juanjuandog/FinSight-AI

AI equity research agent with resilient workflows, Redis Lua single-flight, pgvector RAG, versioned reports, evidence tracing, and RAG evaluation.

解決する課題

FinSight AIは、一般的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）デモにおける信頼性とインフラストラクチャの欠如を解決します。単にモデルをデータベースに接続するのではなく、機関投資家向けの株式リサーチに即したプロダクションレベルのフレームワークを提供し、AIが生成する財務レポートが証拠に基づき、バージョン管理され、弾力性のある追跡可能なワークフローを通じて生成されることを保証します。

仕組み

このシステムは、生の財務データをいくつかの段階を経てリサーチレポートに変換する、バックエンド重視のオーケストレーションレイヤーとして機能します：

  1. データインジェクション & メトリクス: 提出書類やレポートを取り込み、財務健全性指標（収益性、負債比率など）を計算し、リスクシグナルを特定します。
  2. ワークフロー・オーケストレーション: 状態マシンが、非同期キューイングのための RabbitMQ と、重複実行を防止するためのフェンシングトークンを備えた Redis Lua lease を使用して、長時間実行されるタスク（インジェクション、インデックス作成、分析）を管理します。
  3. ハイブリッド検索: PostgreSQL の pgvector と JSONB を使用してキーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、AIの回答がドキュメント内の特定の証拠チャンクに紐付けられるようにします。
  4. インテリジェンス・モデリング: 企業のタイムラインと、エンティティとリレーションの軽量なナレッジグラフを構築し、より深いコンテキストを提供します。
  5. AI生成 & キャッシング: FastAPI AI サービス（Ollama サポート付き）がレポートを生成します。これらは dataSnapshotHash に基づいてキャッシュされるため、基礎となる財務データが変更されると、レポートは自動的に無効化され、再生成されます。
  6. 評価: 内蔵の評価サービスが、ハルシネーションのリスク、証拠の網羅性、および結論の一貫性をチェックします。

対象ユーザー

  • 高い信頼性と厳格な証拠の追跡可能性を必要とする、プロフェッショナルなAIエージェントを構築する開発者。
  • 自動化された株式リサーチツールを作成する金融アナリストまたはエンジニア。
  • 冪等でリカバリ可能なAIワークフローの実装に関心のあるソフトウェアアーキテクト。

ハイライト

  • 弾力性のあるワークフロー: リトライロジックと障害復旧用のデッドレターキューを備えたタスクステータスマシンを実装。
  • 証拠に基づいたRAG: ハイブリッドリコールと証拠の追跡可能性を使用して、財務レポートにおけるハルシネーションを最小限に抑えます。
  • スナップショットベースのキャッシング: AIレポートのバージョンをプロンプト文字列ではなく、特定のデータスナップショットに紐付けます。
  • 並行性制御: 冪等キーと Redis single-flight lease を採用し、ノード間での安定した実行を保証します。
  • 組み込みの評価: RAGのヒット率と回答の網羅性を測定するための、回帰テスト形式の評価スイートが含まれています。