RAG Financial Risk Assessment

Alat Penilaian Risiko Keuangan Berbasis Rag

Ringkasan

Alat penilaian risiko keuangan berbasis RAG dirancang untuk memanfaatkan teknik generasi pengambilan (RAG) untuk menilai risiko keuangan menggunakan model AI canggih. Proyek ini bertujuan untuk memberikan wawasan tentang data keuangan dan membantu dalam penilaian risiko melalui pipa otomatis.

Struktur proyek

• src/ : Berisi file kode sumber utama.

  • __init__.py : File inisialisasi untuk modul src .
  • retriever.py : Menerapkan pengambilan data menggunakan model retriever.
  • generator.py : Mengimplementasikan pembuatan teks menggunakan model generator.
  • main.py : skrip utama untuk menjalankan pipa kain.
  • config.py : Pengaturan konfigurasi untuk proyek.
  • utils/ : fungsi dan pembantu utilitas.
    • data_processing.py : Fungsi pemrosesan dan pembersihan data.
    • model_utils.py : Fungsi pembantu untuk operasi model.
    • logging_utils.py : Fungsi logging untuk debugging.
  • tests/ : Berisi unit dan uji integrasi.
    • test_retriever.py : Tes unit untuk modul retriever.
    • test_generator.py : Uji unit untuk modul generator.
    • test_main.py : Tes untuk pipa utama.
  • pipelines/ : Pipa khusus untuk alur kerja yang kompleks.
    • risk_assessment_pipeline.py : Pipa khusus untuk penilaian risiko keuangan.

• data/ : Penyimpanan dan Manajemen Data.

  • Dataset raw/ : RAW.
  • processed/ : Data yang diproses siap untuk dianalisis.

• config/ : File Konfigurasi.

  • default_config.yaml : Konfigurasi umum untuk proyek.
  • logging_config.yaml : Konfigurasi logging.
  • pipeline_config.yaml : Konfigurasi khusus pipa.

• logs/ : Log terkait dengan proyek.

• notebooks/ : Jupyter Notebooks untuk Eksperimen dan Analisis.

  • RAG_pipeline_demo.ipynb : Demonstrasi pipa kain.
  • EDA.ipynb : Notebook Analisis Data Eksplorasi (EDA).

Instalasi

1. Klon Repositori:

   git clone < repository_url >
   cd RAG-Financial-Risk-Assessment

2. Buat lingkungan virtual dan aktifkan:

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

3. Instal dependensi yang diperlukan:

   pip install -r requirements.txt

4. Mengatur variabel lingkungan (jika perlu):

    export OPENAI_API_KEY= < your_openai_api_key > 

Penggunaan

1. Jalankan pipa kain :

   python src/main.py

   Ini akan melaksanakan pipa kain untuk penilaian risiko keuangan.

2. Demo Notebook :

   Buka dan jalankan notebooks/RAG_pipeline_demo.ipynb dalam lingkungan notebook Jupyter untuk melihat demonstrasi pipa kain.

3. Analisis Data Eksplorasi (EDA) :

   Jelajahi dataset dan lakukan EDA menggunakan notebooks/EDA.ipynb .

Konfigurasi

File konfigurasi terletak di config/ direktori:

• default_config.yaml : Pengaturan umum dan konfigurasi model.
• logging_config.yaml : Pengaturan untuk logging dan debugging.
• pipeline_config.yaml : Konfigurasi khusus untuk pipa kain.

Pengujian

Untuk menjalankan tes unit dan integrasi, gunakan:

pytest src/tests/

Kontribusi

Kontribusi dipersilakan! Harap buka masalah atau kirimkan permintaan tarik di GitHub.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT - lihat file lisensi untuk detailnya.

Kontak

Untuk pertanyaan atau dukungan, silakan hubungi [email protected].