分类目录归档:产品研发

FinRobot-架构技术分析


FinRobot 是一个开源的 AI Agent 平台,专注于金融领域的应用,旨在通过大型语言模型(LLMs)和金融思维链(CoT)技术,提供复杂的金融分析和决策支持。其架构设计分为四个主要层次,每一层都针对金融 AI 处理和应用的不同方面进行了专门优化。以下是对 FinRobot 架构的详细分析:


1. 金融 AI 代理层(Financial AI Agents Layer)

这一层是 FinRobot 的核心,负责处理复杂的金融任务。它通过金融思维链(CoT)提示技术,将复杂的金融问题分解为逻辑步骤,从而增强分析和决策能力。具体功能包括: - 市场预测代理:分析公司股票代码、财务数...

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数据集市


数据集市(Data Mart)是数据仓库(Data Warehouse)的一个子集,专注于某一特定业务领域或部门的需求。它通常包含经过筛选、整理和优化的数据,便于特定用户群体进行查询、分析和报告。数据集市的设计目的是为特定业务需求提供快速、高效的数据访问,而不需要访问整个数据仓库。

数据集市的主要特点:

  1. 面向特定主题:数据集市通常围绕某一业务主题(如销售、财务、人力资源等)构建,数据内容与特定部门或业务需求高度相关。
  2. 规模较小:与数据仓库相比,数据集市的规模较小,只包含与特定主题相关的数据。
  3. 易于访问和使用:数据集市通常设计得更加用户友好,便于业务用户直接使用,支持快速查询和分析。
  4. 独...

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模型仓库架构


模型仓库架构是用于存储、管理和部署机器学习模型的系统设计。以下是其关键组成部分和架构设计:

1. 核心组件

  • 模型存储:集中存储训练好的模型文件,支持版本控制。
  • 元数据管理:记录模型的训练数据、超参数、性能指标等。
  • 版本控制:管理模型的不同版本,便于回滚和比较。
  • 访问控制:确保只有授权用户或系统能访问和操作模型。
  • 部署接口:提供API或其他接口,支持模型部署和推理。

2. 架构设计

  • 存储层:使用对象存储(如S3)或分布式文件系统(如HDFS)存放模型文件。
  • 元数据层:通过数据库(如MySQL、PostgreSQL)或NoSQL(如MongoDB)管理模型元数据。
  • 服务层:提供REST...

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管理平台-通用架构


管理平台的通用架构通常包括多个层次和模块,以确保系统的可扩展性、灵活性和安全性。以下是一个典型的管理平台的通用架构:

1. 用户界面层(Presentation Layer)

  • 功能: 提供用户与系统交互的界面。
  • 组件:
    • Web界面: 基于浏览器的用户界面。
    • 移动应用: 移动设备上的应用程序。
    • 桌面应用: 桌面计算机上的应用程序。
    • API接口: 提供给第三方应用或开发者使用的接口。

2. 应用服务层(Application Layer)

  • 功能: 处理业务逻辑和应用程序的核心功能。
  • 组件:
    • 业务逻辑: 实现具体的业务规则和流程。
    • 工作流引擎: 管理和执行业务流程。
    • 集成服务: 与其...

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多平台一键发布-需求


多平台一键发布系统需求说明书

1. 概述

本系统旨在帮助用户实现内容的多平台一键发布,支持微信公众号、B站、抖音、头条等多个平台的内容分发,提高内容发布的效率和便捷性。

2. 功能需求

2.1 平台管理

  • 平台接入: 支持接入微信公众号、B站、抖音、头条等平台,用户可通过平台提供的API Key、Access Token等方式进行平台账号的接入。
  • 平台配置: 用户可对已接入的平台进行配置,设置每个平台的发布规则,如发布时机、发布频率等。

2.2 内容管理

  • 内容编辑: 提供内容编辑器,支持文本、图片、视频、音频等多种内容形式的编辑和排版。
  • 内容审核: 支持对发布的内容进行审核,...

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微信公众号文章自动生成智能体


微信公众号文章自动生成智能体需求说明书

1. 项目概述

1.1 项目背景

随着微信公众号的普及,内容创作的需求日益增加。为了提升内容创作的效率,减少人工操作,本项目旨在开发一个微信公众号文章自动生成智能体。该智能体能够自动收集主题素材、生成文章内容,并自动发布到微信公众号平台。

1.2 项目目标

  • 自动收集素材:根据用户输入的主题,智能体能够自动从互联网上收集相关的文字、图片、视频等素材。
  • 自动生成文章:基于收集到的素材,智能体能够自动生成符合微信公众号风格的文章内容。
  • 自动发布:生成的文章能够自动发布到指定的微信公众号平台。

2. 功能需求

2.1 自动收集素材

  • 主题输入:用户输入...

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翻页时钟-番茄时钟-vue


翻页时钟-番茄时钟需求说明书

1. 项目概述

1.1 项目背景

翻页时钟-番茄时钟是一款结合了传统翻页时钟设计和番茄工作法的时间管理工具。它旨在帮助用户提高工作效率,通过番茄工作法(25分钟工作,5分钟休息)来管理时间,同时提供翻页时钟的视觉体验,增强时间流逝的感知。

1.2 项目目标

  • 提供直观的翻页时钟界面,模拟传统翻页时钟的视觉效果。
  • 集成番茄工作法,帮助用户高效管理时间。
  • 提供自定义设置,允许用户调整工作和休息时间。
  • 提供统计功能,帮助用户分析时间使用情况。

2. 功能需求

2.1 翻页时钟功能

  • 时钟显示:模拟传统翻页时钟的显示方式,数字以翻页形式变化。
  • 时间格式:支持12小...

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分类算法-


分类算法简介

分类算法是机器学习和数据挖掘领域中一类非常重要的算法,其主要目的是根据输入数据的特征,将其划分到不同的类别中。简单来说,就是教会计算机如何像人一样对事物进行归类。

例如,在判断一封电子邮件是正常邮件还是垃圾邮件时,分类算法可以通过分析邮件中的文字内容、发件人信息、邮件主题等特征,做出相应的归类;或者判断一张图片上的动物是猫还是狗,也是基于图像的诸多特征利用分类算法来完成分类。

常见的分类算法类型

  • 决策树算法 决策树以树状结构来呈现决策过程,就像是一棵倒立的树,从根节点开始,根据不同的属性条件不断进行分支判断,最终到达叶子节点得出分类结果。例如,要判断一个水果是苹果还是橙...

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Instructor-获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具


该网页主要介绍了一个名为Instructor的库,它是用于获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具,具有简单、透明和以用户为中心的设计特点,基于Pydantic构建。以下是具体内容总结: 1. 安装与使用 - 可通过 pip install instructor 进行安装,不同模型如OpenAI、Ollama、llama-cpp-python等需安装对应的扩展,如 pip install "instructor[ollama]"。 - 以从自然语言中提取用户信息为例,展示了如何结合不同模型使用Instructor。如使用OpenAI模型时,先定义输出结构类 Extra...

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