news_research_tool_Equity Research Analysis

? Фингару: инструмент для исследований новостей

Finguru - это инструмент для исследования новостей, который обрабатывает и анализирует новостные статьи из заданных URL и PDF. Он использует Langchain, Google Entgddings и Streamlit, чтобы предоставить информацию и ответы на основе содержания статей.

Функции

• Новостные статьи по получению и Parse из URL -адресов или данных PANS
• Разделить статьи на управляемые куски
• Создать встраивание для текста с использованием модели GoogleMbedding
• Хранить встроения в индексе FAISS для эффективного поиска
• Запросите обработанные данные, чтобы получить ответы и источники

Как это построено

• Python 3.7+
• Поток
• Лангхейн
• Google API -ключ
• Google_CSE_ID

Использовал LLM

google gemini-pro

Архитектура AWS

Анализ исследований акций

Техническая архитектура

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

Доход от Apple

Калории в яблоке

Semantic search

Векторная база данных

Агенты

Использованные агенты

Wikipedia Google Search Google Finance duckduckGo search

Начиная

Установка

1. Клонировать репозиторий:

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

2. Создайте и активируйте виртуальную среду:

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

3. Установите необходимые пакеты:

   pip install -r requirements.txt

Настраивать

1. Во -первых, вам нужно настроить соответствующие клавиши API и переменные среды. Чтобы настроить его, создайте Google_API_KEY в консоли учетных данных Google (https://console.cloud.google.com/apis/credentials) и google_cse_id с использованием программируемой поисковой системы (https://programmablesearchengine.google.com/controlpanel/create). Далее хорошо следовать инструкциям, найденным здесь.

2. Создайте ключ API на https://serpapi.com/

3. Создайте файл с именем secrets.toml в каталоге .streamlit со следующим контентом:

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

Запуск приложения

streamlit run app.py

Использование

1. Откройте приложение Streamlit в вашем браузере.
2. Выберите параметры в раскрывающемся меню на боковой панели
3. Для URL:
   • Введите количество URL -адресов, которые вы хотите обработать на боковой панели.
   • Предоставьте URL -адреса для новостных статей.
   • Нажмите «Процесс URL -адреса», чтобы получить и проанализировать статьи.
4. Для PDF
   • Загрузите PDF.
   • Нажмите «Процесс PDF», чтобы проанализировать PDF.
5. Введите запрос в поле текста и нажмите «Отправить», чтобы получить ответы на основе обработанных данных.

Вы также можете использовать предварительный поиск в Google для финансовых вопросов.

Пример 1 URL:

1. Введите 3 как количество URL
2. Предоставьте следующие URL:
   1. https://www.moneycontrol.com/news/business/tata-motors-to-use-new-1-billion-lant-to-make-jaguar-land-rover-cars-report-12666941.html
   2. https://www.moneycontrol.com/news/business/stocks/tata-motors-stock-jumps-x-fter-robust-jlr-sales-rokerage-bullish-12603201.html
   3. https://www.moneycontrol.com/news/business/stocks/buy-tata-motors-target-of-rs-1188-sharekhan-12411611.html
3. Нажмите «Обработка URL -адреса», чтобы начать обработку.
4. Введите запрос, как what is the target price of tata motors ? и нажмите Submit , чтобы получить ответ.

Пример 2 PDF:

1. Ежегодно report2022233.pdf Загрузить данный pdf

2. Нажмите «Процесс PDF», чтобы начать обработку.

3. Введите запрос, например what is the yoy change of revenue of tata motors ? и нажмите Submit , чтобы получить ответ.

Автор

? Михир Хадавани

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

Покажите свою поддержку

Дайте ️, если этот проект помог вам!