RD-Agent项目详细介绍
RD-Agent是一个旨在自动化工业研发过程中最关键和最有价值部分的系统。它通过数据驱动的场景来简化模型和数据的开发，这将对行业产生重大的实际价值。
项目背景
研发（R&D）是一个非常广泛的概念，涵盖了从提出新想法到实现这些想法的整个过程。RD-Agent项目的目标是自动化这一过程的关键环节，通过数据和模型的持续迭代，提升研发效率和成果。
项目功能
RD-Agent的功能可以分为以下几个方面：
自动化量化工厂
RD-Agent可以成为一个自动化量化工厂，用户可以通过系统自动提出新的量化因子，并进行实施。
数据挖掘代理
在数据挖掘方面，RD-Agent能够迭代地提出数据和模型方案，并通过从数据中获取知识来实现这些方案。
研究助手
RD-Agent还可以充当研究助手，自动读取研究论文和财务报告，并根据内容构建模型结构或数据集。
快速开始
Docker安装
在运行大多数场景前，用户需要确保已经安装了Docker。可以参考Docker官方页面进行安装。
创建Conda环境
- 创建一个新的Conda环境，并指定Python版本（3.10或3.11）：
conda create -n rdagent python=3.10 - 激活该环境：
conda activate rdagent
安装RD-Agent
用户可以直接从PyPI安装RD-Agent包：
pip install rdagent
配置环境变量
用户需要在.env文件中配置GPT模型的API密钥：
cat << EOF > .env OPENAI_API_KEY=<your_api_key> # EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small CHAT_MODEL=gpt-4-turbo EOF
运行应用程序
用户可以运行以下命令来启动不同的功能：
-
自动化量化交易及迭代因子进化：
rdagent fin_factor -
自动化量化交易及迭代模型进化：
rdagent fin_model -
自动化医疗预测模型进化：
cat << EOF >> .env DM_USERNAME=<your_username> DM_PASSWORD=<your_password> EOFrdagent med_model
资源和支持
用户可以参考以下资源以获得更多信息：
RD-Agent项目通过持续增加更多的方法和场景，来提升您的研发过程，从而显著提升生产力和结果质量。用户可以观看演示视频来更直观地了解功能实现。
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