quant-mind: 金融リサーチをセマンティック・ナレッジグラフに変換するための知識抽出・検索フレームワーク

何を解決するか

QuantMindは、毎日数百ものリサーチペーパー、ニュース記事、レポートが公開されるクオンツ・ファイナンスにおける情報過多の問題に対処します。非構造化ソースから構造化された知識を抽出するプロセスを自動化し、リサーチチームがアルファを生み出すインサイトを特定するために必要な時間と労力を削減します。

仕組み

このシステムは、デカップリングされた2段階のアーキテクチャを採用しています：

1. 知識抽出: インテリジェントなパーサーを使用して、arXiv、ニュースフィード、ブログなどのソースからコンテンツを抽出し、テキスト、表、図を抽出します。タガーがコンテンツを分類し、エージェントがパイプラインをオーケストレートして、品質と重複排除を保証します。
2. インテリジェントな検索: 抽出された知識は高次元ベクトル（embeddings）に変換され、セマンティック・ナレッジグラフに保存されます。ユーザーは、RAG (Retrieval-Augmented Generation) や、複雑なマルチホップ推論のための DeepResearch のようなパターンを使用して、自然言語クエリでインサイトを検索できます。

対象ユーザー

QuantMindは、大規模な金融リサーチをスケールして処理する必要がある機関投資家、ヘッジファンド、およびクオンツ・リサーチチーム向けに設計されています。

ハイライト

• マルチソース・インジェクション: PDF、ウェブページ、およびAPI (e.g., arXiv) をサポートします。
• セマンティック・ナレッジグラフ: 非構造化データを、クエリ可能な構造化フォーマットに変換します。
• ドメイン特化型LLM: 金融ドメイン向けに微調整されたLLMを活用します。
• 柔軟な検索: RAGや、ディープリサーチのためのマルチホップ推論を含む、複数のシナリオを提供します。