確保LLM在財務分析中結果的可靠性和可信性，可以從以下幾個方面著手：
數據質量：使用高質量、結構化的財務數據來源，如SEC文件、公司財報等，能夠顯著降低模型的“幻覺”風險，提升分析的準確性。
模型訓練：選擇經過專業訓練的LLM，這些模型應該在財務數據和分析上進行過專門的調整，以提高其在特定領域的表現。
結果驗證：對LLM的分析結果進行交叉驗證，通過與專業分析師的評估進行比較，確保結果的一致性和準確性。
持續監控：定期檢查和更新模型，根據市場變化和新數據進行調整，確保模型始終保持最新的分析能力。
用戶反饋：鼓勵用戶對LLM的分析結果提供反饋，這樣可以不斷改進模型的準確性和可靠性。