נתונים רב-מודאליים הם מרכיב חשוב בתעשייה הפיננסית, וכולל נתוני שוק, כלכלה, לקוחות, חדשות ומדיה חברתית ונתוני סיכונים. ארגונים פיננסיים יוצרים, אוספים ומשתמשים בנתונים אלה כדי לקבל תובנות לגבי פעולות פיננסיות, לקבל החלטות טובות יותר ולשפר ביצועים. עם זאת, ישנם אתגרים הקשורים לנתונים רב-מודאליים בשל המורכבות והעדר סטנדרטיזציה במערכות פיננסיות ובפורמטים ואיכות הנתונים, כמו גם מהאופי המפוצל והבלתי מובנה של הנתונים. לקוחות פיננסיים תיארו לעתים קרובות את התקורה התפעולית של השגת תובנות פיננסיות מנתונים מולטי-מודאליים, אשר מחייבת לוגיקה של מיצוי ושינוי מורכבים, המובילה למאמץ ולעלויות נפוחות. אתגרים טכניים עם נתונים רב-מודאליים כוללים בנוסף את המורכבות של שילוב ומודלים של סוגי נתונים שונים, הקושי בשילוב נתונים ממגוון אופנים (טקסט, תמונות, אודיו, וידאו), והצורך במיומנויות מתקדמות במדעי המחשב ובכלי ניתוח מתוחכמים.
אחת הדרכים לטפל בנתונים מולטי-מודאליים שצוברים פופולריות היא השימוש בסוכנים מולטי-מודאליים. סוכנים מולטי-מודאליים הם מערכות בינה מלאכותית שיכולות להבין ולנתח נתונים במספר אופנים באמצעות הכלים הנכונים בערכת הכלים שלהם. הם מסוגלים לחבר תובנות בין סוגי הנתונים המגוונים הללו כדי לקבל הבנה מקיפה יותר ולייצר תגובות מתאימות. סוכנים מולטי-מודאליים, בשילוב עם AI גנרטיבי, מוצאים יישום נרחב בשווקים הפיננסיים. להלן מספר מקרי שימוש פופולריים:
- דיווח חכם ומודיעין שוק - בינה מלאכותית יכולה לנתח מקורות מידע פיננסיים שונים כדי להפיק דוחות מודיעין שוק, לסייע לאנליסטים, משקיעים וחברות להישאר מעודכנים במגמות. סוכנים מולטי-מודאליים יכולים לסכם דוחות פיננסיים ארוכים במהירות, ולחסוך לאנליסטים זמן ומאמץ משמעותיים.
- מודלים ותחזית כמותית - מודלים גנרטיביים יכולים לסנתז כמויות גדולות של נתונים פיננסיים כדי להכשיר מודלים של למידת מכונה (ML) עבור יישומים כמו חיזוי מחירי מניות, אופטימיזציה של תיקים, מודל סיכונים ועוד. מודלים רב-מודאליים שמבינים מקורות נתונים מגוונים יכולים לספק תחזיות חזקות יותר.
- ציות ואיתור הונאה - ניתן להרחיב פתרון זה כך שיכלול כלי ניטור המנתחים ערוצי תקשורת כמו שיחות, אימיילים, צ'אטים, יומני גישה ועוד כדי לזהות מסחר פנימי או מניפולציות פוטנציאליות בשוק. זיהוי קנוניה הונאה בין סוגי נתונים דורש ניתוח רב-מודאלי.
סוכן רב-מודאלי עם AI יצירתי מגביר את הפרודוקטיביות של אנליסט פיננסי על ידי אוטומציה של משימות חוזרות ושגרתיות, ומפנה זמן לאנליסטים להתמקד בעבודה בעלת ערך גבוה. סוכנים מולטי-מודאליים יכולים להגביר את יכולתו של אנליסט להשיג תובנות על ידי סיוע במחקר ובניתוח. סוכנים מולטי-מודאליים יכולים גם ליצור ניתוח כמותי ומודלים פיננסיים משופרים, המאפשרים לאנליסטים לעבוד מהר יותר ובדיוק רב יותר.
הטמעת סוכן רב-מודאלי עם AWS מגבשת תובנות מפתח מנתונים מגוונים ובלתי מובנים בקנה מידה גדול. סוכנים מולטי-מודאליים יכולים בקלות לשלב את הכוח של הצעות AI מחוללות סלע אמזון ו אמזון SageMaker JumpStart עם יכולות עיבוד הנתונים של AWS Analytics ושירותי AI/ML כדי לספק פתרונות זריזים המאפשרים לאנליסטים פיננסיים לנתח ולאסוף תובנות ביעילות מנתונים מולטי-מודאליים בצורה מאובטחת וניתנת להרחבה בתוך AWS. אמזון מציעה חבילה של שירותי AI המאפשרים עיבוד שפה טבעית (NLP), זיהוי דיבור, חילוץ טקסט וחיפוש:
- אמזון להתבונן הוא שירות NLP שיכול לנתח טקסט עבור ביטויי מפתח ולנתח סנטימנט
- טקסטורה באמזון הוא שירות עיבוד מסמכים חכם שיכול לחלץ במדויק טקסט ונתונים ממסמכים
- אמזון תעתיק הוא שירות זיהוי דיבור אוטומטי שיכול להמיר דיבור לטקסט
- אמזון קנדרה הוא שירות חיפוש ארגוני המופעל על ידי ML כדי למצוא את המידע על פני מגוון רחב של מקורות נתונים, כולל מסמכים ומאגרי ידע
בפוסט זה, אנו מציגים תרחיש שבו אנליסט פיננסי מקיים אינטראקציה עם הנתונים הרב-מודאליים של הארגון, השוכנים על מאגרי מידע ייעודיים, כדי לאסוף תובנות פיננסיות. באינטראקציה, אנו מדגימים כיצד סוכנים מולטי-מודאליים מתכננים ומריצים את שאילתת המשתמש ומחזירים את התוצאות ממקורות הנתונים הרלוונטיים. כל זה מושג באמצעות שירותי AWS, ובכך להגביר את היעילות של האנליסט הפיננסי לנתח נתונים פיננסיים רב-מודאליים (טקסט, דיבור ונתונים טבלאיים) בצורה הוליסטית.
צילום המסך הבא מציג דוגמה של ממשק המשתמש.
סקירת פתרונות
התרשים הבא ממחיש את הארכיטקטורה המושגית לשימוש ב-AI גנרטיבי עם נתונים רב-מודאליים באמצעות סוכנים. השלבים המעורבים הם כדלקמן:
- האנליסט הפיננסי מציב שאלות באמצעות פלטפורמה כמו צ'טבוטים.
- הפלטפורמה משתמשת במסגרת כדי לקבוע את כלי הסוכן הרב-מודאלי המתאים ביותר כדי לענות על השאלה.
- לאחר זיהוי, הפלטפורמה מריצה את הקוד המקושר לכלי שזוהה קודם לכן.
- הכלי מייצר ניתוח של הנתונים הפיננסיים לפי בקשת האנליסט הפיננסי.
- בסיכום התוצאות, מודלים שפה גדולים מאחזרים ומדווחים בחזרה לאנליסט הפיננסי.
ארכיטקטורה טכנית
הסוכן הרב-מודאלי מתזמר כלים שונים המבוססים על הנחיה של שפה טבעית ממשתמשים עסקיים להפיק תובנות. עבור נתונים לא מובנים, הסוכן משתמש AWS למבדה מתפקד עם שירותי AI כגון Amazon Textract לניתוח מסמכים, Amazon Transcribe לזיהוי דיבור, Amazon Comprehend ל-NLP ואמזון קנדרה לחיפוש חכם. עבור נתונים מובנים, הסוכן משתמש במחבר SQL וב- SQLAlchemy כדי לנתח מסדי נתונים, הכוללים אמזונה אתנה. הסוכן גם משתמש ב-Python ב- Lambda וב- אמזון SageMaker SDK עבור חישובים ומידול כמותי. לסוכן יש גם זיכרון לטווח ארוך לאחסון הנחיות ותוצאות אמזון דינמו. הסוכן הרב-מודאלי שוכן במחברת SageMaker ומתאם את הכלים הללו בהתבסס על הנחיות באנגלית של משתמשים עסקיים בממשק המשתמש של Streamlit.
מרכיבי המפתח של הארכיטקטורה הטכנית הם כדלקמן:
- אחסון וניתוח נתונים - הקלטות הרווח הכספי הרבעוני כקובצי אודיו, דוחות שנתיים כספיים כקובצי PDF ונתוני מניות S&P כקובצי CSV מתארחים ב- שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3). חיפוש נתונים על נתוני מניות נעשה באמצעות Athena.
- דגמי שפה גדולים – דגמי השפה הגדולים (LLMs) זמינים דרך Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart או API.
- סוכנים – אנו משתמשים בסוכנים של LangChain עבור שרשרת שיחות לא ידועה מראש כקלט משתמש ל-LLMs וכלים אחרים. ברשתות מסוג זה קיים סוכן שיש לו גישה לחבילת כלים. כל כלי נבנה עבור משימה מסוימת. בהתאם לקלט המשתמש, הסוכן מחליט על הכלי או שילוב של כלים להתקשר כדי לענות על השאלה. יצרנו את כלי הסוכנים הבאים עבור התרחיש שלנו:
- כלי שאילתת מניות – לשאילתה של נתוני מניות S&P באמצעות Athena ו- SQLAlchemy.
- כלי אופטימיזציה של תיקים – לבנות תיק על בסיס המניות שנבחרו.
- כלי חיפוש מידע פיננסי – לחיפוש מידע על רווחים כספיים המאוחסנים בקבצי PDF מרובי עמודים באמצעות Amazon Kendra.
- כלי חישוב פייתון - לשימוש לחישובים מתמטיים.
- כלי ניתוח סנטימנטים - לזהות ולקלוע סנטימנטים על נושא באמצעות Amazon Comprehend.
- כלי זיהוי ביטויים - למצוא ביטויי מפתח בדוחות הרבעוניים האחרונים באמצעות Amazon Comprehend.
- כלי חילוץ טקסט - כדי להמיר את גרסאות ה-PDF של דוחות רבעוניים לקבצי טקסט באמצעות Amazon Textract.
- כלי שמע לתמלול - להמרת הקלטות אודיו לקבצי טקסט באמצעות Amazon Transcribe.
זיכרון הסוכן שמכיל את שרשרת האינטראקציות של המשתמש עם הסוכן נשמר ב-DynamoDB.
הסעיפים הבאים מסבירים כמה מהשלבים העיקריים עם הקוד המשויך. כדי לצלול עמוק יותר לתוך הפתרון והקוד עבור כל השלבים המוצגים כאן, עיין ב- GitHub ריפו.
תנאים מוקדמים
כדי להפעיל פתרון זה, עליך להיות בעל מפתח API ל-LLM כגון Anthropic Claude v2, או שתהיה לך גישה למודלים של Amazon Bedrock Foundation.
כדי ליצור תגובות מנתונים מובנים ובלתי מובנים באמצעות LLMs ו-LangChain, אתה צריך גישה ל-LLMs דרך Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart או מפתחות API, ולהשתמש במסדי נתונים התואמים SQLAlchemy. AWS זהות וניהול גישה נדרשת גם מדיניות (IAM), הפרטים שתוכלו למצוא ב-Repo GitHub.
מרכיבי מפתח של סוכן רב-מודאלי
ישנם מספר מרכיבים מרכזיים של הסוכן הרב-מודאלי:
- פונקציות שהוגדרו עבור כלים של הסוכן הרב-מודאלי
- כלים שהוגדרו עבור הסוכן הרב-מודאלי
- זיכרון לטווח ארוך עבור הסוכן הרב-מודאלי
- סוכן רב-מודאלי מבוסס מתכנן-מבצע (מוגדר עם כלים, LLMs וזיכרון)
בסעיף זה, אנו מדגים את מרכיבי המפתח עם קטעי קוד משויכים.
פונקציות שהוגדרו עבור כלים של הסוכן הרב-מודאלי
הסוכן הרב-מודאלי צריך להשתמש בשירותי AI שונים כדי לעבד סוגים שונים של נתונים - טקסט, דיבור, תמונות ועוד. חלק מהפונקציות הללו עשויות להזדקק לשירותי AI של AWS כמו Amazon Comprehend כדי לנתח טקסט, Amazon Textract כדי לנתח תמונות ומסמכים, ו-Amazon Transcribe כדי להמיר דיבור לטקסט. ניתן לקרוא לפונקציות אלו באופן מקומי בתוך הסוכן או לפרוס כפונקציות Lambda שהסוכן יכול להפעיל. פונקציות Lambda מתקשרות באופן פנימי לשירותי ה-AI של AWS הרלוונטיים ומחזירות את התוצאות לסוכן. גישה זו מודולרית את ההיגיון והופכת את הסוכן לתחזוקה וניתן להרחבה יותר.
הפונקציה הבאה מגדירה כיצד לחשב את התיק האופטימלי על סמך המניות שנבחרו. אחת הדרכים להמיר פונקציה מבוססת Python לכלי LLM היא להשתמש ב- BaseTool עֲטִיפָה.
להלן הקוד של Lambda הקורא ל-AWS AI (Amazon Comprehend, Amazon Textract, Amazon Transcribe) APIs:
כלים שהוגדרו עבור הסוכן הרב-מודאלי
לסוכן הרב-מודאלי יש גישה לכלים שונים כדי לאפשר את הפונקציונליות שלו. זה יכול לבצע שאילתות במסד נתונים של מניות כדי לענות על שאלות על מניות. זה יכול לייעל תיק עבודות באמצעות כלי ייעודי. הוא יכול לאחזר מידע מאמזון קנדרה, שירות החיפוש הארגוני של אמזון. כלי Python REPL מאפשר לסוכן להריץ קוד Python. דוגמה למבנה הכלים, כולל שמותיהם ותיאוריהם, מוצגת בקוד הבא. ארגז הכלים בפועל של פוסט זה כולל שמונה כלים: כלי שאילתת מניות, כלי אופטימיזציה של תיקים, כלי חיפוש מידע פיננסי, כלי חישוב Python, כלי ניתוח סנטימנטים, כלי איתור ביטויים, כלי חילוץ טקסט וכלי תמלול שמע.
זיכרון לטווח ארוך עבור הסוכן הרב-מודאלי
הקוד הבא ממחיש את התצורה של זיכרון לטווח ארוך עבור הסוכן הרב-מודאלי. בקוד זה, טבלת DynamoDB מתווספת כזיכרון לאחסון הנחיות ותשובות לעיון עתידי.
סוכן רב-מודאלי מבוסס מתכנן-מבצע
השמיים מתכנן-מבצע לארכיטקטורת סוכנים רב-מודאלית מבוססת שני מרכיבים עיקריים: מתכנן ומבצע. המתכנן יוצר תוכנית ברמה גבוהה עם שלבים הנדרשים כדי להפעיל ולענות על השאלה המבקשת. לאחר מכן, המבצע מפעיל את התוכנית על ידי יצירת תגובות מערכת מתאימות עבור כל שלב בתוכנית תוך שימוש במודל השפה עם הכלים הדרושים. ראה את הקוד הבא:
תרחישים לדוגמה המבוססים על שאלות שנשאלו על ידי אנליסט פיננסי
בחלק זה, אנו בוחנים שני תרחישים לדוגמה כדי להמחיש את השלבים מקצה לקצה שבוצע על ידי הסוכן הרב-מודאלי על סמך שאלות שנשאלו על ידי אנליסט פיננסי.
תרחיש 1: שאלות של אנליסט פיננסי הקשורות לנתונים מובנים
בתרחיש זה, האנליסט הפיננסי שואל שאלה באנגלית הקשורה למניות של חברות לסוכן הרב-מודאלי. סוכן LangChain הרב-מודאלי מגיע עם תוכנית רב-שלבית ומחליט באילו כלים להשתמש עבור כל שלב. התרשים הבא ממחיש זרימת עבודה לדוגמה עם השלבים הבאים:
- האנליסט הפיננסי שואל שאלה פיננסית באנגלית דרך ממשק המשתמש לסוכן הרב-מודאלי.
- הסוכן מזהה שהוא דורש מכלי מסד הנתונים כדי לענות על השאלה. זה יוצר שאילתת SQL באמצעות LLM המבוסס על השאלה ושאילתות במסד הנתונים של Athena.
- אתנה מפעילה את שאילתת ה-SQL, מאחזרת את התוצאה הרלוונטית (סדרת זמן של מחירי מניות של חמש החברות), ומעבירה את התוצאה עם נתונים רלוונטיים לסוכן.
- הסוכן מזהה שהוא דורש כלי שני כדי לענות על השאלה. הוא מעביר את הנתונים שאוחזרו לכלי Python לצורך אופטימיזציה של תיק עבודות.
- הכלי Python מחשב את התיק האופטימלי הנדרש, כולל משקלים, ומעביר את התשובה ל-LLM בתוך הסוכן.
- הסוכן אוסף את המידע והחישובים הנדרשים באמצעות ה-LLM ועונה לניתוח הפיננסי דרך ממשק המשתמש באנגלית.
האנליסט הפיננסי שואל את השאלה הבאה:
"מהם מחירי הסגירה של מניות AAAA, WWW, DDD בשנת 2018? האם אתה יכול לבנות תיק אופטימיזציה באמצעות שלוש המניות הללו?"
הקוד הבא מציג את השלבים שזוהו על ידי המתכנן של הסוכן הרב-מודאלי:
הסוכן תרגם את הנחיית השאלה לשאילתת SQL הבאה:
הקוד הבא מציג את התשובה הסופית של הסוכן הרב-מודאלי על סמך השאלה:
תרחיש 2: שאלות של אנליסט פיננסי הקשורות לנתונים לא מובנים
בתרחיש זה, אנליסט פיננסי שואל שאלות רבות לגבי הבריאות הפיננסית של החברה לסוכן הרב-מודאלי. הסוכן מפעיל שני סוכני כלים, אמזון קנדרה עם נתונים לא מובנים וכלי מחשוב Python, כדי לאסוף מידע ולבצע את החישובים הדרושים. לאחר מכן, הסוכן אוסף את המידע מהכלים באמצעות מודל השפה שלו ומספק את המענה המלא לאנליסט. המפתח של תרחיש זה הוא שהסוכן יכול לזכור את השאלות והתשובות של השאלות הקודמות, ומשלב את ההקשר בשיחה. התרשים הבא ממחיש את זרימת העבודה, המורכבת מהשלבים הבאים:
- האנליסט הפיננסי שואל שאלה פיננסית באנגלית דרך ממשק המשתמש לסוכן הרב-מודאלי.
- הסוכן מזהה שהוא דורש את הכלי Amazon Kendra כדי לענות על השאלה ומפעיל את הכלי של Amazon Kendra.
- אמזון קנדרה מחפשת את קורפוס הנתונים הלא מובנה באמזון S3 ומחזירה את המסמך הרלוונטי המכיל את התשובה.
- באמצעות Retrieval Augmented Generation (RAG), אמזון קנדרה מעבירה את התשובה מהמסמך הרלוונטי ל-LLM בתוך הסוכן.
- הסוכן מזהה שהוא דורש כלי שני כדי לענות על החלק השני של השאלה. הוא מעביר מידע מהכלי הראשון לכלי המחשוב של Python.
- כלי Python מחשב את היחס הנדרש ומעביר את התשובה ל-LLM בתוך הסוכן.
- הסוכן אוסף את המידע והחישובים הנדרשים באמצעות ה-LLM ועונה לאנליסט הפיננסי דרך ממשק המשתמש.
להלן שאלות ותשובות בין האנליטיקאי לסוכן הרב-מודאלי.
הסוכן עונה על השאלה "מהו ההפסד הנקי של אמזון לשנת הכספים המסתיימת בדצמבר 2022?" עם "אמזון דיווחה על סך מכירות נטו של 514.0 מיליארד דולר והפסד נקי של 2.7 מיליארד דולר לשנת הכספים 2022." המקור הוא דוח אמזון 10K לשנת הכספים המסתיימת בדצמבר 2022, שאוחזר באמצעות Retrive_Kendra
כְּלִי.
לשאלה"מה ההפסד הנקי לאותה שנה?" הסוכן עונה "2.7 מיליארד דולר." המקור הוא דוח אמזון 10K לשנת הכספים המסתיימת בדצמבר 2022, שאוחזר באמצעות Retrive_Kendra
כְּלִי. שימו לב שלמרות שהשאלה דומה לשאלה השנייה, השאלה הזו לא ציינה את שם החברה או את מספר השנה. עם זאת, הסוכן הצליח להשתמש בשם החברה והשנה הנכונים בהתבסס על ההקשר בזיכרון השיחה.
לשאלה"מהי הנוסחה ליחס שולי רווח נקי שהוא סוג של יחס רווחיות?" עונה הסוכן "אמזון דיווחה על מכירות נטו של 514.0 מיליארד דולר והפסד נקי של 2.7 מיליארד דולר לשנת הכספים 2022. יחס שולי הרווח הנקי עבור אמזון לשנת הכספים 2022 הוא -0.5%". המקור הוא Retrieve_Kendra
ו PythonREPLTool().
צלול עמוק יותר לתוך הפתרון
כדי לצלול עמוק יותר לתוך הפתרון והקוד המוצג בפוסט זה, בדוק את GitHub ריפו.
בריפו של GitHub, תוכל למצוא מחברת Python שיש לה את הפתרון מקצה לקצה, AWS CloudFormation תבנית להקצאת התשתית, נתונים לא מובנים (דוחות רווחים קבצי PDF, קבצי אודיו לשיחות רווחים), ונתונים מובנים (סדרות זמן של מניות).
בנספח בסוף, פורטו שאלות שונות שנשאלו על ידי אנליסט פיננסי, כלי סוכן שהופעלו והתשובה מהסוכן הרב-מודאלי.
לנקות את
לאחר שתפעיל את הסוכן הרב-מודאלי, הקפד לנקות את כל המשאבים שלא ינוצלו. כבה ומחק את מסדי הנתונים שבהם נעשה שימוש (אתנה). בנוסף, מחק את הנתונים ב-Amazon S3 ועצור כל מקרי מחברת SageMaker Studio כדי לא לגרור חיובים נוספים. מחק את פונקציות Lambda ואת טבלאות DynamoDB כחלק מהזיכרון לטווח ארוך שאינם בשימוש. אם השתמשת ב-SageMaker JumpStart כדי לפרוס LLM כנקודת קצה של SageMaker בזמן אמת, מחק את נקודת הקצה דרך קונסולת SageMaker או SageMaker Studio.
סיכום
פוסט זה הדגים את המגוון הרחב של שירותי אחסון AWS, AI/ML ומחשוב שבהם אתה יכול להשתמש כדי לבנות פתרון AI רב-מודאלי מתקדם יחד עם מסגרת LangChain ובינה מלאכותית מחוללת. על ידי שילוב טכנולוגיות NLP, זיהוי דיבור ו-ML, הסוכן הרב-מודאלי שפותח בתרחיש זה מסוגל לנתח אופני נתונים פיננסיים מגוונים (מובנים ולא מובנים) ולהגיב להנחיות בשפה טבעית (אנגלית). זה מגביר את הפרודוקטיביות והיעילות של אנליסטים פיננסיים, ומאפשר להם להתמקד בעבודה אסטרטגית בעלת ערך גבוה. לפתרונות AI רב-מודאליים המופעלים על ידי AWS יש פוטנציאל לשנות שווקים פיננסיים על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן, שיפור היכולות האנושיות ויצירת תובנות מונעות נתונים בצורה יעילה. עבור נתונים מובנים, ניתן לשלב ארכיטקטורת נתונים מודרנית עם מסדי נתונים מרובים עם בינה מלאכותית ו-LLM. לפרטים נוספים, עיין ב המצאה מחדש של חווית הנתונים: השתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ובארכיטקטורת נתונים מודרנית כדי לפתוח תובנות. כמו כן, עיין ב סלע אמזון למקרי שימוש ב-AI גנרטיבי, מודלים בסיסיים ומודלים של שפות גדולות.
נספח
הטבלה הבאה מכילה שאלות לדוגמה של אנליסט פיננסי לשאול את הסוכן הרב-מודאלי על סמך נתונים מובנים ובלתי מובנים.
מטרת השאלה | שאלה שנשאלה על ידי אנליסטים פיננסיים דרך ממשק המשתמש | הופעלו כלי סוכן | שירותי AWS ראשיים המשמשים את כלי ה-Agent | תשובה מסוכן רב-מודאלי |
בקש מסוכן LangChain לעבד מראש ולחלץ מידע מהנתונים שנאספו | Convert the Amazon`s recent quarters 10k and 10q files to text format |
1. כלי חילוץ טקסט |
|
The text files containing Amazon's financial filings have been cleaned and are ready for analysis. |
בקש מסוכן LangChain לתמלל את הקלטות האודיו לטקסטים | 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. |
הנח את סוכן LangChain לנתח את הבריאות והביצועים הפיננסיים של החברה | 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. |
בקש מסוכן LangChain לנתח את הביצועים הפיננסיים של החברה מדוחות הרווחים של החברה | 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. |
בקש מסוכן LangChain לנתח את צוות הניהול של החברה ואת תוכניותיהם לעתיד מתוך דוחות הרווחים של החברה | 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. |
בקש מסוכן LangChain לנתח את האסטרטגיה של החברה מדוחות הרווחים של החברה | 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. |
בקש מסוכן LangChain לבצע ניתוח סנטימנט על הקלטות שיחות הרווחים | 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. |
בקש מסוכן LangChain לבנות תיק השקעות אופטימלי באמצעות הנתונים שנאספו | 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%' |
על הכותבים
סוביק קומאר נאת הוא ארכיטקט פתרונות AI/ML עם AWS. יש לו ניסיון רב בתכנון פתרונות למידת מכונה וניתוחים עסקיים מקצה לקצה בפיננסים, תפעול, שיווק, בריאות, ניהול שרשרת אספקה ו-IoT. Sovik פרסם מאמרים ומחזיק בפטנט בניטור מודל ML. יש לו תואר שני כפול מאוניברסיטת דרום פלורידה, אוניברסיטת פריבורג, שוויץ, ותואר ראשון מהמכון ההודי לטכנולוגיה, חראגפור. מחוץ לעבודה, סוביק נהנה לטייל, לנסוע במעבורת ולצפות בסרטים.
מוהן מוסטי הוא מנהל חשבונות טכני בכיר שבסיסו מדאלאס. מוהן עוזר ללקוחות לתכנן ולייעל אפליקציות ב-AWS. למוהן יש מדעי המחשב והנדסה מאוניברסיטת JNT, הודו. בזמנו הפנוי הוא נהנה לבלות עם משפחתו ולקמפינג.
ג'יה (ויויאן) לי הוא אדריכל פתרונות בכיר ב-AWS, עם התמחות ב-AI/ML. כיום היא תומכת בלקוחות בתעשייה הפיננסית. לפני שהצטרפה ל-AWS ב-2022, הייתה לה ניסיון של 7 שנים בתמיכה בלקוחות ארגוניים בשימוש ב-AI/ML בענן כדי להניב תוצאות עסקיות. לוויויאן יש תואר ראשון מאוניברסיטת פקין ותואר שלישי מאוניברסיטת דרום קליפורניה. בזמנה הפנוי, היא נהנית מכל פעילויות המים, ומטיילים בהרים היפים במדינת הולדתה, קולורדו.
אוצ'נה אגבה הוא אדריכל פתרונות AIML שנהנה לבנות פתרונות AIML לשימוש חוזר. לאוצ'נה יש תואר שני מאוניברסיטת אלסקה פיירבנקס. הוא מבלה את זמנו הפנוי במחקר על עשבי תיבול, תה, מזונות-על וכיצד לשלב אותם בתזונה היומית שלו.
Navneet Tuteja הוא מומחה נתונים בשירותי האינטרנט של אמזון. לפני שהצטרפה ל-AWS, Navneet עבדה כמנחה עבור ארגונים שביקשו לחדש את ארכיטקטורות הנתונים שלהם ולהטמיע פתרונות AI/ML מקיפים. היא בעלת תואר הנדסה מאוניברסיטת תפאר, וכן תואר שני בסטטיסטיקה מאוניברסיטת טקסס A&M.
פראפול קאווה הוא ארכיטקט פתרונות מומחה ב-AWS. הוא מדריך לקוחות לתכנן ולהנדס צינורות אנליטיקס בקנה מידה של ענן ב-AWS. מחוץ לעבודה, הוא נהנה לטייל עם משפחתו ולחקור שבילי הליכה חדשים.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generative-ai-and-multi-modal-agents-in-aws-the-key-to-unlocking-new-value-in-financial-markets/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- ][עמ'
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 10K
- 10Q
- 11
- 12
- 125
- 13
- 14
- 16
- 19
- 20
- 2018
- 2022
- 27
- 67
- 7
- 8
- 9
- 91
- a
- AAA
- יכולת
- יכול
- אודות
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- דיוק
- במדויק
- הושג
- משיגה
- לרוחב
- פעילויות
- ממשי
- הוסיף
- תוספת
- מתקדם
- יתרון
- סוֹכֵן
- סוכנים
- זריז
- AI
- שירותי AI
- מערכות AI
- AI / ML
- AIML
- מטרות
- ALASKA
- תעשיות
- הַקצָאָה
- מאפשר
- מאפשר
- לאורך
- גם
- למרות
- אמזון בעברית
- אמזון להתבונן
- אמזון קנדרה
- טקסטורה באמזון
- אמזון תעתיק
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- אנליזה
- מנתח
- אנליסטים
- ניתוח
- לנתח
- ניתוח
- ו
- שנתי
- לענות
- תשובות
- אנתרופי
- כל
- API
- מפתחות API
- ממשקי API
- בקשה
- יישומים
- גישה
- מתאים
- ארכיטקטורה
- ARE
- סביב
- מאמרים
- AS
- לשאול
- נכסים
- סיוע
- המשויך
- At
- אודיו
- מוגבר
- מכני עם סלילה אוטומטית
- אוטומציה
- זמין
- AWS
- בחזרה
- מבוסס
- BE
- יפה
- היה
- לפני
- להיות
- מוטב
- בֵּין
- הגדול ביותר
- B
- מגביר
- אריזה מקורית
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- נבנה
- עסקים
- by
- לחשב
- מחשב
- חישוב
- חישובים
- קליפורניה
- שיחה
- נקרא
- קוראים
- שיחות
- CAN
- יכולות
- מקרים
- שרשרת
- שרשראות
- האתגרים
- שינויים
- ערוצים
- חיובים
- chatbots
- לבדוק
- נבחר
- לקוחות
- סגירה
- ענן
- קוד
- לגבות
- קולורדו
- שילוב
- לשלב
- שילוב
- מגיע
- מגיע
- תקשורת
- חברות
- חברה
- של החברה
- תואם
- תחרות
- תחרותי
- מורכב
- מורכבות
- רְכִיב
- רכיבים
- לִהַבִין
- מַקִיף
- חישובים
- לחשב
- המחשב
- מדעי מחשב
- רעיוני
- דְאָגָה
- תְצוּרָה
- יחד
- לְחַבֵּר
- מורכב
- קונסול
- מתאגד
- צרכן
- מכיל
- הקשר
- רציף
- תורם
- שיחה
- להמיר
- לתקן
- עלות
- עלויות
- יכול
- נוצר
- נוֹכְחִי
- כיום
- לקוח
- חווית לקוח
- לקוחות
- יומי
- דאלאס
- נתונים
- עיבוד נתונים
- נתונים מונחים
- מסד נתונים
- מאגרי מידע
- תַאֲרִיך
- דֵצֶמבֶּר
- החלטות
- מוקדש
- עמוק יותר
- מוגדר
- מגדיר
- תואר
- דרישה
- להפגין
- מופגן
- תלוי
- לפרוס
- פרס
- מְתוּאָר
- תיאור
- עיצוב
- תכנון
- פרטים
- לאתר
- איתור
- לקבוע
- מפותח
- דִיאֵטָה
- אחר
- קושי
- צלילה
- שונה
- לגוון
- do
- מסמך
- מסמכים
- עשה
- לְהַכפִּיל
- מטה
- נהיגה
- מונע
- נהגים
- ראוי
- כל אחד
- רווחים
- שכר
- -
- בקלות
- כַּלְכָּלִי
- יְעִילוּת
- יעיל
- יעילות
- מאמץ
- או
- מיילים
- מתגלה
- לאפשר
- מה שמאפשר
- מקיף
- סוף
- מקצה לקצה
- סיום
- נקודת קצה
- מהנדס
- הנדסה
- אנגלית
- משופר
- שיפור
- הזנת
- מִפְעָל
- בידור
- במיוחד
- אֲפִילוּ
- דוגמה
- אקסלנס
- חליפין
- קיימים
- מורחב
- הרחבת
- הרחבה
- ניסיון
- להסביר
- חקירה
- לחקור
- היכרות
- נרחב
- ניסיון רב
- תמצית
- הוֹצָאָה
- מנחה
- מול
- משפחה
- מהר יותר
- מעטים
- קבצים
- תלונות
- סופי
- לממן
- כספי
- מידע פיננסי
- מידע פיננסי
- ביצועים פיננסיים
- מערכות פיננסיות
- מציאת
- ראשון
- כספים
- חמש
- פלורידה
- להתמקד
- התמקדות
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- תחזיות
- פוּרמָט
- נוסחה
- קרן
- מקוטע
- מסגרת
- הונאה
- גילוי הונאה
- רמאי
- חופשי
- בתדירות גבוהה
- החל מ-
- לתדלק
- מלא
- פונקציה
- פונקציונלי
- פונקציות
- נוסף
- עתיד
- לְהַשִׂיג
- זכייה
- ללקט
- ליצור
- מייצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- gif
- GitHub
- שערים
- טוב
- יותר
- גדלתי
- לגדול
- צמיחה
- מדריך
- היה
- לטפל
- יש
- he
- בְּרִיאוּת
- בריאות
- עוזר
- לה
- כאן
- גָבוֹהַ
- ברמה גבוהה
- גבוה יותר
- שֶׁלוֹ
- מחזיק
- עמוד הבית
- אירח
- איך
- איך
- אולם
- http
- HTTPS
- בן אנוש
- i
- מזוהה
- מזהה
- לזהות
- זהות
- if
- מדגים
- תמונות
- ליישם
- חשוב
- לשפר
- שיפור
- in
- לכלול
- כולל
- כולל
- בע"מ
- התאגדה
- להגדיל
- גדל
- גדל
- הודו
- הוֹדִי
- תעשייה
- אינפלציה
- אינפלציוני
- לחצים אינפלציוניים
- מידע
- תשתית
- לחדש
- חדשנות
- קלט
- Insider
- סחר במידע פנים
- תובנות
- מכון
- שילוב
- מוֹדִיעִין
- אינטליגנטי
- עיבוד מסמכים חכם
- אינטראקציה
- יחסי גומלין
- אינטראקטיבי
- כלפי פנים
- אל תוך
- להשקיע
- השקעה
- משקיעים
- הופעל
- מעורר
- מעורב
- IOT
- IT
- שֶׁלָה
- הצטרפות
- jpg
- מפתח
- מפתחות
- ידע
- קומאר
- חוסר
- שפה
- גָדוֹל
- מוביל
- למידה
- תנופה
- כמו
- להגביל
- צמוד
- נְזִילוּת
- רשימה
- LLM
- באופן מקומי
- הגיון
- לטווח ארוך
- נראה
- בדיקה
- את
- נמוך
- מכונה
- למידת מכונה
- ראשי
- ניתנת לשמירה
- לעשות
- עושה
- ניהול
- צוות ניהול
- מניפולציה
- דרך
- שולים
- שוק
- מניפולציה בשוק
- שיווק
- שוקי
- מאסטר
- מתימטי
- מאי..
- מדיה
- זכרון
- אזכורים
- ML
- מודל
- דוגמנות
- מודלים
- מודרני
- לְחַדֵשׁ
- ניטור
- יותר
- רוב
- סרטים
- נע
- MS
- מספר
- צריך
- שם
- שמות
- טבעי
- עיבוד שפה טבעית
- טבע
- הכרחי
- מחייב
- צורך
- צרכי
- שלילי
- נטו
- חדש
- מוצרים חדשים
- חדשות
- NLP
- מחברה
- עַכשָׁיו
- מספר
- חובות
- of
- כבוי
- הצעות
- המיוחדות שלנו
- on
- ONE
- מבצעי
- תפעול
- אופטימלי
- אופטימיזציה
- מטב
- אופטימיזציה
- or
- להזמין
- ארגונים
- אחר
- שלנו
- הַחוּצָה
- בחוץ
- מקיף
- חלק
- מעברי
- פטנט
- תשלום
- פקין
- אחוזים
- לְבַצֵעַ
- ביצועים
- ביצעתי
- דוקטורט
- ביטויים
- תכנית
- תוכניות
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- אנא
- נקודה
- מדיניות
- פופולרי
- פופולריות
- תיק עבודות
- תנוחות
- עמדה
- הודעה
- פוטנציאל
- כּוֹחַ
- מופעל
- לחצים
- קודם
- קוֹדֶם
- מחיר
- מחירים
- תמחור
- בראש ובראשונה
- יְסוֹדִי
- קודם
- תהליך
- תהליך
- פִּריוֹן
- מוצרים
- להרוויח
- כדאיויות
- רווחים
- התקדמות
- לספק
- מספק
- לאור
- פיתון
- איכות
- כמותי
- רובע
- שאילתות
- שאלה
- שאלות
- מהירות
- לצטט
- רכס
- תעריפים
- יחס
- RE
- מוכן
- זמן אמת
- לאחרונה
- הכרה
- הקלטה
- להתייחס
- קָשׁוּר
- קרוב משפחה
- רלוונטי
- לזכור
- חוזר על עצמו
- לדווח
- דווח
- דווח
- דוחות לדוגמא
- נדרש
- דורש
- מחקר
- משאבים
- להגיב
- תגובה
- תגובות
- תוצאה
- תוצאות
- קמעוני
- לַחֲזוֹר
- לשימוש חוזר
- הכנסה
- - גידול בהכנסות
- תקין
- הסיכון
- סיכונים
- חָסוֹן
- שגרה
- הפעלה
- פועל
- s
- S&P
- בעל חכמים
- מכירות
- אותו
- הציל
- חסכת
- להרחבה
- סולם
- תרחיש
- תרחישים
- מדע
- ציון
- Sdk
- חיפוש
- חיפושים
- שְׁנִיָה
- סעיף
- סעיפים
- לבטח
- לִרְאוֹת
- ראות
- מחפשים
- מחפש
- נראה
- מבחר
- עצמי
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רגש
- רגשות
- סדרה
- שרות
- שירותים
- מושב
- היא
- טווח קצר
- נזילות לטווח קצר
- צריך
- ראווה
- הראה
- הופעות
- כבה
- משמעותי
- דומה
- פָּשׁוּט
- מיומנויות
- חֶברָתִי
- מדיה חברתית
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מתוחכם
- מָקוֹר
- מקורות
- דרום
- דרום פלורידה
- דרומי
- מומחה
- ספציפי
- נאום
- זיהוי דיבור
- מְהִירוּת
- הוצאה
- התפשטות
- תקינה
- מדינה
- סטטיסטיקה
- להשאר
- שלב
- צעדים
- מניות
- מניות
- עצור
- אחסון
- חנות
- מאוחסן
- חנויות
- אחסון
- אסטרטגי
- אִסטרָטֶגִיָה
- לחזק
- מִבְנֶה
- מובנה
- סטודיו
- מִנוּיים
- מנוי
- כזה
- מַתְאִים
- מערכת
- לסכם
- סיכום
- ספקים
- לספק
- שרשרת אספקה
- ניהול שרשרת הספקה
- תמיכה
- מסייע
- תומך
- בטוח
- שוויץ
- מערכת
- מערכות
- שולחן
- נטילת
- המשימות
- משימות
- נבחרת
- טכני
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- תבנית
- טקסס
- טֶקסט
- זֶה
- השמיים
- העתיד
- המידע
- המקור
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- בכך
- אלה
- הֵם
- דבר
- זֶה
- אם כי?
- מאיים
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- זמן
- סדרת זמן
- ל
- כלי
- ארגז כלים
- כלים
- חלק עליון
- נושא
- סה"כ
- מסחר
- רכבת
- תמליל
- לשנות
- טרנספורמציה
- הובלה
- נסיעה
- מגמות
- שתיים
- סוג
- סוגים
- ui
- להבין
- הבנה
- אוניברסיטה
- לפתוח
- נעילה
- בקרוב ב
- מְעוּדכָּן
- us
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- מנוצל
- מנצל
- בעל ערך
- ערך
- מגוון
- שונים
- גירסאות
- באמצעות
- וִידֵאוֹ
- כרכים
- היה
- צופה
- מים
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- היו
- מה
- מתי
- אשר
- מי
- רָחָב
- טווח רחב
- יצטרך
- עם
- בתוך
- תיק עבודות
- עבד
- זרימת עבודה
- שנה
- שנים
- אתה
- זפירנט