financial chat

финансовый чат

Приложение финансового чата на базе LangChain, LangGraph, OpenBB, Claude 3 Opus и Streamlit.

Статьи в блоге

Если вам интересно узнать, как создавался этот проект, прочтите эти статьи в блоге:

• Создание инструмента агентного анализа акций с помощью LangChain, OpenBB и Claude 3 Opus
• Расширение агента анализа акций AI фундаментальными и техническими инструментами
• Улучшение преимущества: линии тренда, сектора и настроения
• Открытие альфа-версии: использование относительной силы для выбора акций на основе искусственного интеллекта
• Видение более широкой картины: добавление технического анализа на основе графиков
• Расширение возможностей агента анализа акций AI с помощью сканирования вселенной
• Управление рисками в торговле акциями с использованием искусственного интеллекта: ключ к успеху
• Преобразование AI Stock AgentExecutor в LangGraph
• Раскрытие возможностей нескольких агентов с помощью LangGraph
• Развертывание агента анализа акций AI на AWS с помощью Copilot

Функции

• Получает финансовые данные с помощью OpenBB.
• Создает сводки технического анализа с использованием искусственного интеллекта.
• Предоставляет историю цен на акции, количественную статистику и многое другое.
• Рассчитывает относительную силу акций
• Анализ настроений в новостных статьях
• Сканирование Вселенной с помощью фильтров FinViz
• Методы управления рисками с использованием технически обоснованных стопов и R Multiples
• Интерактивный пользовательский интерфейс Streamlit для взаимодействия в чате
• Рабочие процессы нескольких агентов с использованием LangGraph
• Развертывание на AWS с помощью Copilot CLI

Установка

1. Установите необходимые зависимости с помощью Poetry:

poetry install

2. Настройте необходимые переменные среды. Вы можете создать .env в корне проекта для них:

 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 > 

Использование

Потоковый пользовательский интерфейс

Запустите приложение Streamlit:

streamlit run app/ui.py

Сервер FastAPI

Запустите сервер FastAPI:

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

Вы можете просмотреть документацию Swagger и протестировать Playground, предоставленную LangServe.

Докер

Создайте образ Docker:

docker build -t financial-chat .

Запустите Docker-контейнер:

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

Структура проекта

• app/ : Основной код приложения.
  • chains/ : агент LangChain и подсказки.
  • features/ : код конкретной функции (технический анализ, диаграммы)
  • tools/ : пользовательские инструменты для поиска и анализа данных.
  • ui.py : Streamlit пользовательский интерфейс
  • server.py : сервер FastAPI.
• Dockerfile : Dockerfile для сборки приложения.
• pyproject.toml : зависимости и конфигурация проекта.
• README.md : Документация проекта

Блок-схема