juanjuandog/FinSight-AI

何を解決するか

FinSight AI は A 株式会社向けの株式研究のための構造化されたワークスペースを提供します。AI 生成の財務報告の信頼性の問題を解決し、結論が検証可能な証拠に基づくこと、報告書が特定のデータスナップショットに束縛されることで古くなった内容を防ぎ、長時間実行される AI 研究タスクが失敗しても再開可能になることを保証します。

動作方法

システムは Spring Boot ベースのオーケストレーションと FastAPI サイドカーによる AI 操作を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを使用しています。ハイブリッド RAG（リトリーバー補強生成）パイプラインは、全文検索とベクトルリコールを組み合わせ、相互ランク融合（RRF）と再ランク付けを用いて LLM に正確な証拠を提供します。信頼性を確保するために、RabbitMQ でタスクのディスパッチ、Redis でイデムポテンシーと調整、PostgreSQL/pgvector でスナップショットとベクトルの保存を行います。

対象ユーザー

長時間実行可能なタスクと証拠に基づくレポートを扱える信頼性の高い AI エージェントのリファレンス実装を探している金融研究者や開発者向けに設計されています。

特徴

• 再開可能なワークフロー：状態機械とデッドレターハンドリングを使用して、障害後に研究タスクを再開できるようにします。
• スナップショット束縛レポート：ハッシュを使用して特定のデータバージョンにレポートを束縛し、分析が元データと一貫性を持つようにします。
• ハイブリッド RAG：ベクトル検索と全文検索を再ランク付けで組み合わせ、検証性の高い証拠取得を実現します。
• イデムポテンシー：Redis Lua レースとフェンストークンを使用して、高コストな重複 AI 要求を防ぎます。
• モデル非依存：Ollama、OpenAI 互換 API、Anthropic に対応する専用の AI サイドカーをサポートします。