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financial insight ai agent

Code Source AI

1.0.0

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Agent IA d’informations financières ?

Transformez votre recherche en investissement grâce à des informations basées sur l'IA et des pipelines d'analyse automatisés.

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Aperçu
Principales fonctionnalités
Commencer
- Conditions préalables
- Installation
Architecture
Exemples d'utilisation
Sécurité
Contribuer
Ressources connexes
Licence

? Aperçu

Le Financial Insight AI Agent est un assistant multimodal sophistiqué qui révolutionne la recherche en investissement en exploitant la puissance de l’intelligence artificielle. Construit sur l'infrastructure cloud AWS et déployé à l'aide du AWS Cloud Development Kit (CDK), ce projet offre des capacités d'analyse financière automatisées et évolutives.

Principales fonctionnalités

Moteur d'analyse multimodale
- Traiter diverses sources de données, notamment les états financiers, les données de marché et les flux d'actualités
- Générez des informations complètes grâce à une analyse de références croisées
- Fournir des recommandations d’investissement concrètes
Intelligence alimentée par l'IA
- Tirer parti de modèles avancés d’apprentissage automatique pour la reconnaissance de formes
- Utiliser le traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments
- Fournir des analyses prédictives pour les tendances du marché
Infrastructure de niveau entreprise
- Infrastructure en tant que code (IaC) à l'aide d'AWS CDK
- Mise à l’échelle et gestion des ressources automatisées
- Fonctionnalités de sécurité et de conformité intégrées

Commencer

Conditions préalables

Avant de commencer, assurez-vous que les éléments suivants sont installés :

Python 3.12.5 ou version ultérieure
Node.js 22.0.0 ou version ultérieure
Compte AWS avec les autorisations appropriées
AWS CLI configuré avec vos informations d'identification

Installation

1. Configurer l'environnement de développement

 # 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. Créer un environnement 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. Installer les dépendances

 # Install project dependencies
uv sync

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

4. Configurer l'environnement AWS

 # Bootstrap AWS CDK in your account
cdk bootstrap

# Deploy the stack
cdk deploy

Architecture

 graphique TD
    A[Client] -->|Passerelle API| B[Fonction Lambda]
    B -->|Demande de processus| C[Socle rocheux amazonien]
    C -->|Traitement IA| D[Modèle de la Fondation Claude]
    B -->|Accès aux données| E[DynamoDB]
    B -->|Stockage de fichiers| F[Seau S3]
    G[CloudWatch] -->|Surveillance| B

Exemples d'utilisation

 # 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 )

Sécurité

Tous les déploiements incluent l'intégration d'AWS WAF
Données chiffrées au repos et en transit
Rôles IAM avec accès au moindre privilège
Audits de sécurité et mises à jour réguliers

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Nous apprécions les contributions ! Veuillez suivre ces étapes :

Forker le référentiel
Créer une branche de fonctionnalités ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
Validez vos modifications ( git commit -m 'Add AmazingFeature' )
Pousser vers la branche ( git push origin feature/AmazingFeature )
Ouvrir une demande de tirage