开源项目教程：Stocks-Insights-AI-Agent
1. 项目介绍
Stocks-Insights-AI-Agent 是一个全栈应用程序，用于检索股票数据和新闻。该项目利用大型语言模型（LLMs）、LangChain 和 LangGraph，通过异步抓取和检索增强生成（RAG）工作流程，从新闻和财务数据中提取有关特定公司和更广泛股票市场的洞察。
2. 项目快速启动
以下是快速启动和运行 Stocks-Insights-AI-Agent 项目的步骤：
首先，确保您已经安装了以下依赖项：
- Python 3.x
- MongoDB
- PostgreSQL
- LangChain
- LangGraph
然后，克隆项目仓库：
git clone https://github.com/vinay-gatech/stocks-insights-ai-agent.git
cd stocks-insights-ai-agent
安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
配置数据库连接和必要的环境变量。
运行应用程序：
python app.py
应用程序运行后，您可以通过定义的API端点与它交互。
3. 应用案例和最佳实践
股票性能可视化
通过以下API端点，您可以获取选定股票的历史表现图表：
GET /stock/{ticker}/chart
参数：
ticker: 股票代码price_type: 价格类型（例如 'open', 'close', 'low', 'high'）duration: 天数（例如 '1', '7', '14', '30'）
新闻聚合
使用以下API端点获取特定股票或公司的相关新闻：
GET /news/{ticker}
参数：
ticker: 股票代码topic: 新闻主题
股票数据检索
使用以下API端点获取特定股票的详细信息：
GET /stock/{ticker}/price-stats
参数：
ticker: 股票代码operation: 操作（例如 'highest', 'lowest', 'average'）price_type: 价格类型（例如 'open', 'close', 'low', 'high'）duration: 天数（例如 '1', '7', '14', '30'）
4. 典型生态项目
Stocks-Insights-AI-Agent 项目可以与以下生态项目配合使用，以提供更完整的数据分析和可视化解决方案：
- 数据分析库：如 Pandas、NumPy，用于进一步的数据处理和分析。
- 可视化工具：如 Matplotlib、Seaborn，用于创建复杂的图表和可视化。
- 机器学习框架：如 TensorFlow、PyTorch，用于构建预测模型。
通过整合这些工具，您可以扩展 Stocks-Insights-AI-Agent 的功能，实现更深入的数据挖掘和预测分析。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
