Membina Ejen Laporan Pendapatan dengan Rangka Kerja Swarm

Buka kunci Kuasa Analisis Laporan Pendapatan Automatik dengan Rangka Kerja Swarm

Bayangkan mengautomasikan proses yang teliti untuk menganalisis laporan pendapatan, mengekstrak pandangan utama, dan menghasilkan cadangan yang dimaklumkan -semua dengan mudah. Artikel ini menunjukkan bagaimana untuk membina sistem multi-agen menggunakan rangka kerja Swarm Openai untuk mencapai itu. Kami akan membina tiga ejen khusus: summarizer, penganalisis sentimen, dan enjin cadangan. Penyelesaian modular yang berskala ini menyelaraskan analisis kewangan dan melangkaui laporan pendapatan kepada pelbagai aplikasi.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Pegang asas-asas rangka kerja Swarm Openai untuk sistem multi-agen.
• Membangunkan ejen untuk meringkaskan, analisis sentimen, dan menghasilkan cadangan.
• Gunakan ejen modular untuk analisis laporan pendapatan yang cekap.
• Menguruskan kunci API dengan selamat menggunakan fail .Env.
• Melaksanakan sistem multi-agen untuk mengautomasikan pemprosesan laporan pendapatan.
• Memahami aplikasi dunia sebenar sistem multi-agen dalam kewangan.
• Sediakan dan laksanakan aliran kerja multi-agen menggunakan kawanan Openai.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan:

• Objektif pembelajaran utama
• Memperkenalkan Swarm Openai
• Aplikasi dan kelebihan sistem agen
• Langkah 1: Persediaan Projek
• Langkah 2: Penyimpanan kunci API selamat
• Langkah 3: Pelaksanaan Ejen
• Langkah 4: Fungsi Pembantu Memuatkan Fail
• Langkah 5: Mengintegrasikan komponen di main.py
• Langkah 6: Penciptaan Laporan Pendapatan Contoh
• Langkah 7: Pelaksanaan Program
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Memperkenalkan Swarm Openai:

Swarm, rangka kerja ringan, eksperimen Openai, unggul pada orkestra multi-agen. Ia memudahkan koordinasi pelbagai ejen, masing -masing mengkhususkan diri dalam tugas tertentu (contohnya, ringkasan, analisis sentimen, penjanaan cadangan). Sistem kami akan terdiri daripada tiga ejen:

• Ejen Ringkasan: Memberi ringkasan ringkas laporan pendapatan.
• Ejen Sentimen: Menganalisis sentimen yang dinyatakan dalam laporan itu.
• Ejen Cadangan: Menawarkan cadangan yang boleh diambil tindakan berdasarkan analisis sentimen.

Aplikasi dan Kelebihan Sistem Agen:

Sistem multi-agen yang dibentangkan di sini boleh disesuaikan dengan pelbagai kes penggunaan:

• Pengurusan Portfolio: Automatikkan pemantauan pelbagai laporan syarikat dan mencadangkan pelarasan portfolio berdasarkan trend sentimen.
• Ringkasan Berita Kewangan: Mengintegrasikan suapan berita masa nyata untuk secara proaktif mengenal pasti peralihan pasaran yang berpotensi.
• Penjejakan sentimen: Ramalan pergerakan stok atau crypto berdasarkan sentimen berita pasaran positif/negatif.

Modulariti ejen membolehkan penggunaan semula komponen merentasi projek, meningkatkan fleksibiliti dan skalabiliti.

Langkah 1: Persediaan Projek:

Mulakan dengan mewujudkan struktur projek dan memasang kebergantungan yang diperlukan:

 MKDIR Earnings_Report
CD Earnings_Report
Ejen MKDIR menggunakan
sentuh ejen main.py/__ init__.py utils/__ init__.py .gitignore
PIP Pasang git https://github.com/openai/swarm.git openai python-dotenv

Langkah 2: Penyimpanan kunci API selamat:

Simpan kunci API Terbuka anda dengan selamat dalam fail .env :

 <code>OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here</code>

Ini menghalang pendedahan utama API dalam kod anda.

Langkah 3: Pelaksanaan Ejen:

Mari buat tiga ejen:

Ejen Ringkasan ( agents/summary_agent.py ):

 dari ejen import kawanan

def summarize_report (context_variables):
    report_text = context_variables ["Report_text"]
    kembali f "ringkasan: {report_text [: 100]} ..."

ringkasan_agent = agen (
    Nama = "Ejen Ringkasan",
    arahan = "meringkaskan mata utama laporan pendapatan.",
    fungsi = [summarize_report]
)

Ejen sentimen ( agents/sentiment_agent.py ):

 dari ejen import kawanan

def analyze_sentiment (context_variables):
    report_text = context_variables ["Report_text"]
    sentimen = "positif" jika "keuntungan" dalam laporan_text lain "negatif"
    kembali f "sentimen laporan adalah: {sentimen}"

sentiment_agent = agen (
    Nama = "Agen Sentimen",
    arahan = "Menganalisis sentimen laporan.",
    fungsi = [analyze_sentiment]
)

Ejen Cadangan ( agents/recommendation_agent.py ):

 dari ejen import kawanan

Def Generate_Recommendation (context_variables):
    sentimen = context_variables ["sentimen"]
    Cadangan = "Beli" jika sentimen == "positif" else "hold"
    kembali f "Cadangan saya ialah: {Cadangan}"

cadangan_agent = agen (
    Nama = "Ejen Cadangan",
    arahan = "Mengesyorkan tindakan berdasarkan analisis sentimen.",
    fungsi = [Generate_Recommendation]
)

Langkah 4: Fungsi Pembantu Memuatkan Fail:

Buat fungsi pembantu ( utils/helpers.py ) untuk memuatkan fail yang cekap:

 def load_earnings_report (filePath):
    Dengan Open (FilePath, "R") sebagai fail:
        kembali fail.read ()

Langkah 5: Mengintegrasikan komponen di main.py :

Mengatur ejen dalam skrip utama anda:

 # ... (penyataan import seperti sebelumnya) ...

# Memuatkan pembolehubah persekitaran
LOAD_DOTENV ()
os.environ ['openai_api_key'] = os.getenv ('openai_api_key')

Pelanggan = Swarm ()
report_text = load_earnings_report ("sample_earnings.txt")

# ... (pelaksanaan ejen seperti sebelumnya) ...

Langkah 6: Penciptaan Laporan Pendapatan Contoh:

Buat sample_earnings.txt dengan data sampel:

 <code>Company XYZ reported a 20% increase in profits compared to the previous quarter. Sales grew by 15%, and the company expects continued growth in the next fiscal year.</code>

Langkah 7: Pelaksanaan Program:

Jalankan program:

 python main.py

(Output yang dijangkakan serupa dengan imej yang disediakan dalam artikel asal.)

Kesimpulan:

Tutorial ini menunjukkan sistem multi-agen menggunakan Swarm OpenAI untuk analisis laporan pendapatan automatik. Reka bentuk dan kebolehsuaian modular menjadikannya alat yang berkuasa untuk analisis kewangan dan seterusnya. Peningkatan selanjutnya termasuk mengintegrasikan API kewangan masa nyata untuk analisis dinamik.

Soalan Lazim: (Sama dengan bahagian FAQ yang asal, tetapi berpotensi ditarik balik untuk kejelasan dan aliran yang lebih baik)

Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh [nama platform] dan digunakan pada budi bicara penulis.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Ejen Laporan Pendapatan dengan Rangka Kerja Swarm. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!