sec-insights

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基于LlamaIndex的SEC文档智能分析工具

SEC Insights是一个开源项目,利用LlamaIndex的RAG技术分析SEC 10-K和10-Q文档。该工具提供聊天式问答、源数据引用和PDF查看等功能,还可通过API回答定量问题。项目使用React和FastAPI构建,支持本地和云端部署,为开发者提供了完整的RAG应用参考。

SEC InsightsRAGLlamaIndexFastAPIOpenAIGithub开源项目

SEC洞察 🏦

<a href="https://www.producthunt.com/posts/sec-insights-ai?utm_source=badge-top-post-badge&utm_medium=badge&utm_souce=badge-sec&#0045;insights&#0045;ai" target="_blank"><img src="https://api.producthunt.com/widgets/embed-image/v1/top-post-badge.svg?post_id=410213&theme=light&period=daily" alt="SEC&#0032;Insights&#0032;AI - 革新SEC文档分析 | Product Hunt" style="width: 250px; height: 54px;" width="250" height="54" /></a>

在GitHub Codespaces中打开

许可证:MIT

SEC洞察利用LlamaIndex的检索增强生成(RAG)功能来回答有关SEC 10-K和10-Q文档的问题。

你现在可以在secinsights.ai开始使用该应用程序

你还可以查看我们在YouTube上的端到端教程指南!这个视频涵盖了产品功能、系统架构、开发环境设置,以及如何将此应用程序用于你自己的自定义文档(不仅限于SEC文件!)。视频分为多个章节,你可以跳到与你最相关的部分。

为什么我们要做这个?🤔

随着RAG应用程序越来越多地从原型转向生产,我们认为我们的开发者社区会发现一个完整的真实世界RAG应用程序示例很有价值。

SEC洞察在本地和云端都能很好地运行。它还带有许多产品功能,这些功能可以立即应用于大多数RAG应用程序。

在构建你自己的RAG应用程序时,可以将此存储库用作参考,或者完全分叉它,为你的项目奠定坚实的基础。

产品特性 😎

  • 基于聊天的文档问答,可针对一组文档
  • 引用LLM响应所基于的源数据
  • 带有引用高亮显示的PDF查看器
  • 使用基于API的工具(polygon.io)回答定量问题
  • 通过服务器发送事件实现LLM响应的令牌级流式传输
  • 在聊天中流式传输推理步骤(子问题)

开发特性 🤓

  • 用于直接部署到VercelRender的基础设施即代码
  • Vercel和Render.com提供持续部署。发布更改就像合并到你的main分支一样简单
  • 前端和后端部署都有生产和预览环境!轻松尝试你的更改,然后再发布
  • 健壮的本地环境设置,利用LocalStackDocker组合
  • Sentry提供监控和性能分析
  • Loader.io提供负载测试
  • 各种用于基于REPL的聊天和数据管理的Python脚本

技术栈 ⚒️

系统架构

系统架构

使用方法 💻

请查看frontend/backend/文件夹中的README.md文件,了解各自的单独设置说明。如上所述,我们还有一个YouTube教程点击这里,介绍了如何设置本项目的开发环境。

我们还在.devcontainer/devcontainer.json中包含了GitHub Codespace的配置。如果您选择使用GitHub Codespaces,您的代码空间将预先配置好运行此项目所需的许多库和系统依赖项。这可能是让这个项目快速启动和运行的最快方法!话虽如此,开发人员已经成功地在Linux、macOS和Windows环境中设置了这个项目!

如果您在尝试运行此项目时有任何疑问,您可以通过查看我们的常见问题解答或搜索我们的GitHub问题快速找到答案!如果您没有看到满意的答案,请随时打开一个GitHub问题,以便我们可以帮助您!

我们还在我们的Discord上有一个专门的#sec-insights频道,在那里我们可能能够更即时地帮助解决较小的问题。

注意事项 🧐

  • 前端目前不支持移动设备
  • 我们这个项目的主要目标是为全栈RAG应用提供坚实的基础。在RAG性能方面还有改进的空间!

贡献 💡

我们非常欢迎贡献!我们期待看到LlamaIndex社区能够提供的想法和改进。 非常感谢 @Evanc123 为这个项目构建前端所做的出色工作!

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