Vue d'ensemble
RAG Equity Research Agent est un prototype personnel de recherche qui agrège et analyse plusieurs sources financières pour soutenir une exploration fondée sur des preuves. Construit avec LangGraph pour l'orchestration multi-agents, le RAG hybride (BM25 + embeddings denses) pour l'analyse des documents SEC, et déployé sur Azure Container Apps avec un agent conversationnel intégré à un canal de messagerie. Le système expose les preuves et étapes d'analyse pour revue humaine. Il ne constitue pas un conseil en investissement et ne remplace pas le jugement d'un professionnel de la finance.Fonctionnalités Clés
| Fonctionnalité | Description |
|---|---|
| Analyse approfondie | Recherche autonome combinant données de marché, documents SEC et analyse de sentiment |
| RAG hybride | BM25 sparse + embeddings denses avec reranking RRF pour une récupération précise de documents |
| Système multi-agents | Orchestration LangGraph avec agents spécialisés (données de marché, actualités, RAG, synthétiseur) |
| Données en temps réel | Intégration Yahoo Finance pour les cotations en direct, les données financières et l'historique |
| Scoring de risque | Évaluation automatisée des risques à partir des rapports 10-K avec extraction de mots-clés |
| Agent de messagerie | Interface conversationnelle avec actions intégrées, watchlists et alertes de prix |
Stack Technologique
| Couche | Technologies |
|---|---|
| LLM | Groq (Llama 3.3 70B), Azure OpenAI (GPT-4o-mini) |
| Orchestration | LangGraph, LangChain |
| RAG | Qdrant Vector DB, BM25, Hybrid Search, RRF Reranking |
| Sources de données | Yahoo Finance, SEC EDGAR, Reddit API, DuckDuckGo |
| Backend | FastAPI, Pydantic, Python 3.11+ |
| Interface de messagerie | Handlers asynchrones pour les conversations et les alertes |
| Infrastructure | Docker, Azure Container Apps, Terraform |
| CI/CD | GitHub Actions (lint, test, sécurité, déploiement) |
| Qualité | Ruff, pytest (53% de couverture), scan de sécurité Bandit |
Commandes de l'agent de messagerie
| Commande | Description |
|---|---|
| /analyze TICKER | Analyse multi-sources approfondie |
| /quote TICKER | Cotation boursière en temps réel |
| /compare TICKER1 TICKER2 | Comparaison côte à côte |
| /dcf TICKER | Valorisation par Discounted Cash Flow |
| /risk TICKER | Score de risque issu de l'analyse du 10-K |
| /peers TICKER | Comparaison automatique avec les pairs |
| /reddit TICKER | Analyse de sentiment Reddit/WSB |
| /watchlist | Gestion de la watchlist personnelle |
| /alert TICKER PRICE | Définition d'alertes de prix |
Pipeline RAG
Le pipeline de recherche hybride combine plusieurs stratégies de récupération :- Chunking - Les documents SEC sont découpés en chunks sémantiques avec métadonnées
- BM25 Sparse - Correspondance traditionnelle par mots-clés pour les termes exacts
- Embeddings denses - Similarité sémantique via text-embedding-ada-002
- Fusion RRF - Le Reciprocal Rank Fusion combine les deux classements
- Reranking - Scoring de pertinence final pour les top-k résultats
Infrastructure Cloud
Déployé sur Azure avec infrastructure-as-code :- Container Apps - Conteneurs serverless avec scale-to-zero
- Container Registry - Stockage privé d'images Docker
- Azure OpenAI - GPT-4o-mini avec quota de 10K TPM
- Qdrant - Base de données vectorielle sur Container Instance
- Key Vault - Gestion sécurisée des secrets
- Log Analytics - Journalisation et monitoring centralisés
Résultats
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Couverture de code | 53% |
| Lignes de code | 10 400+ |
| Cas de test | 205 |
| Pipeline CI | Lint + Test + Sécurité + Build |
| Coût estimé | ~50-110$/mois (Azure) |