financial chat

금융 채팅

LangChain, LangGraph, OpenBB, Claude 3 Opus 및 Streamlit을 기반으로 하는 금융 채팅 애플리케이션입니다.

블로그 기사

이 프로젝트를 구축하는 과정이 궁금하다면 다음 블로그 기사를 확인하세요.

• LangChain, OpenBB 및 Claude 3 Opus를 사용하여 에이전트 주식 분석 도구 구축
• 기본 및 기술 도구를 갖춘 AI 주식 분석 에이전트 확장
• 엣지 개선: 추세선, 업종, 감정
• 알파 잠금 해제: AI 기반 주식 선택을 위한 상대적 강도 활용
• 더 큰 그림 보기: 차트 기반 기술 분석 추가
• 유니버스 스캐닝을 통해 AI 주식 분석 에이전트 강화
• AI 주식 거래의 위험 관리: 성공의 열쇠
• AI Stock AgentExecutor를 LangGraph로 변환
• LangGraph를 통해 다중 에이전트의 성능 활용
• Copilot을 사용하여 AWS에 AI 주식 분석 에이전트 배포

특징

• OpenBB를 사용하여 금융 데이터를 가져옵니다.
• AI를 활용하여 기술적 분석 요약을 생성합니다.
• 주가 이력, 정량적 통계 등 제공
• 주식의 상대적 강도를 계산합니다.
• 뉴스 기사에 대한 감성 분석
• FinViz 필터를 사용한 우주 스캐닝
• 기술적으로 파생된 중지 및 R 배수를 사용한 위험 관리 기법
• 채팅 기반 상호작용을 위한 Interactive Streamlit UI
• LangGraph를 사용한 다중 에이전트 작업 흐름
• Copilot CLI를 사용하여 AWS에 배포

설치

1. Poetry를 사용하여 필요한 종속성을 설치합니다.

poetry install

2. 필요한 환경 변수를 설정합니다. 다음과 같이 프로젝트 루트에 .env 를 생성할 수 있습니다.

 export OPENAI_API_KEY= < your-api-key >
export OPENBB_TOKEN= < your-openbb-token >
export TIINGO_API_KEY= < your-tiingo-api-key >
export IMGUR_CLIENT_ID= < your-imgur-client-id >
export IMGUR_CLIENT_SECRET= < your-imgur-client-secret >
export FMP_API_KEY= < fmp-api-key >
export INTRINIO_API_KEY= < intrinio-api-key > 

용법

간소화된 UI

Streamlit 앱을 실행합니다.

streamlit run app/ui.py

FastAPI 서버

FastAPI 서버를 시작합니다.

uvicorn app.server:app --host 0.0.0.0 --port 8080

LangServe를 통해 Swagger Docs를 보고 Playground를 테스트할 수 있습니다.

도커

Docker 이미지를 빌드합니다.

docker build -t financial-chat .

Docker 컨테이너를 실행합니다.

docker run -p 8080:8080 --env-file .env financial-chat

프로젝트 구조

• app/ : 주요 애플리케이션 코드
  • chains/ : LangChain 에이전트 및 프롬프트
  • features/ : 기능별 코드(기술적 분석, 차트 작성)
  • tools/ : 데이터 검색 및 분석을 위한 사용자 정의 도구
  • ui.py : 간소화된 UI
  • server.py : FastAPI 서버
• Dockerfile : 애플리케이션 빌드를 위한 Dockerfile
• pyproject.toml : 프로젝트 종속성 및 구성
• README.md : 프로젝트 문서

흐름도