Das Problem
24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche - Finanzmärkte schlafen nie.
Wie kann ein Mensch mit einem ständig wachsenden Strom von Informationen Schritt halten? In einer Ära, die von schnellen Veränderungen und überwältigenden Datenmengen geprägt ist, ist es eine echte Herausforderung, das Rauschen herauszufiltern und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Darüber hinaus verstärkt sich mit den endlosen Updates, die aus allen Ecken unserer digitalen Welt eintreffen, der Druck, zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen. Während Informationen unaufhörlich einströmen, wird es immer schwieriger zu bestimmen, welche Stimmen wichtig sind und welche nur Hintergrundrauschen darstellen.
Die Lösung
In diesem Tutorial bauen wir einen Open-Source-Echtzeit-Markttracker, der Ihnen bei Ihrer täglichen Marktrecherche helfen kann.
Struktur des Agentensystems (Überblick)
Eingaben:
- Audio
- Video
- Text auf dem Bildschirm
Reasoning-Agent:
- Analyse der Nachrichten
- Zuordnung von Stimmungen zu den Nachrichten
- Zuweisung eines Vertrauenswerts zur Stimmung
- Sammelt Wissen über Ereignisse, Entitäten usw.
Ausgaben:
- Zusammenfassung der Nachrichten
- Zusammenfassung aktueller Narrative
- Benachrichtigung des Benutzers bei wichtigen Ereignissen
Wissensbasis:
- Sammelt Wissen über Ereignisse, Entitäten usw.
Verwendete Technologien
- Python
- OpenCV
- Gesichtserkennung
- OpenAI Whisper
Interaktive Animation der Systemstruktur:
Zoomen Sie hinein, um die Details zu sehen:
Aufbau dieses Tutorials
Wir werden dieses System in Etappen aufbauen. Am Ende jeder Etappe gibt es einen voll funktionsfähigen Prototyp mit dem Umfang der jeweiligen Etappe. Dies macht es Ihnen leicht, die Etappen selbst zu implementieren.
Hier ist ein Überblick über alle Artikel:
Teil 2: Bildschirmaufnahme + Gesichtserkennung
Link zum Artikel: Demnächst verfügbar
In diesem Teil werden wir den Bildschirm erfassen und die Gesichter der Sprecher extrahieren.
Teil 3: Audio-Transkription
Link zum Artikel: Demnächst verfügbar
In diesem Teil werden wir die Audioaufnahmen des Nachrichtenprogramms transkribieren.
Teil 4: Extraktion von Bildschirmtext
Link zum Artikel: Demnächst verfügbar
In diesem Teil werden wir den Text vom Bildschirm extrahieren.
Teil 5: Reasoning-Agent
Link zum Artikel: Demnächst verfügbar
In diesem Teil werden wir den Reasoning-Agent aufbauen, der die Nachrichten und die aktuellen Narrative analysiert.
Teil 6: Finale Implementierung des Agentensystems
Link zum Artikel: Demnächst verfügbar
In diesem Teil werden wir alle Teile aus den vorherigen Etappen kombinieren und ein voll funktionsfähiges Agentensystem aufbauen.
HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Der bereitgestellte Code stellt in Bezug auf Sicherheit und Stabilität keine produktionsreife Einrichtung dar.
Die gesamte in diesem Tutorial vorgestellte Code wird auf eigenes Risiko verwendet.
Bedenken Sie immer Sicherheitsaudits, bevor Sie Code in die Produktion übernehmen.
Darüber hinaus sollte kein Teil der Tutorials oder des Code-Inhalts als Finanzberatung betrachtet werden.
Konsultieren Sie immer einen professionellen Anlageberater, bevor Sie eine Investition tätigen.
Bei CorticalFlow ist die Erweiterung der kognitiven Fähigkeiten des Benutzers unsere Mission.
- Besuchen Sie unsere Website CorticalFlow
- Folgen Sie uns auf Twitter @CorticalFlow
- Besuchen Sie unser GitHub CorticalFlow
- Besuchen Sie unseren YouTube-Kanal CorticalFlow