Multimodaalsed andmed on finantssektori väärtuslik komponent, mis hõlmab turu-, majandus-, kliendi-, uudiste- ja sotsiaalmeediaandmeid ning riskiandmeid. Finantsorganisatsioonid loovad, koguvad ja kasutavad neid andmeid finantstehingute kohta ülevaate saamiseks, paremate otsuste tegemiseks ja toimivuse parandamiseks. Siiski on multimodaalsete andmetega seotud väljakutseid, mis tulenevad finantssüsteemide ja andmevormingute ja -kvaliteedi keerukusest ja standardimise puudumisest, samuti andmete killustatusest ja struktureerimata olemusest. Finantskliendid on sageli kirjeldanud mitmeliigiliste andmete põhjal finantsteabe hankimise operatiivkulusid, mis nõuab keerukat ekstraheerimis- ja ümberkujundamisloogikat, mis toob kaasa ülepaisutatud jõupingutused ja kulud. Mitmeliigiliste andmetega seotud tehnilisteks väljakutseteks on lisaks erinevate andmetüüpide integreerimise ja modelleerimise keerukus, raskused mitme modaalsuse (tekst, pildid, heli, video) andmete kombineerimisel ning vajadus täiustatud arvutiteaduse oskuste ja keerukate analüüsivahendite järele.
Üks populaarsemaid viise multimodaalsete andmete käsitlemiseks on multimodaalsete agentide kasutamine. Multimodaalsed agendid on tehisintellektisüsteemid, mis saavad oma tööriistakomplektis õigeid tööriistu kasutades mõista ja analüüsida andmeid mitmel viisil. Nad suudavad ühendada nende erinevate andmetüüpide ülevaated, et saada põhjalikum arusaam ja luua asjakohaseid vastuseid. Multimodaalsed agendid koos generatiivse tehisintellektiga leiavad finantsturgudel laialdast rakendust. Järgnevalt on toodud mõned populaarsed kasutusjuhud.
- Nutikas aruandlus ja turuanalüüs – AI saab analüüsida erinevaid finantsteabe allikaid, et koostada turuanalüüsi aruandeid, aidates analüütikutel, investoritel ja ettevõtetel olla kursis trendidega. Multimodaalsed agendid suudavad pikad finantsaruanded kiiresti kokku võtta, säästes analüütikute aega ja vaeva.
- Kvantitatiivne modelleerimine ja prognoosimine – Generatiivsed mudelid võivad sünteesida suuri finantsandmeid, et koolitada masinõppe (ML) mudeleid selliste rakenduste jaoks nagu aktsiahindade prognoosimine, portfelli optimeerimine, riskide modelleerimine ja palju muud. Mitmeliigilised mudelid, mis mõistavad erinevaid andmeallikaid, võivad pakkuda usaldusväärsemaid prognoose.
- Nõuetele vastavus ja pettuste avastamine – Seda lahendust saab laiendada, et hõlmata seiretööriistu, mis analüüsivad suhtluskanaleid, nagu kõned, meilid, vestlused, juurdepääsulogid ja palju muud, et tuvastada võimalikku siseringiga kauplemist või turuga manipuleerimist. Andmetüüpidevahelise petturliku kokkumängu tuvastamiseks on vaja multimodaalset analüüsi.
Generatiivse tehisintellektiga multimodaalne agent tõstab finantsanalüütiku tootlikkust, automatiseerides korduvaid ja rutiinseid ülesandeid, vabastades analüütikutel aega keskenduda väärtuslikule tööle. Mitmeliigilised ained võivad uurimis- ja analüüsimisel abistades võimendada analüütiku võimet saada teadmisi. Multimodaalsed agendid võivad luua ka täiustatud kvantitatiivseid analüüse ja finantsmudeleid, mis võimaldavad analüütikutel töötada kiiremini ja suurema täpsusega.
Multimodaalse agendi juurutamine AWS-iga koondab põhiteavet erinevatest struktureeritud ja struktureerimata andmetest suures ulatuses. Multimodaalsed agendid saavad hõlpsasti kombineerida generatiivsete tehisintellekti pakkumiste jõudu Amazonase aluspõhi ja Amazon SageMaker JumpStart koos AWS Analyticsi ja AI/ML teenuste andmetöötlusvõimalustega, et pakkuda agiilseid lahendusi, mis võimaldavad finantsanalüütikutel tõhusalt analüüsida ja koguda AWS-is mitmeliigiliste andmete põhjal teadmisi turvaliselt ja skaleeritaval viisil. Amazon pakub AI-teenuste komplekti, mis võimaldavad loomuliku keele töötlemist (NLP), kõnetuvastust, teksti ekstraheerimist ja otsingut:
- Amazoni mõistmine on NLP-teenus, mis suudab analüüsida teksti võtmefraaside leidmiseks ja analüüsida sentimenti
- Amazoni tekst on intelligentne dokumenditöötlusteenus, mis suudab dokumentidest teksti ja andmeid täpselt eraldada
- Amazoni transkribeerimine on automaatne kõnetuvastusteenus, mis suudab kõne tekstiks teisendada
- Amazon Kendra on ettevõtte otsinguteenus, mida toetab ML, et leida teavet erinevatest andmeallikatest, sealhulgas dokumentidest ja teadmistebaasidest
Selles postituses tutvustame stsenaariumi, kus finantsanalüütik suhtleb organisatsiooni multimodaalsete andmetega, mis asuvad selleks loodud andmehoidlates, et koguda finantsteavet. Interaktsioonis demonstreerime, kuidas multimodaalsed agendid kavandavad ja käitavad kasutajapäringut ning hangivad tulemusi asjakohastest andmeallikatest. Kõik see saavutatakse AWS-i teenuste abil, suurendades seeläbi finantsanalüütiku efektiivsust multimodaalsete finantsandmete (tekst-, kõne- ja tabeliandmete) terviklikul analüüsimisel.
Järgmine ekraanipilt näitab kasutajaliidese näidet.
Lahenduse ülevaade
Järgmine diagramm illustreerib kontseptuaalset arhitektuuri generatiivse AI kasutamiseks koos multimodaalsete andmetega agentide abil. Kaasatud sammud on järgmised.
- Finantsanalüütik esitab küsimusi platvormi, näiteks vestlusrobotite kaudu.
- Platvorm kasutab raamistikku, et määrata küsimusele vastamiseks sobivaim multimodaalse agendi tööriist.
- Pärast tuvastamist käivitab platvorm koodi, mis on lingitud eelnevalt tuvastatud tööriistaga.
- Tööriist genereerib finantsandmete analüüsi vastavalt finantsanalüütiku nõudele.
- Tulemusi kokku võttes otsivad suured keelemudelid üles ja annavad sellest finantsanalüütikule aru.
Tehniline arhitektuur
Multimodaalne agent juhib erinevaid tööriistu, mis põhinevad ärikasutajate loomulikul keelel, et luua teadmisi. Struktureerimata andmete puhul kasutab agent AWS Lambda toimib tehisintellektiteenustega, nagu Amazon Textract dokumendianalüüsiks, Amazon Transcribe kõnetuvastuseks, Amazon Comprehend NLP jaoks ja Amazon Kendra intelligentseks otsinguks. Struktureeritud andmete puhul kasutab agent andmebaaside analüüsimiseks SQL Connectorit ja SQLAlchemyt, mis hõlmab ka Amazonase Athena. Agent kasutab Pythonit ka Lambdas ja Amazon SageMaker SDK arvutusteks ja kvantitatiivseks modelleerimiseks. Agentil on ka pikaajaline mälu viipade ja tulemuste salvestamiseks Amazon DynamoDB. Multimodaalne agent asub SageMakeri sülearvutis ja koordineerib neid tööriistu Streamlit kasutajaliideses ärikasutajate ingliskeelsete viipade alusel.
Tehnilise arhitektuuri põhikomponendid on järgmised:
- Andmete salvestamine ja analüüs – Kvartali finantstulu salvestisi helifailidena, majandusaasta aruandeid PDF-failidena ja S&P aktsiaandmeid CSV-failidena majutatakse veebisaidil Amazoni lihtne salvestusteenus (Amazon S3). Varude andmete uurimine toimub Athena abil.
- Suured keelemudelid – Suured keelemudelid (LLM-id) on saadaval Amazon Bedrocki, SageMaker JumpStarti või API kaudu.
- Agendid – Kasutame LangChaini agente ettemääramata kõnede ahela jaoks kasutaja sisendiks LLM-idele ja muudele tööriistadele. Seda tüüpi kettides on agent, kellel on juurdepääs tööriistakomplektile. Iga tööriist on loodud konkreetse ülesande jaoks. Sõltuvalt kasutaja sisendist otsustab agent, millist tööriista või tööriistade kombinatsiooni küsimusele vastamiseks helistada. Lõime oma stsenaariumi jaoks järgmised spetsiaalselt loodud agenditööriistad.
- Aktsiate päringu tööriist – S&P aktsiate andmete päringu tegemiseks Athena ja SQLAlchemy abil.
- Portfelli optimeerimise tööriist – Valitud aktsiate põhjal portfelli koostamine.
- Finantsteabe otsingutööriist – Mitmeleheküljelistesse PDF-failidesse salvestatud rahaliste tulude teabe otsimiseks, kasutades Amazon Kendrat.
- Pythoni arvutustööriist – kasutada matemaatilisteks arvutusteks.
- Sentiment Analysis Tool – Amazon Comprehendi abil teatud teemal arvamuste tuvastamine ja hindamine.
- Fraaside tuvastamise tööriist – Amazon Comprehendi abil viimastest kvartaliaruannetest võtmefraaside leidmiseks.
- Teksti ekstraheerimise tööriist – Kvartaliaruannete PDF-versioonide teisendamiseks tekstifailideks Amazon Textracti abil.
- Transkribeerimise helitööriist – Helisalvestiste teisendamiseks tekstifailideks kasutades Amazon Transcribe.
Agendimälu, mis hoiab kasutaja ja agendiga suhtlemise ahelat, salvestatakse DynamoDB-sse.
Järgmistes jaotistes selgitatakse mõningaid peamisi samme seotud koodiga. Lahendusse ja kõigi siin näidatud sammude kodeerimiseks sügavamale sukeldumiseks vaadake jaotist GitHub repo.
Eeldused
Selle lahenduse käitamiseks peab teil olema LLM-i (nt Anthropic Claude v2) API-võti või juurdepääs Amazon Bedrocki vundamendi mudelitele.
Struktureeritud ja struktureerimata andmete põhjal vastuste genereerimiseks LLM-ide ja LangChaini abil peate juurdepääsu LLM-idele kas Amazon Bedrocki, SageMaker JumpStarti või API võtmete kaudu ning kasutama SQLAlchemyga ühilduvaid andmebaase. AWS-i identiteedi- ja juurdepääsuhaldus Vaja on ka (IAM) eeskirju, mille üksikasjad leiate GitHubi repost.
Multimodaalse agendi põhikomponendid
Multimodaalsel agendil on mõned põhikomponendid:
- Multimodaalse agendi tööriistade jaoks määratletud funktsioonid
- Multimodaalse agendi jaoks määratletud tööriistad
- Multimodaalse agendi pikaajaline mälu
- Planeerijal-täitjal põhinev multimodaalne agent (määratletud tööriistade, LLM-ide ja mäluga)
Selles jaotises illustreerime põhikomponente koos seotud koodilõikudega.
Multimodaalse agendi tööriistade jaoks määratletud funktsioonid
Multimodaalne agent peab kasutama erinevaid tehisintellekti teenuseid, et töödelda erinevat tüüpi andmeid – teksti, kõnet, pilte ja muud. Mõnel neist funktsioonidest võib olla vaja kutsuda AWS AI teenuseid, nagu Amazon Comprehend teksti analüüsimiseks, Amazon Textract piltide ja dokumentide analüüsimiseks ning Amazon Transcribe kõne tekstiks teisendamiseks. Neid funktsioone saab agentis kohapeal kutsuda või juurutada Lambda funktsioonidena, mida agent saab kutsuda. Lambda funktsioonid helistavad sisemiselt asjakohastele AWS AI teenustele ja tagastavad tulemused agendile. See lähenemisviis moduleerib loogikat ja muudab agendi hooldatavamaks ja laiendatavamaks.
Järgmine funktsioon määrab, kuidas arvutada optimeeritud portfell valitud aktsiate põhjal. Üks võimalus Pythoni-põhise funktsiooni LLM-i tööriistaks teisendamiseks on kasutada BaseTool ümbris.
Järgmine on Lambda kood, mis kutsub AWS AI teenuse (Amazon Comprehend, Amazon Textract, Amazon Transcribe) API-sid:
Multimodaalse agendi jaoks määratletud tööriistad
Multimodaalsel agendil on oma funktsionaalsuse võimaldamiseks juurdepääs erinevatele tööriistadele. See võib teha päringuid aktsiate andmebaasist, et vastata küsimustele aktsiate kohta. See võib spetsiaalse tööriista abil portfelli optimeerida. See võib hankida teavet Amazon Kendrast, Amazoni ettevõtte otsinguteenusest. Pythoni REPL-i tööriist võimaldab agendil Pythoni koodi käivitada. Tööriistade struktuuri näide, sealhulgas nende nimed ja kirjeldused, on näidatud järgmises koodis. Selle postituse tegelikus tööriistakastis on kaheksa tööriista: aktsiapäringu tööriist, portfelli optimeerimise tööriist, finantsteabe otsingu tööriist, Pythoni arvutustööriist, sentimentanalüüsi tööriist, fraaside tuvastamise tööriist, teksti ekstraheerimise tööriist ja heli transkribeerimise tööriist.
Multimodaalse agendi pikaajaline mälu
Järgmine kood illustreerib multimodaalse agendi pikaajalise mälu konfiguratsiooni. Selles koodis lisatakse DynamoDB tabel mäluna, et salvestada viipasid ja vastuseid edaspidiseks kasutamiseks.
Planeerija-täitja põhinev multimodaalne agent
. planeerija-täitja multimodaalsel agendiarhitektuuril on kaks põhikomponenti: planeerija ja täitja. Planeerija loob kõrgetasemelise plaani koos sammudega, mis on vajalikud käivitamiseks ja kiirele küsimusele vastamiseks. Seejärel käivitab täitja selle plaani, genereerides iga plaani etapi jaoks sobivad süsteemivastused, kasutades keelemudelit koos vajalike tööriistadega. Vaadake järgmist koodi:
Näidisstsenaariumid, mis põhinevad finantsanalüütiku küsimustele
Selles jaotises uurime kahte näidisstsenaariumit, et illustreerida multimodaalse agendi poolt läbiviidud samme finantsanalüütiku esitatud küsimuste põhjal.
1. stsenaarium: finantsanalüütiku küsimused struktureeritud andmete kohta
Selle stsenaariumi korral esitab finantsanalüütik multimodaalsele agendile ingliskeelse küsimuse, mis on seotud ettevõtete aktsiatega. Multimodaalne LangChaini agent koostab mitmeastmelise plaani ja otsustab, milliseid tööriistu iga sammu jaoks kasutada. Järgmine diagramm illustreerib töövoo näidet järgmiste sammudega.
- Finantsanalüütik esitab kasutajaliidese kaudu multimodaalsele agendile ingliskeelse finantsküsimuse.
- Agent tuvastab, et ta vajab küsimusele vastamiseks andmebaasitööriista. See genereerib küsimuse põhjal SQL-päringu, kasutades LLM-i, ja teeb päringuid Athena andmebaasist.
- Athena käivitab SQL-päringu, hangib asjakohase tulemuse (viie ettevõtte aktsiahinna aegread) ja edastab tulemuse koos asjakohaste andmetega agendile.
- Agent tuvastab, et ta vajab küsimusele vastamiseks teist tööriista. See edastab hangitud andmed portfelli optimeerimiseks Pythoni tööriistale.
- Pythoni tööriist arvutab vajaliku optimaalse portfelli, sealhulgas kaalud, ja edastab vastuse agendisisesele LLM-ile.
- Agent koostab nõutud teabe ja arvutused LLM-i abil ning vastab ingliskeelse kasutajaliidese kaudu finantsanalüüsile.
Finantsanalüütik esitab järgmise küsimuse:
"Millised on aktsiate AAAA, WWW, DDD sulgemishinnad aastal 2018? Kas saate neid kolme aktsiat kasutades luua optimeeritud portfelli?"
Järgmine kood näitab samme, mille on tuvastanud multimodaalse agendi planeerija:
Agent tõlkis küsimuseviiba järgmiseks SQL-päringuks:
Järgmine kood näitab multimodaalse agendi lõplikku vastust küsimuse põhjal:
2. stsenaarium: finantsanalüütiku küsimused struktureerimata andmete kohta
Selle stsenaariumi korral esitab finantsanalüütik multimodaalsele agendile mitu küsimust ettevõtte finantsseisundi kohta. Agent kutsub teabe kogumiseks ja vajalike arvutuste tegemiseks kaks tööriistaagenti, struktureerimata andmetega Amazon Kendra ja Pythoni arvutustööriista. Seejärel koostab agent oma keelemudeli abil tööriistadest teabe ja annab analüütikule täieliku vastuse. Selle stsenaariumi võti seisneb selles, et agent suudab meelde jätta eelmiste küsimuste küsimused ja vastused ning kaasab vestlusesse konteksti. Järgmine diagramm illustreerib töövoogu, mis koosneb järgmistest sammudest.
- Finantsanalüütik esitab kasutajaliidese kaudu multimodaalsele agendile ingliskeelse finantsküsimuse.
- Agent tuvastab, et küsimusele vastamiseks on vaja Amazon Kendra tööriista, ja kasutab Amazon Kendra agendi tööriista.
- Amazon Kendra otsib Amazon S3 struktureerimata andmekorpusest ja otsib vastust sisaldava asjakohase dokumendi.
- Retrieval Augmented Generation (RAG) abil edastab Amazon Kendra vastuse asjaomasest dokumendist agendi LLM-ile.
- Agent tuvastab, et ta vajab küsimuse teisele osale vastamiseks teist tööriista. See edastab teabe esimesest tööriistast Pythoni arvutustööriistale.
- Pythoni tööriist arvutab vajaliku suhte ja edastab vastuse agendisisesele LLM-ile.
- Agent koostab LLM-i abil vajaliku teabe ja arvutused ning vastab finantsanalüütikule kasutajaliidese kaudu.
Järgnevad küsimused ja vastused analüütiku ja multimodaalse agendi vahel.
Agent vastab küsimusele "Kui suur on Amazoni puhaskahjum 2022. aasta detsembris lõppeval eelarveaastal?"Mazoni andmetel oli 514.0. eelarveaasta netokäive 2.7 miljardit dollarit ja puhaskahjum 2022 miljardit dollarit." Allikas on Amazon 10K aruanne 2022. aasta detsembris lõppenud eelarveaasta kohta, mis leiti Retrive_Kendra
Tööriist.
küsimusele "Kui suur on sama aasta puhaskahjum?"Agent vastab "2.7 miljardit dollarit." Allikas on Amazon 10K aruanne 2022. aasta detsembris lõppenud eelarveaasta kohta, mis leiti Retrive_Kendra
Tööriist. Pange tähele, et kuigi küsimus sarnaneb teise küsimusega, ei täpsustatud selles küsimuses ettevõtte nime ega aastanumbrit. Küll aga suutis agent vestlusmälus konteksti põhjal kasutada õiget ettevõtte nime ja aastat.
küsimusele "Mis on puhaskasumi marginaali suhte valem, mis on kasumlikkuse suhtarvu tüüp?"Agent vastab: "Amazon teatas, et 514.0. eelarveaasta netokäive oli 2.7 miljardit dollarit ja puhaskahjum 2022 miljardit dollarit. Amazoni puhaskasumi marginaali suhe 2022. eelarveaastal on -0.5%. Allikas on Retrieve_Kendra
ja PythonREPLTool().
Sukelduge lahusesse sügavamale
Selles postituses näidatud lahendusse ja koodi sügavamale sukeldumiseks vaadake GitHub repo.
GitHubi repost leiate Pythoni sülearvuti, millel on täielik lahendus, AWS CloudFormation mall infrastruktuuri, struktureerimata andmete (tuluaruannete PDF-failid, tulukõne helifailid) ja struktureeritud andmete (aktsiate aegread) varustamiseks.
Lõpus olevas lisas on tabelina toodud erinevad finantsanalüütiku esitatud küsimused, kasutatud agentide tööriistad ja multimodaalse agendi vastused.
Koristage
Pärast multimodaalse agendi käivitamist puhastage kindlasti ära kõik ressursid, mida ei kasutata. Lülitage välja ja kustutage kasutatud andmebaasid (Athena). Lisaks kustutage Amazon S3 andmed ja peatage SageMaker Studio sülearvuti eksemplarid, et teil ei tekiks täiendavaid tasusid. Kustutage Lambda funktsioonid ja DynamoDB tabelid pikaajalise mälu osana, mida ei kasutata. Kui kasutasite LLM-i juurutamiseks SageMakeri reaalajas lõpp-punktina SageMaker JumpStarti, kustutage lõpp-punkt kas SageMakeri konsooli või SageMaker Studio kaudu.
Järeldus
See postitus demonstreeris laia valikut AWS-i salvestusruumi, AI/ML-i ja arvutusteenuseid, mida saate kasutada täiustatud multimodaalse AI-lahenduse loomiseks koos LangChaini raamistiku ja generatiivse AI-ga. Integreerides NLP, kõnetuvastuse ja ML tehnoloogiad, suudab selle stsenaariumi järgi välja töötatud multimodaalne agent analüüsida erinevaid finantsandmete modaalsusi (struktureeritud ja struktureerimata) ja vastata loomulikus keeles (inglise keeles) olevatele viipadele. See suurendab finantsanalüütikute tootlikkust ja tõhusust, võimaldades neil keskenduda väärtuslikule strateegilisele tööle. AWS-i toidavad multimodaalsed AI-lahendused võivad muuta finantsturge, automatiseerides korduvaid ülesandeid, täiustades inimeste võimeid ja luues tõhusalt andmepõhiseid teadmisi. Struktureeritud andmete jaoks saab generatiivse tehisintellekti ja LLM-iga ühendada mitme andmebaasiga kaasaegse andmearhitektuuri. Lisateabe saamiseks vaadake Andmekogemuse taasleiutamine: kasutage generatiivset AI-d ja kaasaegset andmearhitektuuri, et teadmisi avada. Samuti vaadake Amazonase aluspõhi generatiivsete tehisintellekti, alusmudelite ja suurte keelemudelite kasutusjuhtudeks.
Lisa
Järgmine tabel sisaldab näiteküsimusi, mille finantsanalüütik esitab multimodaalsele agendile struktureeritud ja struktureerimata andmete põhjal.
Küsimuse eesmärk | Finantsanalüütikute poolt kasutajaliidese kaudu esitatud küsimus | Agendi tööriistad on välja kutsutud | Agendi tööriistade kasutatavad peamised AWS-teenused | Vastus multimodaalselt agendilt |
Paluge LangChaini agendil eeltöötleda ja kogutud andmetest teavet eraldada | Convert the Amazon`s recent quarters 10k and 10q files to text format |
1. Teksti ekstraheerimise tööriist |
|
The text files containing Amazon's financial filings have been cleaned and are ready for analysis. |
Paluge LangChaini agendil helisalvestised tekstideks transkribeerida | Can you transcribe most recent quaterly audio recording of earnings call to text format? |
|
|
I have the earnings call transcripts, now I can extract key phrases. |
Paluge LangChaini agendil analüüsida ettevõtte finantsseisundit ja -tulemusi | Analyze Amazon's financial health based on the 10k report. Calculate important financial ratios. Please limit your answer to 5 sentences. |
|
|
Here is a summary of Amazon’s financial health in 5 sentences: Amazon has a low profit margin indicating low profitability relative to revenue. However, Amazon has a high return on assets indicating efficient use of assets to generate profits. Amazon has a low debt-to-equity ratio indicating low financial leverage and risk. Amazon has a high current ratio indicating good short-term liquidity position and ability to pay off short-term obligations. Overall, Amazon seems to be in a good financial position with efficient operations and low risk. |
Paluge LangChaini agendil analüüsida ettevõtte majandustulemusi ettevõtte tuluaruannete põhjal | What were the main drivers of the company’s revenue growth in the quarter? Please limit your answers to 5 sentences. |
|
|
Here is a summary of the main drivers of revenue growth in 5 sentences: Amazon's revenue grew due to an increase in subscription and support revenue from new customers. Existing customer accounts also expanded, contributing to revenue growth. Higher net sales drove increased revenue for the company. Although I could not calculate the exact revenue growth percentage, the key phrases and information extracted point to revenue growth being driven primarily by new subscriptions, existing customer expansion, and greater net sales. |
Paluge LangChaini agendil ettevõtte tuluaruannete põhjal analüüsida ettevõtte juhtkonda ja nende tulevikuplaane | What are the company's top priorities for the coming year? What are the biggest risks facing the company? Please limit your answers to 5 sentences. |
|
|
Here is a summary response in 5 sentences: Amazon's priorities are investing in growth and expanding into new markets. However, risks like changes in consumer demand and competition threaten their business. By analyzing key phrases in financial reports, their focus on fulfillment, technology, and new products emerges, as do risks around suppliers, exchange rates, and retail competition. Though facing pressures, Amazon aims to innovate, improve customer experience, and strengthen their position. Continuous progress on price, speed, and selection will drive their competitive advantage. |
Paluge LangChaini agendil analüüsida ettevõtte strateegiat ettevõtte tuluaruannete põhjal | What are company’s financial and business goals for upcoming financial year/quarter? Please limit your answers to 5 sentences. |
|
|
Here is a summary of Amazon's main goals in 5 sentences: Amazon seeks to grow by improving infrastructure and entering new markets. They will invest in fulfillment and technology to enable expansion. By moving into groceries, healthcare, and entertainment, Amazon can diversify their offerings. Focusing on the customer through competitive pricing, selection, and innovation is key. If Amazon achieves operational excellence and continuous progress, they will strengthen their position. |
Paluge LangChaini agendil teha tulukõnede salvestiste sentimentaalanalüüs | What is the sentiment around inflation in Amazon's earnings call? |
|
|
The sentiment of mentions of 'inflation' in the Amazon earnings call transcript is negative. Justification: Quote 1: "We're seeing inflationary pressures, especially in fuel and transportation costs." Quote 2: "Inflation is a concern and we're seeing cost inflation, which is an unusual thing for us. |
Paluge LangChaini agendil koostada kogutud andmete põhjal optimaalne portfell | What are the closing prices of stocks AAAA, WWW, DDD in year 2018? Can you build an optimized portfolio using these three stocks? |
|
|
The closing stock prices for AAAA, WWW and DDD in 2018 are: AAAA: $172.44 WWW: $85.91 DDD: $9.82 The optimized portfolio allocation for stocks AAAA, WWW and DDD is: AAAA: 55% WWW: 45% DDD: 0%' |
Autoritest
Sovik Kumar Nath on AWS-iga AI/ML lahenduste arhitekt. Tal on laialdased kogemused täielike masinõppe- ja ärianalüütikalahenduste kavandamisel rahanduse, operatsioonide, turunduse, tervishoiu, tarneahela juhtimise ja asjade Interneti vallas. Sovik on avaldanud artikleid ja omab patenti ML-mudelite monitooringus. Tal on topeltmagistri kraad Lõuna-Florida ülikoolist, Fribourgi ülikoolist Šveitsis ja bakalaureusekraad India Tehnoloogiainstituudist Kharagpuris. Väljaspool tööd naudib Sovik reisimist, praamisõitu ja filmide vaatamist.
Mohan Musti on Dallase vanem tehniline kontohaldur. Mohan aitab klientidel AWS-is rakendusi kavandada ja optimeerida. Mohanil on arvutiteadus ja tehnika JNT ülikoolist, Indiast. Vabal ajal veedab ta meelsasti perega aega ja telkib.
Jia (Vivian) Li on AWS-i vanemlahenduste arhitekt, spetsialiseerunud AI/ML-ile. Praegu toetab ta kliente finantssektoris. Enne AWS-iga 2022. aastal liitumist oli tal 7-aastane kogemus ettevõtte klientidele, kes kasutavad AI/ML-i pilves äritulemuste edendamiseks. Vivianil on bakalaureusekraad Pekingi ülikoolist ja doktorikraad Lõuna-California ülikoolist. Vabal ajal naudib ta kõiki veetegevusi ja matkamist kaunites mägedes oma koduosariigis Colorados.
Uchenna Egbe on AIML-i lahenduste arhitekt, kes naudib korduvkasutatavate AIML-lahenduste ehitamist. Uchennal on MS Alaska Fairbanksi ülikoolist. Ta veedab oma vaba aja ürtide, teede, supertoitude ja nende igapäevasesse toitumisse lisamise kohta uurides.
Navneet Tuteja on Amazon Web Servicesi andmespetsialist. Enne AWS-iga liitumist töötas Navneet organisatsioonide abistajana, kes soovisid moderniseerida oma andmearhitektuure ja rakendada kõikehõlmavaid AI/ML-lahendusi. Tal on insenerikraad Thapari ülikoolist ja magistrikraad statistikas Texase A&M ülikoolis.
Praful Kava on AWS-i vanemlahenduste spetsialist. Ta juhendab kliente AWS-is pilvepõhiseid Analyticsi torujuhtmeid kavandama ja projekteerima. Tööväliselt naudib ta perega reisimist ja uute matkaradade avastamist.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generative-ai-and-multi-modal-agents-in-aws-the-key-to-unlocking-new-value-in-financial-markets/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- ][lk
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 10K
- 10Q
- 11
- 12
- 125
- 13
- 14
- 16
- 19
- 20
- 2018
- 2022
- 27
- 67
- 7
- 8
- 9
- 91
- a
- AAA
- võime
- Võimalik
- MEIST
- juurdepääs
- konto
- Kontod
- täpsus
- täpselt
- saavutada
- Saavutab
- üle
- tegevus
- tegelik
- lisatud
- lisamine
- edasijõudnud
- ADEelis
- Agent
- ained
- väle
- AI
- AI teenused
- Tehisintellekti süsteemid
- AI / ML
- AIML
- Eesmärgid
- ALASKA
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- eraldamine
- Lubades
- võimaldab
- mööda
- Ka
- Kuigi
- Amazon
- Amazoni mõistmine
- Amazon Kendra
- Amazoni tekst
- Amazoni transkribeerimine
- Amazon Web Services
- an
- analüüs
- analüütik
- Analüütikud
- analytics
- analüüsima
- analüüsides
- ja
- aastane
- vastus
- vastuseid
- Antroopne
- mistahes
- API
- API VÕTMED
- API-liidesed
- taotlus
- rakendused
- lähenemine
- asjakohane
- arhitektuur
- OLEME
- ümber
- kaubad
- AS
- küsima
- vara
- abistamine
- seotud
- At
- heli-
- suurendatud
- Automaatne
- automatiseerimine
- saadaval
- AWS
- tagasi
- põhineb
- BE
- ilus
- olnud
- enne
- on
- Parem
- vahel
- suurim
- Miljard
- suurendab
- Kast
- ehitama
- Ehitus
- ehitatud
- äri
- by
- arvutama
- arvutab
- arvutus
- arvutused
- California
- helistama
- kutsutud
- kutsudes
- Kutsub
- CAN
- võimeid
- juhtudel
- kett
- ketid
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- kanalid
- koormuste
- jututoad
- kontrollima
- valitud
- kliendid
- Sulgemine
- Cloud
- kood
- koguma
- Colorado
- kombinatsioon
- ühendama
- kombineerimine
- tuleb
- tulevad
- KOMMUNIKATSIOON
- Ettevõtted
- ettevõte
- Ettevõtte omad
- kokkusobiv
- konkurents
- konkurentsivõimeline
- keeruline
- keerukus
- komponent
- komponendid
- mõista
- terviklik
- arvutused
- Arvutama
- arvuti
- Arvutiteadus
- kontseptuaalne
- Murettekitav
- konfiguratsioon
- koos
- Võta meiega ühendust
- koosneb
- konsool
- Konsolideerub
- tarbija
- sisaldab
- kontekst
- pidev
- kaasa
- Vestlus
- muutma
- parandada
- Maksma
- kulud
- võiks
- loodud
- Praegune
- Praegu
- klient
- Kliendi kogemus
- Kliendid
- iga päev
- Dallas
- andmed
- andmetöötlus
- andmepõhistele
- andmebaas
- andmebaasid
- kuupäev
- Detsember
- otsused
- pühendunud
- sügavam
- määratletud
- Määratleb
- Kraad
- Nõudlus
- näitama
- Näidatud
- Olenevalt
- juurutada
- lähetatud
- kirjeldatud
- kirjeldus
- Disain
- projekteerimine
- detailid
- avastama
- Detection
- Määrama
- arenenud
- Dieet
- erinev
- Raskus
- sukelduma
- mitu
- mitmekesistada
- do
- dokument
- dokumendid
- tehtud
- kahekordistada
- alla
- ajam
- ajendatud
- draiverid
- kaks
- iga
- Teenimine
- Töötasu
- töötasu kõne
- kergesti
- Majanduslik
- efektiivsus
- tõhus
- tõhusalt
- jõupingutusi
- kumbki
- kirju
- tekib
- võimaldama
- võimaldades
- haarav
- lõpp
- Lõpuks-lõpuni
- lõpetamine
- Lõpp-punkt
- insener
- Inseneriteadus
- Inglise
- tõhustatud
- suurendamine
- Sisse
- ettevõte
- meelelahutus
- eriti
- Isegi
- näide
- Excellence
- vahetamine
- olemasolevate
- laiendatud
- laiendades
- laiendamine
- kogemus
- Selgitama
- uurimine
- uurima
- Avastades
- ulatuslik
- Laialdased kogemused
- väljavõte
- kaevandamine
- Juhendaja
- ees
- pere
- kiiremini
- vähe
- Faile
- viilmed
- lõplik
- rahastama
- finants-
- finantsandmed
- finantsinfo
- finantstulemused
- finantssüsteemid
- leidma
- leidmine
- esimene
- Maksualane
- viis
- Florida
- Keskenduma
- keskendumine
- Järel
- järgneb
- eest
- prognoosid
- formaat
- valem
- Sihtasutus
- killustatud
- Raamistik
- pettus
- pettuste avastamine
- pettusega
- tasuta
- sageli
- Alates
- Kütus
- täis
- funktsioon
- funktsionaalsus
- funktsioonid
- edasi
- tulevik
- kasu
- kasumi saamine
- koguma
- tekitama
- genereerib
- teeniva
- põlvkond
- generatiivne
- Generatiivne AI
- gif
- GitHub
- Eesmärgid
- hea
- suurem
- kasvasid
- Kasvama
- Kasv
- juhendid
- olnud
- käepide
- Olema
- he
- Tervis
- tervishoid
- aitab
- siin
- siin
- Suur
- kõrgetasemeline
- rohkem
- tema
- omab
- Avaleht
- võõrustas
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- http
- HTTPS
- inim-
- i
- tuvastatud
- identifitseerib
- identifitseerima
- Identity
- if
- illustreerib
- pildid
- rakendada
- oluline
- parandama
- Paranemist
- in
- sisaldama
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- lisada
- Inkorporeeritud
- Suurendama
- kasvanud
- kasvav
- India
- india
- tööstus
- inflatsioon
- Inflatsiooniline
- Inflatsioonirõhk
- info
- Infrastruktuur
- uuendama
- Innovatsioon
- sisend
- Insider
- siseringitehingute
- teadmisi
- Instituut
- Integreerimine
- Intelligentsus
- Intelligentne
- Arukas dokumenditöötlus
- suhtlemist
- interaktsioonid
- interaktiivne
- sisemiselt
- sisse
- Investeeri
- investeerimine
- Investorid
- kutsutud
- kutsub
- seotud
- asjade Interneti
- IT
- ITS
- liitumine
- jpg
- Võti
- võtmed
- teadmised
- kumar
- puudus
- keel
- suur
- juhtivate
- õppimine
- Finantsvõimendus
- nagu
- LIMIT
- seotud
- Likviidsus
- nimekiri
- LLM
- kohapeal
- loogika
- pikaajaline
- Vaata
- lookup
- kaotus
- Madal
- masin
- masinõpe
- põhiline
- Hooldatav
- tegema
- TEEB
- juhtimine
- juhtkond
- Manipuleerimine
- viis
- Varu
- Turg
- turumanipulatsiooni
- Turundus
- turud
- meistrid
- matemaatiline
- mai..
- Meedia
- Mälu
- mainib
- ML
- mudel
- modelleerimine
- mudelid
- Kaasaegne
- kaasajastama
- järelevalve
- rohkem
- kõige
- Filmid
- liikuv
- MS
- mitmekordne
- peab
- nimi
- nimed
- Natural
- Natural Language Processing
- loodus
- vajalik
- nõuab
- Vajadus
- vajadustele
- negatiivne
- neto
- Uus
- uute toodete
- uudised
- nlp
- märkmik
- nüüd
- number
- kohustusi
- of
- maha
- Pakkumised
- Pakkumised
- on
- ONE
- töökorras
- Operations
- optimaalselt
- optimeerimine
- optimeerima
- optimeeritud
- or
- et
- organisatsioonid
- Muu
- meie
- välja
- väljaspool
- üldine
- osa
- möödub
- patent
- Maksma
- Peking
- protsent
- täitma
- jõudlus
- teostatud
- phd
- fraasid
- kava
- plaanid
- inimesele
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- palun
- Punkt
- Poliitika
- populaarne
- populaarsus
- portfell
- tekitab
- positsioon
- post
- potentsiaal
- võim
- sisse
- surve
- eelmine
- varem
- hind
- Hinnad
- hinnapoliitika
- eelkõige
- esmane
- Eelnev
- protsess
- töötlemine
- tootlikkus
- Toodet
- Kasum
- kasumlikkus
- kasum
- Edu
- anda
- annab
- avaldatud
- Python
- kvaliteet
- kvantitatiivne
- Kvartal
- päringud
- küsimus
- Küsimused
- kiiresti
- tsitaat
- valik
- Rates
- suhe
- RE
- valmis
- reaalajas
- hiljuti
- tunnustamine
- salvestamine
- viitama
- seotud
- suhteline
- asjakohane
- meeles pidama
- korduv
- aru
- Teatatud
- Aruandlus
- Aruanded
- nõutav
- Vajab
- teadustöö
- Vahendid
- Reageerida
- vastus
- vastuste
- kaasa
- Tulemused
- jaemüük
- tagasipöördumine
- korduvkasutatav
- tulu
- tulude kasv
- õige
- Oht
- riskide
- jõuline
- rutiinne
- jooks
- jookseb
- s
- S&P
- salveitegija
- müük
- sama
- salvestatud
- säästmine
- skaalautuvia
- Skaala
- stsenaarium
- stsenaariumid
- teadus
- skoor
- SDK
- Otsing
- otsingud
- Teine
- Osa
- lõigud
- kindlustama
- vaata
- nägemine
- otsib
- Otsib
- tundub
- valik
- SELF
- vanem
- tunne
- tunded
- Seeria
- teenus
- Teenused
- istung
- ta
- lühiajaline
- lühiajaline likviidsus
- peaks
- presentatsioon
- näidatud
- Näitused
- sulgema
- märkimisväärne
- sarnane
- lihtne
- oskused
- sotsiaalmeedia
- Sotsiaalse meedia
- lahendus
- Lahendused
- mõned
- keeruline
- allikas
- Allikad
- Lõuna
- Lõuna-Florida
- Lõunapoolne
- spetsialist
- konkreetse
- kõne
- Kõnetuvastus
- kiirus
- Kulutused
- laiali
- standardimine
- riik
- statistika
- jääma
- Samm
- Sammud
- varu
- varud
- Peatus
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- kauplustes
- ladustamine
- Strateegiline
- Strateegia
- Tugevdama
- struktuur
- struktureeritud
- stuudio
- tellimine
- tellimuste
- selline
- sobiv
- komplekt
- Kokku võtta
- KOKKUVÕTE
- Tarnijate
- varustama
- tarneahelas
- tarneahela juhtimine
- toetama
- Toetamine
- Toetab
- kindel
- Šveits
- süsteem
- süsteemid
- tabel
- võtmine
- Ülesanne
- ülesanded
- meeskond
- Tehniline
- Tehnoloogiad
- Tehnoloogia
- šabloon
- texas
- tekst
- et
- .
- Tulevik
- teave
- Allikas
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- sellega
- Need
- nad
- asi
- see
- kuigi?
- ähvardab
- kolm
- Läbi
- aeg
- Ajaseeria
- et
- tööriist
- Käsiraamat
- töövahendid
- ülemine
- teema
- Summa
- Kauplemine
- Rong
- Ümberkirjutus
- Muutma
- Transformation
- transportimine
- Reisimine
- Trends
- kaks
- tüüp
- liigid
- ui
- mõistma
- mõistmine
- Ülikool
- avamine
- avamine
- tulemas
- ajakohastatud
- us
- kasutama
- Kasutatud
- Kasutaja
- Kasutajad
- kasutusalad
- kasutamine
- kasutatud
- kasutab ära
- väärtuslik
- väärtus
- sort
- eri
- versioonid
- kaudu
- Video
- mahud
- oli
- vaadates
- Vesi
- Tee..
- kuidas
- we
- web
- veebiteenused
- Hästi
- olid
- M
- millal
- mis
- WHO
- lai
- Lai valik
- will
- koos
- jooksul
- Töö
- töötas
- töövoog
- aasta
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet