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RAG Financial Risk Assessment

AI ソースコード

1.0.0

ダウンロード

RAGベースの金融リスク評価ツール

概要

RAGベースの金融リスク評価ツールは、高度なAIモデルを使用して金融リスクを評価するために、検索された生成（RAG）技術を活用するように設計されています。このプロジェクトは、財務データに関する洞察を提供し、自動化されたパイプラインを通じてリスク評価を支援することを目的としています。

プロジェクト構造

src/ ：メインソースコードファイルが含まれています。
- __init__.py srcの初期化ファイル。
- retriever.py ：レトリバーモデルを使用してデータ取得を実装します。
- generator.py ：ジェネレーターモデルを使用してテキスト生成を実装します。
- main.py ：ラグパイプラインを実行するメインスクリプト。
- config.py ：プロジェクトの構成設定。
- utils/ ：ユーティリティ関数とヘルパー。
  - data_processing.py ：データ処理とクリーニング機能。
  - model_utils.py ：モデル操作のヘルパー機能。
  - logging_utils.py ：デバッグのためのロギング関数。
- tests/ ：ユニットテストと統合テストが含まれています。
  - test_retriever.py ：レトリーバーモジュールの単体テスト。
  - test_generator.py ：ジェネレーターモジュールのユニットテスト。
  - test_main.py ：メインパイプラインのテスト。
- pipelines/ ：複雑なワークフロー用のカスタムパイプライン。
  - risk_assessment_pipeline.py ：財務リスク評価に固有のパイプライン。
data/ ：データストレージと管理。
- raw/ ：rawデータセット。
- processed/ ：分析の準備ができています。
config/ ：構成ファイル。
- default_config.yaml ：プロジェクトの一般的な構成。
- logging_config.yaml ：ロギング構成。
- pipeline_config.yaml ：パイプライン固有の構成。
logs/ ：プロジェクトに関連するログ。
notebooks/ ：実験と分析のためのJupyterノートブック。
- RAG_pipeline_demo.ipynb ：ragパイプラインのデモンストレーション。
- EDA.ipynb ：探索的データ分析（EDA）ノートブック。

インストール

リポジトリをクローンします：

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

仮想環境を作成してアクティブ化します。

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

必要な依存関係をインストールします。
```
pip install -r requirements.txt
```
環境変数を設定します（必要に応じて）：
```
 export OPENAI_API_KEY= < your_openai_api_key > 
```

使用法

ラグパイプラインを実行します：
```
python src/main.py
```
これにより、金融リスク評価のためにRAGパイプラインが実行されます。
デモノートブック：
notebooks/RAG_pipeline_demo.ipynbを開いて実行して、jupyterノートブック環境でragパイプラインのデモンストレーションを確認します。
探索的データ分析（EDA） ：
データセットを探索し、 notebooks/EDA.ipynbを使用してEDAを実行します。