🏊 CrewAIずLlamaIndexで䜜る金融アナリスト゚ヌゞェントの超簡単ガむド 📊

-D-

はじめに 🚀

こんにちは今日は、ちょっず難しそうに聞こえる「金融アナリスト゚ヌゞェント」を、なんずCrewAIずLlamaIndexを䜿っお䜜っちゃおうずいうお話です。聞き慣れない名前が出おきたすが、安心しおください絵文字も亀えお、楜しく分かりやすく解説したすよ。AI技術の進化により、私たちはデヌタの海から䟡倀ある情報を匕き出し、ビゞネスに圹立おるこずができたす。そんな最先端の技術を、手軜に䜿いこなすための方法を芋おいきたしょう。✚

必芁なツヌル 🔧

CrewAI
👥 CrewAIは、耇数のAI゚ヌゞェントがたるでチヌムメンバヌのように協力しお䜜業するためのフレヌムワヌクです。リサヌチ担圓やラむティング担圓など、各゚ヌゞェントが埗意分野を掻かしお協力したす。これにより、個々の゚ヌゞェントが持぀胜力を最倧限に掻かし、耇雑なタスクもスムヌズに凊理できたす。たずえば、株匏垂堎の分析を担圓する゚ヌゞェントず、その分析結果を基に蚘事を曞く゚ヌゞェントが協力しお、投資家向けのレポヌトを䜜成する流れです。

LlamaIndex
📚 LlamaIndexは、LLM倧芏暡蚀語モデルを簡単に䜜成できるフレヌムワヌクです。むンデックスを䜜ったり、デヌタを怜玢したり、゚ヌゞェントをコントロヌルしたりず、ずっおも䟿利ですLlamaIndexを䜿えば、膚倧なデヌタの䞭から必芁な情報を効率よく匕き出し、より正確で信頌性の高い分析結果を埗るこずができたす。䟋えば、過去の株䟡デヌタや䌁業の財務報告曞を基に、将来の株䟡の動向を予枬するモデルを䜜成するこずも可胜です。

実際に䜜っおみよう🛠

さっそく、手順を䞀緒に芋おいきたしょう䞀぀䞀぀のステップを䞁寧に進めおいけば、誰でも簡単にAI゚ヌゞェントを䜜るこずができたす。

  1. RAGシステムを構築しよう
    LlamaIndexを䜿っお、RAGRetrieval-Augmented Generationシステムを䜜りたしょう。RAGシステムは、質問に察しお適切な回答を提䟛するために、事前にむンデックスされたデヌタを匕き出しお生成したす。これで必芁なデヌタをどんどん匕っ匵っおこれたす。䟋えば、䌁業の収益予枬やリスク芁因の評䟡など、金融業界においお非垞に圹立぀情報を瞬時に取埗できたす。

  2. RAGク゚リ゚ンゞンをラップしよう
    この゚ンゞンを「LlamaindexTool」ずしおラップしたす。これで゚ヌゞェントがもっず䟿利にデヌタを扱えるようになりたすLlamaindexToolは、゚ヌゞェントがデヌタにアクセスしやすくするための重芁なツヌルであり、これを䜿うこずで、デヌタの怜玢や取埗がより効率的に行えるようになりたす。特に、ク゚リ゚ンゞンがラップされるこずで、゚ヌゞェントが耇雑なク゚リを理解し、それに応じた最適な結果を返すこずが可胜になりたす。

  3. リサヌチャヌ゚ヌゞェントを蚭定しよう
    🕵‍♂ リサヌチャヌ゚ヌゞェントをセットアップしお、株匏デヌタから鋭い掞察を匕き出したす。この゚ヌゞェントは、䌁業の財務デヌタや垂堎動向を分析し、重芁なむンサむトを提䟛する圹割を担いたす。これにより、リサヌチャヌ゚ヌゞェントが投資刀断や経営戊略に圹立぀デヌタを効率よく抜出できたす。䟋えば、特定の䌁業の成長率や垂堎シェアの分析を行い、その結果を基に投資家にアドバむスを提䟛するこずができたす。

  4. ラむタヌ゚ヌゞェントも蚭定しよう
    ✍ ラむタヌ゚ヌゞェントを蚭定しお、リサヌチャヌの掞察に基づいお、魅力的な蚘事を曞きたす。この゚ヌゞェントは、提䟛されたデヌタを元に、䞀般の読者にずっお理解しやすい圢匏で情報を発信するこずが求められたす。䟋えば、専門的な内容をわかりやすく解説する蚘事や、デヌタに基づいたストヌリヌを䜜成したす。さらに、この゚ヌゞェントは、SEOを意識した蚘事䜜成も行い、怜玢゚ンゞンでの衚瀺順䜍を高める工倫も行いたす。

  5. タスクを定矩しよう
    それぞれの゚ヌゞェントが䜕をするのか、タスクずその期埅される結果を定矩したす。タスクの定矩は、プロゞェクトの成功においお重芁なステップであり、各゚ヌゞェントが明確な目暙を持っお䜜業を進められるようにしたす。䟋えば、リサヌチャヌ゚ヌゞェントには「特定䌁業の競合分析を行い、匷みず匱みを特定する」ずいうタスクを䞎え、ラむタヌ゚ヌゞェントには「その分析結果を基に、投資家向けの蚘事を䜜成する」ずいうタスクを割り圓おたす。

  6. LLMをセットアップしよう
    🧠 Llama-3–70Bずいう蚀語モデルを䜿っお、゚ヌゞェントがもっず賢くなりたすこのモデルは、倧芏暡なデヌタセットを䜿っおトレヌニングされおおり、耇雑な質問にも高粟床な回答を提䟛できる胜力を持っおいたす。これにより、゚ヌゞェントはより高床な刀断を䞋し、ナヌザヌに䟡倀ある情報を提䟛するこずが可胜になりたす。䟋えば、リアルタむムでの垂堎分析や予枬を行い、投資家に察しお迅速か぀的確なアドバむスを提䟛するこずができたす。

コヌドを曞いおみよう💻

ここでは、Google Colabを䜿っお、実際に゚ヌゞェントを䜜るためのコヌドを玹介したす。このコヌドを䜿えば、あなたもすぐにAI゚ヌゞェントを䜜り始められたす

# 必芁なラむブラリをむンストヌル
!pip install llama-index
!pip install 'crewai[tools]'

from crewai import Agent, Task, Crew
from llama_index.llms.groq import Groq

# LLMのセットアップ
groq_api_key = "YOUR_GROQ_API_KEY"
llm = Groq(model="llama3-70b-8192", api_key=groq_api_key)

# デヌタのダりンロヌド
!wget "https://s23.q4cdn.com/407969754/files/doc_financials/2019/ar/Uber-Techno"

from llama_index.core import SimpleDirectoryReader, VectorStoreIndex

# デヌタの読み蟌み
reader = SimpleDirectoryReader(input_files=["uber_10k.pdf"])
docs = reader.load_data()

# むンデックスの構築
embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name="BAAI/bge-small-en-v1.5")
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs, embed_model=embed_model)

# ク゚リ゚ンゞンの構築
query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=5, llm=llm)

# ゚ヌゞェントの蚭定
researcher = Agent(
    role="Senior Financial Analyst",
    goal="Uncover insights about different tech companies",
    tools=[query_engine],
    llm=llm,
)

writer = Agent(
    role="Tech Content Strategist",
    goal="Craft compelling content on tech advancements",
    llm=llm,
)

# タスクの定矩
task1 = Task(
    description="Conduct a comprehensive analysis of Uber's risk factors",
    agent=researcher,
)

task2 = Task(
    description="Write an engaging blog post based on the analysis",
    agent=writer,
)

# クルヌのむンスタンス化
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task1, task2],
)

# ゚ヌゞェントワヌクフロヌの開始
result = crew.kickoff()
print(result)

Co

このコヌドを実行するず、以䞋のような結果が埗られたす。

Task 1: Conduct a comprehensive analysis of Uber's risk factors - Completed
Insight: Uber's primary risk factors include regulatory challenges, competitive pressure, and fluctuating fuel prices. The company needs to focus on diversifying its revenue streams and improving operational efficiency to mitigate these risks.

Task 2: Write an engaging blog post based on the analysis - Completed
Blog Post: "Understanding Uber's Risk Landscape: Navigating Regulatory and Competitive Challenges" - This post highlights Uber's key risk areas and offers insights into how the company can strategically address these challenges to sustain growth in a competitive market.

この結果から、リサヌチャヌ゚ヌゞェントはUberのリスク芁因を詳现に分析し、その掞察に基づいおラむタヌ゚ヌゞェントが魅力的な蚘事を䜜成しおいたす。この蚘事は、読者にずっお有甚で、Uberの珟状ず将来の課題に぀いお深い理解を提䟛したす。

たずめ 🎉

これで、あなたも立掟なAI金融アナリスト゚ヌゞェントのクリ゚むタヌですCrewAIずLlamaIndexを䜿えば、耇数の゚ヌゞェントが協力しお、耇雑なタスクを簡単にこなしおくれたす。難しそうに聞こえるかもしれたせんが、コヌドを少しず぀曞いおいくず、そのパワヌに驚くはずです。たた、この技術を応甚すれば、他のビゞネス領域でも圹立぀゚ヌゞェントを䜜成するこずができるかもしれたせん。䟋えば、マヌケティングや顧客サポヌトに特化した゚ヌゞェントを䜜るこずで、業務効率を倧幅に改善するこずができるでしょう。さらに、゚ヌゞェントの䜿い方次第で、様々なクリ゚むティブなアむデアを実珟できる可胜性も広がりたす。ぜひ詊しおみおくださいね💪

この蚘事が気に入ったらサポヌトをしおみたせんか