AI generativa e agenti multimodali in AWS La chiave per sbloccare nuovi valori nei mercati finanziari
Generative AI and multimodal agents in AWS, the key to unlocking new value in financial markets.
I dati multimodali sono un componente prezioso nell’industria finanziaria, che comprende dati di mercato, economici, relativi ai clienti, notizie e social media, nonché dati di rischio. Le organizzazioni finanziarie generano, raccolgono e utilizzano questi dati per ottenere informazioni sulle operazioni finanziarie, prendere decisioni migliori e migliorare le prestazioni. Tuttavia, ci sono sfide legate ai dati multimodali a causa della complessità e della mancanza di standardizzazione nei sistemi finanziari e nei formati e nella qualità dei dati, così come la natura frammentata e non strutturata dei dati stessi. I clienti finanziari hanno spesso descritto il sovraccarico operativo nel ricavare informazioni finanziarie dai dati multimodali, che richiede logica di estrazione e trasformazione complessa, con conseguente sforzo e costi elevati. Le sfide tecniche con i dati multimodali includono anche la complessità di integrazione e modellazione di diversi tipi di dati, la difficoltà di combinare dati da più modalità (testo, immagini, audio, video) e la necessità di competenze informatiche avanzate e strumenti di analisi sofisticati.
Uno dei modi per gestire i dati multimodali che sta guadagnando popolarità è l’uso di agenti multimodali. Gli agenti multimodali sono sistemi di intelligenza artificiale che possono comprendere e analizzare dati in diverse modalità utilizzando gli strumenti appropriati nel loro kit. Sono in grado di collegare informazioni tra questi diversi tipi di dati per ottenere una comprensione più completa e generare risposte appropriate. Gli agenti multimodali, insieme all’IA generativa, stanno trovando un’applicazione diffusa nei mercati finanziari. Di seguito sono riportati alcuni casi d’uso popolari:
- Reportistica intelligente e intelligence di mercato – L’IA può analizzare varie fonti di informazioni finanziarie per generare report di intelligence di mercato, aiutando analisti, investitori e aziende a rimanere aggiornati sulle tendenze. Gli agenti multimodali possono riassumere rapidamente lunghi report finanziari, risparmiando agli analisti tempo e sforzo significativi.
- Modellazione quantitativa e previsione – I modelli generativi possono sintetizzare grandi volumi di dati finanziari per addestrare modelli di apprendimento automatico (ML) per applicazioni come la previsione dei prezzi delle azioni, l’ottimizzazione del portafoglio, la modellazione del rischio e altro ancora. I modelli multimodali che comprendono diverse fonti di dati possono fornire previsioni più robuste.
- Conformità e rilevamento delle frodi – Questa soluzione può essere estesa per includere strumenti di monitoraggio che analizzano canali di comunicazione come chiamate, email, chat, log di accesso e altro ancora per identificare potenziali insider trading o manipolazioni di mercato. Il rilevamento di collusioni fraudolente tra diversi tipi di dati richiede un’analisi multimodale.
Un agente multimodale con IA generativa aumenta la produttività di un analista finanziario automatizzando compiti ripetitivi e routinari, liberando tempo per gli analisti per concentrarsi su attività di alto valore. Gli agenti multimodali possono amplificare la capacità di un analista di ottenere informazioni aiutandoli nella ricerca e nell’analisi. Gli agenti multimodali possono anche generare analisi quantitative avanzate e modelli finanziari, consentendo agli analisti di lavorare più velocemente e con maggiore precisione.
L’implementazione di un agente multimodale con AWS consolida le informazioni chiave da dati strutturati e non strutturati su larga scala. Gli agenti multimodali possono facilmente combinare la potenza delle offerte di intelligenza artificiale generativa di Amazon Bedrock e Amazon SageMaker JumpStart con le capacità di elaborazione dei dati dei servizi di analisi e AI/ML di AWS per fornire soluzioni agili che consentono agli analisti finanziari di analizzare ed estrarre informazioni dai dati multimodali in modo sicuro e scalabile all’interno di AWS. Amazon offre una serie di servizi di intelligenza artificiale che consentono l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento vocale, l’estrazione di testo e la ricerca:
- Fetch riduce la latenza di elaborazione dell’IA del 50% utilizzando Amazon SageMaker e Hugging Face
- Rocket Money x Hugging Face Scalare modelli di machine learning volatili in produzione
- Come capire se la tua intelligenza artificiale è cosciente
- Amazon Comprehend è un servizio NLP che può analizzare il testo per individuare frasi chiave e analizzare il sentiment
- Amazon Textract è un servizio di elaborazione intelligente dei documenti che può estrarre in modo accurato testo e dati dai documenti
- Amazon Transcribe è un servizio di riconoscimento vocale automatico che può convertire il parlato in testo
- Amazon Kendra è un servizio di ricerca aziendale basato su ML per trovare informazioni in una varietà di fonti dati, inclusi documenti e basi di conoscenza
In questo post, mostriamo uno scenario in cui un analista finanziario interagisce con i dati multimodali dell’organizzazione, presenti su archivi di dati appositamente progettati, per ottenere informazioni finanziarie. Nell’interazione, dimostriamo come gli agenti multimodali pianificano ed eseguono la query dell’utente e recuperano i risultati dalle fonti di dati pertinenti. Tutto questo viene realizzato utilizzando i servizi AWS, aumentando così l’efficienza dell’analista finanziario nell’analizzare i dati finanziari multimodali (testo, discorso e dati tabulari) in modo olistico.
La seguente schermata mostra un esempio dell’interfaccia utente.
Panoramica della soluzione
Il diagramma seguente illustra l’architettura concettuale per l’utilizzo di AI generativa con dati multimodali utilizzando agenti. I passaggi coinvolti sono i seguenti:
- L’analista finanziario pone domande tramite una piattaforma come chatbot.
- La piattaforma utilizza un framework per determinare lo strumento multi-modale più adatto per rispondere alla domanda.
- Una volta identificato, la piattaforma esegue il codice collegato allo strumento precedentemente identificato.
- Lo strumento genera un’analisi dei dati finanziari come richiesto dall’analista finanziario.
- Nella sintesi dei risultati, i grandi modelli linguistici recuperano e riportano all’analista finanziario.
Architettura tecnica
Il modulo multi-modale orchesta vari strumenti basati su prompt di linguaggio naturale da parte degli utenti aziendali per generare insights. Per i dati non strutturati, il modulo utilizza funzioni AWS Lambda con servizi AI come Amazon Textract per l’analisi dei documenti, Amazon Transcribe per il riconoscimento vocale, Amazon Comprehend per l’NLP e Amazon Kendra per la ricerca intelligente. Per i dati strutturati, il modulo utilizza il SQL Connector e SQLAlchemy per analizzare database, inclusa Amazon Athena. Il modulo utilizza anche Python in Lambda e l’SDK Amazon SageMaker per calcoli e modellazione quantitativa. Il modulo dispone anche di una memoria a lungo termine per memorizzare prompt e risultati in Amazon DynamoDB. Il modulo multi-modale risiede in un notebook SageMaker e coordina questi strumenti in base ai prompt in inglese degli utenti aziendali in un’interfaccia utente Streamlit.
I principali componenti dell’architettura tecnica sono i seguenti:
- Archiviazione e analisi dei dati – Le registrazioni finanziarie trimestrali come file audio, i report finanziari annuali come file PDF e i dati delle azioni S&P come file CSV sono ospitati su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). L’esplorazione dei dati delle azioni viene effettuata utilizzando Athena.
- Grandi modelli linguistici – I grandi modelli linguistici (LLM) sono disponibili tramite Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart o un’API.
- Agenti – Utilizziamo gli agenti di LangChain per una catena di chiamate non predeterminate come input dell’utente per LLM e altri strumenti. In questo tipo di catene, c’è un agente che ha accesso a una serie di strumenti. Ogni strumento è stato creato per un compito specifico. A seconda dell’input dell’utente, l’agente decide lo strumento o una combinazione di strumenti da chiamare per rispondere alla domanda. Abbiamo creato i seguenti strumenti specifici per lo scenario:
- Strumento di interrogazione delle azioni – Per interrogare i dati delle azioni S&P utilizzando Athena e SQLAlchemy.
- Strumento di ottimizzazione del portafoglio – Per creare un portafoglio basato sulle azioni scelte.
- Strumento di ricerca delle informazioni finanziarie – Per cercare informazioni sui guadagni finanziari memorizzate in file PDF multi-pagina utilizzando Amazon Kendra.
- Strumento di calcolo di Python – Da utilizzare per calcoli matematici.
- Strumento di analisi del sentiment – Per identificare e valutare i sentimenti su un argomento utilizzando Amazon Comprehend.
- Strumento di rilevamento delle frasi – Per trovare frasi chiave nei report trimestrali recenti utilizzando Amazon Comprehend.
- Strumento di estrazione del testo – Per convertire le versioni PDF dei report trimestrali in file di testo utilizzando Amazon Textract.
- Strumento di trascrizione audio – Per convertire le registrazioni audio in file di testo utilizzando Amazon Transcribe.
La memoria dell’agente che conserva la catena di interazioni dell’utente con l’agente viene salvata in DynamoDB.
Le sezioni seguenti spiegano alcuni dei principali passaggi con il codice associato. Per approfondire la soluzione e il codice per tutti i passaggi mostrati qui, fare riferimento al repository GitHub.
Prerequisiti
Per eseguire questa soluzione, è necessario disporre di una chiave API per un LLM come Anthropic Claude v2, o avere accesso ai modelli di base di Amazon Bedrock.
Per generare risposte da dati strutturati e non strutturati utilizzando LLMs e LangChain, è necessario avere accesso a LLMs tramite Amazon Bedrock, SageMaker JumpStart o API key e utilizzare database compatibili con SQLAlchemy. Sono inoltre richieste le politiche AWS Identity and Access Management (IAM), i dettagli dei quali puoi trovare nel repository GitHub.
Componenti chiave di un agente multi-modale
Ci sono alcuni componenti chiave dell’agente multi-modale:
- Funzioni definite per gli strumenti dell’agente multi-modale
- Strumenti definiti per l’agente multi-modale
- Memoria a lungo termine per l’agente multi-modale
- Agente multi-modale basato su pianificatore-esecutore (definito con strumenti, LLMs e memoria)
In questa sezione, illustriamo i componenti chiave con frammenti di codice associati.
Funzioni definite per gli strumenti dell’agente multi-modale
L’agente multi-modale ha bisogno di utilizzare vari servizi di intelligenza artificiale per elaborare diversi tipi di dati – testo, discorso, immagini e altro. Alcune di queste funzioni potrebbero dover chiamare i servizi AI di AWS come Amazon Comprehend per analizzare il testo, Amazon Textract per analizzare immagini e documenti e Amazon Transcribe per convertire il discorso in testo. Queste funzioni possono essere chiamate localmente all’interno dell’agente o distribuite come funzioni Lambda che l’agente può invocare. Le funzioni Lambda chiamano internamente i servizi AI AWS pertinenti e restituiscono i risultati all’agente. Questo approccio modularizza la logica e rende l’agente più manutenibile ed estendibile.
La seguente funzione definisce come calcolare il portafoglio ottimizzato in base alle azioni scelte. Un modo per convertire una funzione basata su Python in uno strumento LLM è utilizzare l’incapsulamento BaseTool.
class OptimizePortfolio(BaseTool):
name = "Strumento di ottimizzazione del portafoglio"
description = """
utilizza questo strumento quando hai bisogno di costruire un portafoglio ottimale o per l'ottimizzazione del prezzo delle azioni.
L'elenco delle azioni dovrebbe essere un elenco di simboli di azioni, ad esempio ['WWW', 'AAA', 'GGGG'].
"""
def _run(self, stock_ls: List):
session = boto3.Session(region_name=region_name)
athena_client = session.client('athena')
database=database_name
table=table_Name
...Il seguente è il codice per la chiamata Lambda alle API dei servizi AI AWS (Amazon Comprehend, Amazon Textract, Amazon Transcribe):
def SentimentAnalysis(inputString):
print(inputString)
lambda_client = boto3.client('lambda')
lambda_payload = {"inputString:"+inputString}
response=lambda_client.invoke(FunctionName='FSI-SentimentDetecttion',
InvocationType='RequestResponse',
Payload=json.dumps(inputString))
print(response['Payload'].read())
return responseStrumenti definiti per l’agente multi-modale
L’agente multi-modale ha accesso a vari strumenti per consentire la sua funzionalità. Può interrogare un database di azioni per rispondere alle domande sulle azioni. Può ottimizzare un portafoglio utilizzando uno strumento dedicato. Può recuperare informazioni da Amazon Kendra, il servizio di ricerca aziendale di Amazon. Uno strumento REPL Python consente all’agente di eseguire codice Python. Di seguito è riportato un esempio della struttura degli strumenti, inclusi i loro nomi e le loro descrizioni, nel codice seguente. La cassetta degli attrezzi effettiva di questo post ha otto strumenti: Strumento di interrogazione delle azioni, Strumento di ottimizzazione del portafoglio, Strumento di ricerca informazioni finanziarie, Strumento di calcolo Python, Strumento di analisi del sentiment, Strumento di rilevamento delle frasi, Strumento di estrazione del testo e Strumento di trascrizione audio.
tools = [
Tool(
name="Strumento di ricerca informazioni finanziarie",
func=run_chain,
description="""
Utile quando è necessario cercare informazioni finanziarie utilizzando Kendra.
"""
),
Tool(
name="Strumento di analisi del sentiment",
func=SentimentAnalysis,
description="""
Utile quando è necessario analizzare il sentiment di un argomento.
"""
),
Tool(
name="Strumento di rilevamento delle frasi",
func=DetectKeyPhrases,
description="""
Utile quando è necessario rilevare frasi chiave nei rapporti trimestrali recenti.
"""
),
...
]Memoria a lungo termine per l’agente multi-modale
Il codice seguente illustra la configurazione della memoria a lungo termine per l’agente multi-modale. In questo codice, la tabella DynamoDB viene aggiunta come memoria per memorizzare prompt e risposte per riferimenti futuri.
chat_history_table = dynamodb_table_name
chat_history_memory = DynamoDBChatMessageHistory(table_name=chat_history_table, session_id=chat_session_id)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",
chat_memory=chat_history_memory, return_messages=True)Agente multimodale basato su planner-esecutore
L’architettura dell’agente multimodale basato su planner-esecutore ha due componenti principali: un planner e un esecutore. Il planner genera un piano ad alto livello con i passaggi necessari per eseguire e rispondere alla domanda posta. L’esecutore quindi esegue questo piano generando risposte di sistema appropriate per ogni passaggio del piano utilizzando il modello di linguaggio con gli strumenti necessari. Vedere il codice seguente:
llm = ChatAnthropic(temperature=0, anthropic_api_key=ANTHROPIC_API_KEY, max_tokens_to_sample = 512)
model = llm
planner = load_chat_planner(model)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(combo_template)
human_message_prompt = planner.llm_chain.prompt.messages[1]
planner.llm_chain.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
executor = load_agent_executor(model, tools, verbose=True)
agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True, max_iterations=2)Esempi di scenari basati su domande poste da un analista finanziario
In questa sezione, esploreremo due esempi di scenari per illustrare i passaggi end-to-end eseguiti dall’agente multimodale basato su domande poste da un analista finanziario.
Scenario 1: Domande poste da un analista finanziario relative a dati strutturati
In questo scenario, l’analista finanziario pone una domanda in inglese relativa alle azioni delle aziende all’agente multimodale. L’agente multimodale LangChain elabora un piano multi-step e decide quali strumenti utilizzare per ogni passaggio. Il diagramma seguente illustra un esempio di workflow con i seguenti passaggi:
- L’analista finanziario pone una domanda finanziaria in inglese attraverso l’interfaccia utente all’agente multimodale.
- L’agente identifica che è necessario utilizzare lo strumento di database per rispondere alla domanda. Genera una query SQL utilizzando un LLM basato sulla domanda e interroga il database Athena.
- Athena esegue la query SQL, recupera il risultato rilevante (serie storica dei prezzi delle azioni delle cinque aziende) e passa il risultato con i dati pertinenti all’agente.
- L’agente identifica che è necessario un secondo strumento per rispondere alla domanda. Passa i dati recuperati allo strumento Python per l’ottimizzazione del portafoglio.
- Lo strumento Python calcola il portafoglio ottimale richiesto, inclusi i pesi, e passa la risposta al LLM all’interno dell’agente.
- L’agente elabora le informazioni e i calcoli necessari utilizzando il LLM e risponde all’analista finanziario tramite l’interfaccia utente in inglese.
L’analista finanziario pone la seguente domanda:
“Quali sono i prezzi di chiusura delle azioni AAAA, WWW, DDD nell’anno 2018? Puoi costruire un portafoglio ottimizzato utilizzando queste tre azioni?”
Il codice seguente mostra i passaggi identificati dal planner dell’agente multimodale:
steps=[Step(value='Usa lo strumento di interrogazione delle azioni per trovare i prezzi di chiusura delle azioni AAAA, WWW e DDD nell'anno 2018.'),
Step(value='Usa lo strumento di ottimizzazione del portafoglio per costruire un portafoglio ottimizzato utilizzando le tre azioni.'),
Step(value='Fornisci i prezzi di chiusura e l'allocazione ottimizzata del portafoglio.')]L’agente traduce la richiesta della domanda nella seguente query SQL:
SELECT date, aaaa, www, ddd
FROM "blog-stock-prices-db"."stock_prices"
WHERE date BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-12-31'
ORDER BY date DESCIl codice seguente mostra la risposta finale dell’agente multimodale basata sulla domanda:
I prezzi di chiusura per AAAA, WWW e DDD nel 2018 sono:
AAAA: $172.44
WWW: $85.91
DDD: $9.82
L'allocazione ottimizzata del portafoglio per le azioni AAAA, WWW e DDD è:
AAAA: 55%
WWW: 45%
DDD: 0%Scenario 2: Domande poste da un analista finanziario relative a dati non strutturati
In questo scenario, un analista finanziario pone domande multiple sulla salute finanziaria dell’azienda all’agente multimodale. L’agente invoca due agenti strumento, Amazon Kendra con dati non strutturati e uno strumento di calcolo Python, per raccogliere informazioni e eseguire i calcoli necessari. L’agente quindi elabora le informazioni dagli strumenti utilizzando il suo modello di linguaggio e fornisce la risposta completa all’analista. La chiave di questo scenario è che l’agente può ricordare le domande e le risposte delle domande precedenti e incorpora il contesto nella conversazione. Il diagramma seguente illustra il flusso di lavoro, che consiste nei seguenti passaggi:
- L’analista finanziario pone una domanda finanziaria in inglese attraverso l’interfaccia utente all’agente multimodale.
- L’agente identifica che ha bisogno dello strumento Amazon Kendra per rispondere alla domanda e invoca lo strumento agente Amazon Kendra.
- Amazon Kendra ricerca il corpus di dati non strutturati in Amazon S3 e recupera il documento pertinente contenente la risposta.
- Utilizzando la Generazione con Recupero Potenziato (RAG), Amazon Kendra passa la risposta dal documento pertinente al LLM all’interno dell’agente.
- L’agente identifica che ha bisogno di un secondo strumento per rispondere alla seconda parte della domanda. Passa le informazioni dal primo strumento al tool di calcolo Python.
- Lo strumento Python calcola la proporzione richiesta e passa la risposta al LLM all’interno dell’agente.
- L’agente compila le informazioni e i calcoli necessari utilizzando il LLM e risponde all’analista finanziario tramite l’interfaccia utente.
Le seguenti sono domande e risposte tra l’analista e l’agente multimodale.
L’agente risponde alla domanda “Qual è la perdita netta di Amazon per l’anno fiscale che termina a dicembre 2022?” con “Amazon ha riportato vendite nette totali di $514,0 miliardi e una perdita netta di $2,7 miliardi per l’anno fiscale 2022.” La fonte è il rapporto 10K di Amazon per l’anno fiscale che termina a dicembre 2022, recuperato utilizzando lo strumento Retrive_Kendra.
Per la domanda “Qual è la perdita netta per lo stesso anno?” l’agente risponde “$2,7 miliardi”. La fonte è il rapporto 10K di Amazon per l’anno fiscale che termina a dicembre 2022, recuperato utilizzando lo strumento Retrive_Kendra. Nota che, anche se la domanda è simile alla seconda domanda, questa domanda non specifica né il nome dell’azienda né il numero dell’anno. Tuttavia, l’agente è stato in grado di utilizzare il nome corretto dell’azienda e l’anno in base al contesto nella memoria della conversazione.
Per la domanda “Qual è la formula per il rapporto di margine di profitto netto che è un tipo di rapporto di redditività?” l’agente risponde “Amazon ha riportato vendite nette totali di $514,0 miliardi e una perdita netta di $2,7 miliardi per l’anno fiscale 2022. Il rapporto di margine di profitto netto per Amazon per l’anno fiscale 2022 è -0,5%.” La fonte è Retrieve_Kendra e PythonREPLTool().
Approfondisci la soluzione
Per approfondire la soluzione e il codice mostrato in questo post, visita il repository GitHub.
Nel repository GitHub, sarai in grado di trovare un notebook Python che contiene la soluzione end-to-end, un template AWS CloudFormation per la fornitura dell’infrastruttura, dati non strutturati (file PDF dei rapporti sugli utili, file audio delle conference call sugli utili) e dati strutturati (serie storiche delle azioni).
Nell’allegato alla fine, sono state tabulate le diverse domande poste dall’analista finanziario, gli strumenti dell’agente invocati e la risposta dell’agente multimodale.
Pulizia
Dopo aver eseguito l’agente multimodale, assicurati di pulire tutte le risorse che non verranno utilizzate. Chiudi e elimina i database utilizzati (Athena). Inoltre, elimina i dati in Amazon S3 e interrompi eventuali istanze di notebook SageMaker Studio per evitare ulteriori addebiti. Elimina le funzioni Lambda e le tabelle DynamoDB che non sono utilizzate come parte della memoria a lungo termine. Se hai utilizzato SageMaker JumpStart per distribuire un LLM come endpoint in tempo reale di SageMaker, elimina l’endpoint tramite la console di SageMaker o SageMaker Studio.
Conclusioni
Questo post ha dimostrato la vasta gamma di servizi di archiviazione, AI/ML e di calcolo di AWS che è possibile utilizzare per creare una soluzione avanzata di intelligenza artificiale multimodale insieme al framework LangChain e all’AI generativa. Integrando tecnologie di NLP, riconoscimento vocale e ML, l’agente multimodale sviluppato in questo scenario è in grado di analizzare diverse modalità di dati finanziari (strutturati e non strutturati) e rispondere a richieste in linguaggio naturale (inglese). Ciò aumenta la produttività e l’efficienza degli analisti finanziari, consentendo loro di concentrarsi su attività di alto valore e strategiche. Le soluzioni di intelligenza artificiale multimodale alimentate da AWS hanno il potenziale per trasformare i mercati finanziari automatizzando attività ripetitive, potenziando le capacità umane e generando insight basati sui dati in modo efficiente. Per i dati strutturati, è possibile incorporare un’architettura dati moderna con database multipli insieme all’AI generativa e al LLM. Per ulteriori dettagli, consulta Reinventing the data experience: Use generative AI and modern data architecture to unlock insights. Inoltre, consulta Amazon Bedrock per casi d’uso su AI generativa, modelli di base e large language models.
Appendice
La seguente tabella contiene esempi di domande che un analista finanziario può fare all’agente multimodale basandosi su dati strutturati e non strutturati.
| Scopo della domanda | Domanda posta dagli analisti finanziari attraverso UI | Strumenti dell’agente attivati | Servizi AWS principali utilizzati dagli strumenti dell’agente | Risposta dall’agente multimodale |
| Richiedere all’agente LangChain di elaborare ed estrarre informazioni dai dati raccolti | Convertire i file 10k e 10q degli ultimi trimestri di Amazon in formato di testo |
1. Strumento di estrazione del testo |
Textract 2. AWS Lambda 3. Amazon S3 |
I file di testo contenenti le dichiarazioni finanziarie di Amazon sono stati puliti e sono pronti per l'analisi. |
| Richiedere all’agente LangChain di trascrivere le registrazioni audio in testi | Puoi trascrivere l'ultima registrazione audio trimestrale della conferenza sugli utili in formato di testo? |
|
Transcribe 2. AWS Lambda 3. Amazon S3 |
Ora ho le trascrizioni della conferenza sugli utili e posso estrarre le frasi chiave. |
| Richiedere all’agente LangChain di analizzare la salute finanziaria e le prestazioni dell’azienda | Analizza la salute finanziaria di Amazon basandoti sul rapporto 10k. Calcola importanti rapporti finanziari. Limita la tua risposta a 5 frasi. |
Strumento di ricerca delle informazioni 2. Python Strumento di calcolo |
|
Ecco un riassunto della salute finanziaria di Amazon in 5 frasi: Amazon ha un basso margine di profitto, indicando una bassa redditività rispetto al fatturato. Tuttavia, Amazon ha un alto rendimento degli attivi, indicando un uso efficiente degli attivi per generare profitti. Amazon ha un basso rapporto debito/equity, indicando una bassa leva finanziaria e rischio. Amazon ha un alto rapporto corrente, indicando una buona posizione di liquidità a breve termine e capacità di pagare le obbligazioni a breve termine. Nel complesso, Amazon sembra essere in una buona posizione finanziaria con operazioni efficienti e basso rischio. |
| Richiedere all’agente LangChain di analizzare le prestazioni finanziarie dell’azienda dai rapporti sugli utili dell’azienda | Cosa ha determinato la crescita dei ricavi dell'azienda nel trimestre? Limita la tua risposta a 5 frasi. |
Strumento di ricerca delle informazioni |
Comprehend 2. Amazon Kendra 3. AWS Lambda 4. Amazon S3 |
Ecco un riassunto dei principali fattori di crescita dei ricavi in 5 frasi: I ricavi di Amazon sono aumentati grazie all'aumento dei ricavi da abbonamenti e supporto da parte dei nuovi clienti. Anche gli account dei clienti esistenti si sono espansi, contribuendo alla crescita dei ricavi. Le vendite nette più alte hanno determinato un aumento dei ricavi per l'azienda. Sebbene non sia stato possibile calcolare l'esatto aumento percentuale dei ricavi, le frasi chiave e le informazioni estratte indicano che la crescita dei ricavi è stata principalmente guidata da nuovi abbonamenti, espansione dei clienti esistenti e maggiori vendite nette. |
| Richiedere all’agente LangChain di analizzare il team di gestione dell’azienda e i loro piani per il futuro dai rapporti sugli utili dell’azienda | Quali sono le principali priorità dell'azienda per l'anno prossimo? Quali sono i maggiori rischi che l'azienda affronta? Limita la tua risposta a 5 frasi. |
Strumento di ricerca delle informazioni |
Comprehend 2. Amazon Kendra 3. AWS Lambda 4. Amazon S3 |
Ecco un riassunto delle principali priorità dell'azienda in 5 frasi: Le priorità di Amazon sono investire nella crescita e nell'espansione verso nuovi mercati. Tuttavia, rischi come cambiamenti nella domanda dei consumatori e la concorrenza minacciano il loro business. Analizzando le frasi chiave nei rapporti finanziari, emergono il focus sull'evasione degli ordini, la tecnologia e i nuovi prodotti, così come i rischi legati ai fornitori, ai tassi di cambio e alla concorrenza nel settore del commercio al dettaglio. Nonostante le pressioni, Amazon mira all'innovazione, al miglioramento dell'esperienza del cliente e al rafforzamento della propria posizione. Il progresso continuo su prezzo, velocità e selezione darà loro un vantaggio competitivo. |
| Richiedere all’agente LangChain di analizzare la strategia dell’azienda dai rapporti sugli utili dell’azienda | Quali sono gli obiettivi finanziari e aziendali dell'azienda per il prossimo anno/trimestre? Limita la tua risposta a 5 frasi. |
Strumento di ricerca delle informazioni 2. Strumento di rilevamento delle frasi |
Comprehend 2. Amazon Kendra 3. AWS Lambda 4. Amazon S3 |
Ecco un riassunto dei principali obiettivi di Amazon in
|
Sovik Kumar Nath è un architetto di soluzioni AI/ML presso AWS. Ha una vasta esperienza nella progettazione di soluzioni di machine learning e analisi aziendale end-to-end nel settore finanziario, operativo, marketing, sanitario, della gestione della catena di fornitura e dell'IoT. Sovik ha pubblicato articoli ed è titolare di un brevetto nel monitoraggio dei modelli di machine learning. Ha conseguito due lauree magistrali presso l'Università del Sud della Florida, l'Università di Friburgo, in Svizzera, e una laurea triennale presso l'Istituto Indiano di Tecnologia, Kharagpur. Fuori dal lavoro, Sovik ama viaggiare, fare gite in traghetto e guardare film.
Mohan Musti è un Senior Technical Account Manager con sede a Dallas. Mohan aiuta i clienti a progettare e ottimizzare applicazioni su AWS. Mohan ha una laurea in Informatica e Ingegneria presso la JNT University, in India. Nel suo tempo libero, ama trascorrere del tempo con la sua famiglia e fare campeggio.
Jia (Vivian) Li è una Senior Solutions Architect in AWS, specializzata in AI/ML. Attualmente supporta i clienti nel settore finanziario. Prima di entrare a far parte di AWS nel 2022, ha avuto 7 anni di esperienza nel supporto ai clienti aziendali nell'utilizzo di AI/ML nel cloud per ottenere risultati aziendali. Vivian ha una laurea in Scienze presso l'Università di Pechino e un dottorato presso l'Università della California del Sud. Nel suo tempo libero, ama tutte le attività legate all'acqua e fare escursioni sulle bellissime montagne del suo stato natale, il Colorado.
Uchenna Egbe è un AIML Solutions Architect che ama costruire soluzioni AIML riutilizzabili. Uchenna ha una laurea magistrale presso l'Università di Alaska Fairbanks. Dedica il suo tempo libero alla ricerca sulle erbe, i tè, i superfood e su come incorporarli nella sua dieta quotidiana.
Navneet Tuteja è uno specialista dei dati presso Amazon Web Services. Prima di entrare a far parte di AWS, Navneet ha lavorato come facilitatore per organizzazioni che cercavano di modernizzare le loro architetture dati e implementare soluzioni complete di AI/ML. Ha una laurea in ingegneria presso la Thapar University e un master in statistica presso la Texas A&M University.
Praful Kava è un Senior Specialist Solutions Architect presso AWS. Guida i clienti nella progettazione e nell'ingegnerizzazione di flussi di analisi su larga scala su AWS. Al di fuori del lavoro, ama viaggiare con la sua famiglia ed esplorare nuovi sentieri per escursioni.
.webp)
