Construí un GPT Investment Banker con este documento de 312 PÁGINAS

Highlights:

1. Creación de una aplicación de inteligencia artificial para el análisis financiero utilizando documentos propios.
2. Flexibilidad para aprovechar modelos de lenguaje grandes en tareas específicas.
3. Uso de documentos personales para generar resúmenes, análisis financiero y más.
4. Instalación de dependencias necesarias y obtención de una clave de API de Open AI.
5. Desarrollo del código de la aplicación utilizando Python y Streamlit.
6. Importación de dependencias y configuración de la clave de API.
7. Pasar el Prompt al modelo de lenguaje grande y obtener la respuesta.
8. Cargar documentos usando Pi PDF Loader y tokenizarlos en Chroma para realizar búsquedas de similitud.
9. Crear un agente de Vector Store para acceder a los documentos y generar respuestas coherentes.
10. Ejemplos de consultas y respuestas generadas por el modelo.

Table of Contents:

1. Introducción
2. Ventajas de utilizar documentos propios
3. Instalación de dependencias y obtención de la clave de API
4. Desarrollo de la aplicación 4.1 Importación de dependencias y configuración de la clave de API 4.2 Pasar el prompt al modelo de lenguaje grande y obtener la respuesta 4.3 Cargar documentos y realizar búsquedas de similitud 4.4 Crear un agente de Vector Store para acceder a los documentos
5. Ejemplos de consultas y respuestas generadas por el modelo
6. Conclusiones
7. Recursos adicionales

Creación de una aplicación de inteligencia artificial para el análisis financiero

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado diferentes áreas, y una de ellas es el análisis financiero. En este artículo, te enseñaré cómo construir tu propia aplicación de IA que pueda analizar estados financieros utilizando documentos propios. Esta tecnología basada en modelos de lenguaje grandes (LLM) te brindará la flexibilidad y personalización necesarias para realizar tareas específicas relacionadas con tus propios documentos.

Ventajas de utilizar documentos propios

Existen varias ventajas al utilizar tus propios documentos para construir una aplicación de IA de análisis financiero. Estas ventajas incluyen:

1. Flexibilidad: Al utilizar tus propios documentos, tienes la capacidad de adaptar la aplicación según tus necesidades específicas. Puedes proporcionar minutas de reuniones y crear resúmenes automáticamente, subir un esquema de asignación y obtener una respuesta generada, o incluso cargar un informe anual para que el modelo de lenguaje grande realice el análisis financiero por ti.

2. Personalización: Al utilizar tus propios documentos, puedes asegurarte de que la aplicación esté enfocada en tus propios casos de uso y requisitos. Puedes adaptarla para que se ajuste a tu industria y sector financiero específicos.

3. Ahorro de tiempo: Al tener una aplicación de IA personalizada para el análisis financiero, puedes automatizar tareas tediosas y ahorrar tiempo en el procesamiento de grandes cantidades de información. La aplicación puede analizar rápidamente los documentos y brindarte información relevante de manera Instantánea.

En los siguientes apartados, te guiaré paso a paso en el proceso de construcción de esta aplicación de IA de análisis financiero utilizando documentos propios.