Создание частного финансового аналитика на основе ИИ

Создание частного финансового аналитика на основе ИИ с использованием Python и локальных LLM.

В этой статье рассматривается процесс создания частного финансового аналитика с использованием Python и локальных больших языковых моделей (LLM). Авторы подчеркивают важность конфиденциальности и контроля над данными при работе с финансовой информацией.

Использование локальных LLM позволяет избежать отправки чувствительных финансовых данных сторонним сервисам. В качестве примера приводится использование модели Llama 2 7B, которая может быть запущена локально на потребительском оборудовании. Для локального запуска модели используется библиотека llama-cpp-python.

Авторы предлагают использовать векторную базу данных Chroma для хранения и поиска финансовой информации. Данные преобразуются в векторные представления с помощью моделей embeddings, таких как Sentence Transformers. Это позволяет выполнять семантический поиск и извлекать релевантную информацию для анализа.

В статье описывается процесс создания прототипа финансового аналитика, способного отвечать на вопросы о финансовых данных, генерировать отчеты и предлагать инвестиционные идеи. Авторы отмечают, что для достижения высокой точности и надежности требуется тщательная настройка и обучение модели на специфических финансовых данных.