financial insight ai agent

¿Agente de inteligencia artificial de Financial Insight?

Transforme su investigación de inversiones con conocimientos basados ​​en IA y canales de análisis automatizados.

? Tabla de contenido

• Descripción general
• Características clave
• Empezando
  • Requisitos previos
  • Instalación
• Arquitectura
• Ejemplos de uso
• Seguridad
• Contribuyendo
• Recursos relacionados
• Licencia

? Descripción general

El Financial Insight AI Agent es un sofisticado asistente multimodal que revoluciona la investigación de inversiones al aprovechar el poder de la inteligencia artificial. Construido sobre la infraestructura de la nube de AWS e implementado utilizando el kit de desarrollo de la nube (CDK) de AWS, este proyecto ofrece capacidades de análisis financiero automatizado y escalable.

Características clave

• Motor de análisis multimodal

  • Procese diversas fuentes de datos, incluidos estados financieros, datos de mercado y fuentes de noticias.
  • Genere conocimientos integrales a través del análisis de referencias cruzadas
  • Ofrezca recomendaciones de inversión prácticas

• Inteligencia impulsada por IA

  • Aproveche los modelos avanzados de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones
  • Emplear procesamiento de lenguaje natural para el análisis de sentimientos
  • Proporcionar análisis predictivos de las tendencias del mercado.

• Infraestructura de nivel empresarial

  • Infraestructura como código (IaC) utilizando AWS CDK
  • Escalado automatizado y gestión de recursos
  • Funciones integradas de seguridad y cumplimiento

Empezando

Requisitos previos

Antes de comenzar, asegúrese de tener instalado lo siguiente:

• Python 3.12.5 o posterior
• Node.js 22.0.0 o posterior
• Cuenta de AWS con los permisos adecuados
• AWS CLI configurado con sus credenciales

Instalación

1. Configurar el entorno de desarrollo

 # Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/financial-insight-ai-agent
cd financial-insight-ai-agent

# Install uv package manager
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. Crear un entorno Python

 # Create and activate virtual environment
uv python install 3.12.5
uv venv --python 3.12.5
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venvScriptsactivate 

3. Instalar dependencias

 # Install project dependencies
uv sync

# Install AWS CDK CLI globally
npm install -g aws-cdk

4. Configurar el entorno AWS

 # Bootstrap AWS CDK in your account
cdk bootstrap

# Deploy the stack
cdk deploy

Arquitectura

 gráfico TD
    A[Cliente] -->|API Gateway| B[Función Lambda]
    B -->|Solicitud de proceso| C[lecho amazónico]
    C -->|Procesamiento de IA| D[Modelo de la Fundación Claude]
    B -->|Acceso a datos| mi[DynamoDB]
    B -->|Almacenamiento de archivos| F[Cubo S3]
    G[CloudWatch] -->|Monitoreo| B

Ejemplos de uso

 # Example: Initialize the AI agent
from financial_insight import AIAgent

agent = AIAgent ()

# Analyze a company's financial health
analysis = agent . analyze_company ( "AAPL" )
print ( analysis . summary )

Seguridad

• Todas las implementaciones incluyen integración con AWS WAF
• Datos cifrados en reposo y en tránsito
• Roles de IAM con acceso con privilegios mínimos
• Auditorías y actualizaciones de seguridad periódicas

? Contribuyendo

¡Agradecemos las contribuciones! Siga estos pasos:

1. Bifurcar el repositorio
2. Cree una rama de funciones ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add AmazingFeature' )
4. Empujar a la rama ( git push origin feature/AmazingFeature )
5. Abrir una solicitud de extracción

? Recursos relacionados

• Muestras de Amazon Bedrock - Asistente de investigación de inversiones
• Referencia de Python de AWS CDK
• Documentación ultravioleta

? Licencia

Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

---

Creado con ❤️ para la comunidad de tecnología financiera