成，无需联网上传，确保银行账号与交易明细绝对安全。
- 大语言模型具备语义理解能力，能精准将模糊描述归类为交通、餐饮或办公等具体科目。
- 项目内置仪表板功能，一键生成可视化图表，直观呈现月度支出分布与同比变化。
借助本地大模型技术，实现了隐私安全与智能分析的双重突破，极大提升了个人财务管理效率。
运行环境要求
- Linux
- macOS
未说明
未说明
快速开始
本地大语言模型金融分析
在本项目中，我探索了如何利用本地大语言模型（Local LLMs）来标注数据并辅助分析。具体来说，我使用了 Llama2 模型自动对我的银行交易数据进行分类。
使用 Ollama 安装本地大语言模型（目前支持 MacOS 和 Linux）
教程视频：
https://www.youtube.com/watch?v=h_GTxRFYETY
个人财务仪表盘：
免责声明：
本仓库中的示例数据均为虚构，仅供说明用途。
常见问题
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