nolancacheux/Rag-Equity-Research-Agent
🤖 AI एजेंटnolancacheux
मल्टी-सोर्स इक्विटी रिसर्च के लिए एक स्वायत्त AI एजेंट, जो हाइब्रिड RAG और रीयल-टाइम वित्तीय डेटा का उपयोग करता है।
Rag-Equity-Research-Agent एक परिष्कृत फ्रेमवर्क है जिसे इक्विटी विश्लेषण की श्रम-साध्य प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके मूल में, यह वित्तीय अनुसंधान के लिए आवश्यक जटिल, बहु-चरणीय तर्क वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने के लिए LangGraph का उपयोग करता है। एजेंट एक हाइब्रिड RAG (Retrieval-Augmented Generation) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि संरचित वित्तीय डेटा और Reddit या समाचार फ़ीड जैसे स्रोतों से असंरचित भावना (sentiment) का सटीक संश्लेषण हो सके।
प्रमुख तकनीकी विशेषताओं में उच्च गुणवत्ता वाली रिपोर्ट तैयार करने के लिए Azure OpenAI के साथ एकीकरण और एक मॉड्यूलर FastAPI संरचना शामिल है जो आसान विस्तार की अनुमति देती है। एजेंट को मल्टी-सोर्स इनजेशन को संभालने के लिए बनाया गया है, जो विशेष रूप से मौलिक विश्लेषण के लिए SEC 10-K फाइलिंग और वर्तमान मूल्य निर्धारण के लिए रीयल-टाइम मार्केट फ़ीड को लक्षित करता है। इन अलग-अलग डेटा बिंदुओं के संग्रह और संश्लेषण को स्वचालित करके, यह व्यापक निवेश अनुसंधान रिपोर्ट तैयार करने में लगने वाले समय को काफी कम कर देता है। यह प्रोजेक्ट कंटेनर-रेडी है, जिसे Azure Container Apps पर परिनियोजन के लिए अनुकूलित किया गया है, और यह Telegram इंटरफ़ेस और प्रोग्रामेटिक REST API दोनों के माध्यम से लचीले इंटरैक्शन मॉडल प्रदान करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─LangGraph-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन
- ├─मल्टी-सोर्स डेटा के लिए हाइब्रिड RAG
- └─Azure-रेडी कंटेनर परिनियोजन
🎯के लिए
- ├─वित्तीय विश्लेषक
- ├─AI इंजीनियर
- └─फिनटेक डेवलपर्स