financial insight ai agent

Agente de IA de insights financeiros?

Transforme sua pesquisa de investimento com insights baseados em IA e pipelines de análise automatizados.

? Índice

• Visão geral
• Principais recursos
• Começando
  • Pré-requisitos
  • Instalação
• Arquitetura
• Exemplos de uso
• Segurança
• Contribuindo
• Recursos relacionados
• Licença

? Visão geral

O Financial Insight AI Agent é um assistente multimodal sofisticado que revoluciona a pesquisa de investimentos ao aproveitar o poder da inteligência artificial. Construído na infraestrutura de nuvem AWS e implantado usando o AWS Cloud Development Kit (CDK), este projeto oferece recursos escalonáveis ​​de análise financeira automatizada.

Principais recursos

• Mecanismo de análise multimodal

  • Processe diversas fontes de dados, incluindo demonstrações financeiras, dados de mercado e feeds de notícias
  • Gere insights abrangentes por meio de análise de referência cruzada
  • Forneça recomendações de investimento acionáveis

• Inteligência alimentada por IA

  • Aproveite modelos avançados de aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões
  • Empregue processamento de linguagem natural para análise de sentimentos
  • Fornece análises preditivas para tendências de mercado

• Infraestrutura de nível empresarial

  • Infraestrutura como código (IaC) usando AWS CDK
  • Dimensionamento automatizado e gerenciamento de recursos
  • Recursos integrados de segurança e conformidade

Começando

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter o seguinte instalado:

• Python 3.12.5 ou posterior
• Node.js 22.0.0 ou posterior
• Conta AWS com permissões apropriadas
• AWS CLI configurada com suas credenciais

Instalação

1. Configure o ambiente de desenvolvimento

 # 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. Crie um ambiente 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. Instale dependências

 # Install project dependencies
uv sync

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

4. Configure o ambiente AWS

 # Bootstrap AWS CDK in your account
cdk bootstrap

# Deploy the stack
cdk deploy

Arquitetura

 gráfico TD
    A[Cliente] -->|API Gateway| B[Função Lambda]
    B -->|Solicitação de Processo| C[Alicerce Amazônico]
    C -->|Processamento de IA| D[Modelo da Fundação Claude]
    B -->|Acesso a dados| E[DynamoDB]
    B -->|Armazenamento de arquivos| F[balde S3]
    G[CloudWatch] -->|Monitoramento| B

Exemplos 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 )

Segurança

• Todas as implantações incluem integração AWS WAF
• Dados criptografados em repouso e em trânsito
• Funções do IAM com acesso com menos privilégios
• Auditorias e atualizações regulares de segurança

? Contribuindo

Aceitamos contribuições! Siga estas etapas:

1. Bifurque o repositório
2. Crie uma ramificação de recurso ( git checkout -b feature/AmazingFeature )
3. Confirme suas alterações ( git commit -m 'Add AmazingFeature' )
4. Enviar para o branch ( git push origin feature/AmazingFeature )
5. Abra uma solicitação pull

? Recursos relacionados

• Amostras Amazon Bedrock - Assistente de pesquisa de investimentos
• Referência do AWS CDK Python
• Documentação UV

? Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

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