news_research_tool_Equity Research Analysis

? Finguru: Herramienta de investigación de noticias

Finguru es una herramienta de investigación de noticias que procesa y analiza artículos de noticias de URL dadas y PDF. Aprovecha Langchain, Google Incrushings y Strewlit para proporcionar información y respuestas basadas en el contenido de los artículos.

Características

• Obtenga artículos de noticias de las URL o datos de análisis de PDF dados
• Dividir artículos en trozos manejables
• Cree incrustaciones para el texto utilizando el modelo de Googleembedding
• Almacene los incrustaciones en un índice FAISS para recuperación eficiente
• Consulta los datos procesados ​​para obtener respuestas y fuentes

Cómo se construye

• Python 3.7+
• Racionalizar
• Langchain
• Clave de API de Google
• Google_CSE_ID

LLM usado

google gemini-pro

Arquitectura de AWS

Análisis de investigación de renta variable

Arquitectura tecnológica

 - Issue 1 : Copy pasting article in ChatGPt is tedious
- Issue 2 : We need an aggregate knowledge base

Ingresos de Apple

Calorías en Apple

Semantic search

Base de datos vectorial

Agentes

Agentes usados

Wikipedia Google Search Google Finance duckduckGo search

Empezando

Instalación

1. Clon el repositorio:

git clone https://github.com/mihirh19/news_research_tool_Equity-Research-Analysis-.git
cd news_research_tool_Equity-Research-Analysis-

2. Cree y active un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venvScriptsactivate`

3. Instale los paquetes requeridos:

   pip install -r requirements.txt

Configuración

1. Primero, debe configurar las teclas API y las variables de entorno adecuadas. Para configurarlo, cree Google_api_Key en la consola de la credencial de Google Cloud (https://console.cloud.google.com/apis/credentials) y un Google_CSE_ID usando el motor de búsqueda programable (https://programmableearchengine.google.com/controlpanel/create). A continuación, es bueno seguir las instrucciones que se encuentran aquí.

2. Crear clave API en https://serpapi.com/

3. Cree un archivo llamado secrets.toml en el directorio .streamlit con el siguiente contenido:

 GOOGLE_API_KEY = " your-google-api-key "
GOOGLE_CSE_ID = " your-cse-id "
SERP_API_KEY = " your- " 

Ejecutando la aplicación

streamlit run app.py

Uso

1. Abra la aplicación Streamlit en su navegador.
2. Seleccione Opciones del menú desplegable en la barra lateral
3. Para URL:
   • Ingrese el número de URL que desea procesar en la barra lateral.
   • Proporcione las URL para los artículos de noticias.
   • Haga clic en "Procesar URL" para obtener y analizar los artículos.
4. Para PDF
   • Sube un PDF.
   • Haga clic en "Proceso PDF" para analizar el PDF.
5. Ingrese una consulta en el cuadro de entrada de texto y haga clic en "Enviar" para obtener respuestas basadas en los datos procesados.

También puede usar la búsqueda anticipada de Google para preguntas financieras.

Ejemplo 1 URL:

1. Ingrese 3 como número de URL
2. Proporcionar las siguientes URL:
   1. https://www.moneycontrol.com/news/business/tata-motors-to-use-new-1-billion-plant-to-make-Jaguar-Land-Rover-cars-Report-12666941.html
   2. https://www.moneycontrol.com/news/business/stocks/tata-motors-stock-jumps-x-after-robust-jlr-sales-brokersages-bullish-12603201.html
   3. https://www.moneycontrol.com/news/business/stocks/buy-tata-motors-target-of-rs-1188-sharekhan-12411611.html
3. Haga clic en "Procesar URL" para comenzar a procesar.
4. Ingrese una consulta como what is the target price of tata motors ? y haga clic en Submit para obtener la respuesta.

Ejemplo 2 pdf:

1. Anualreport2022223.pdf cargar el PDF dado

2. Haga clic en "Proceso PDF" para comenzar a procesar.

3. Ingrese una consulta como what is the yoy change of revenue of tata motors ? y haga clic en Submit para obtener la respuesta.

Autor

? Mihir hadavani

• Twitter: @mihirh21
• Github: @mihirh19
• LinkedIn: @Mihir-Hadavani-996263232

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