使用OpenAI的Swarm Framework解鎖自動收益報告分析的功能
想像一下，毫不費力地自動化分析收益報告，提取關鍵見解並產生知情建議的艱辛過程。本文演示瞭如何使用OpenAI的群框架來構建多代理系統以實現這一目標。我們將構建三個專業代理：摘要，情感分析儀和推薦引擎。這種可擴展的模塊化解決方案簡化了財務分析，並將收入報告超出了各種應用程序。
關鍵學習目標：
本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。
目錄：
main.py中引入Openai的群：
Openai輕巧，實驗框架的Swarm擅長於多代理編排。它促進了多種代理的協調，每個代理都專門從事特定任務（例如，摘要，情感分析，建議生成）。我們的系統將包括三個代理：
多代理系統應用和優勢：
此處介紹的多機構系統適用於各種用例：
代理的模塊化使組件可以跨項目重複使用，從而增強了靈活性和可擴展性。
步驟1：項目設置：
首先創建項目結構並安裝必要的依賴項：
Mkdir Enation_Report CD ENAINS_REPORT Mkdir代理商使用 觸摸main.py代理/__ init__.py utils/__ init__.py .gitignore PIP安裝git https://github.com/openai/swarm.git Openai python-dotenv
步驟2：安全API密鑰存儲：
將您的OpenAI API密鑰安全地存儲在.env文件中：
<code>OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here</code>
這樣可以防止代碼中的API密鑰暴露。
步驟3：代理實施：
讓我們創建三個代理：
摘要代理（ agents/summary_agent.py ）：
來自群體進口代理
def summarize_report（context_variables）：
report_text = context_variables [“ report_text”]
返回f“摘要：{report_text [：100]} ...”
summary_agent =代理（
名稱=“摘要代理”，
說明=“總結收益報告的要點。”，，，
functions = [summarize_report]
）情感代理（ agents/sentiment_agent.py ）：
來自群體進口代理
def Analyze_sentiment（context_variables）：
report_text = context_variables [“ report_text”]
情感=“正則”如果在report_text中“盈利”其他“負”
返回f“報告的情緒為：{情感}”
sentiment_agent =代理（
名稱=“情感代理”，
說明=“分析報告的情感”。
函數= [分析_sentiment]
）推薦代理（ agents/recommendation_agent.py ）：
來自群體進口代理
def generate_recommendation（context_variables）：
情感= context_variables [“情感”]
建議=“購買”如果情感==“陽性” else“ hold”
返回f“我的建議是：{推薦}”
推薦_agent =代理（
名稱=“推薦代理”，
說明=“根據情感分析推薦行動。”，
functions = [generate_recommendation]
）步驟4：文件加載輔助功能：
創建一個輔助功能（ utils/helpers.py ），以進行有效的文件加載：
def load_earnings_report（filepath）：
使用打開（filepath，“ r”）作為文件：
返回file.read（）步驟5：在main.py中集成組件：
在您的主要腳本中協調代理：
＃...（像以前一樣導入語句）... ＃加載環境變量 load_dotenv（） os.environ ['OpenAI_API_KEY'] = os.getEnv（'OpenAi_api_key'） 客戶端= swarm（） report_text = load_earnings_report（“ sample_earnings.txt”） ＃...（與以前一樣執行代理執行）...
步驟6：樣本收入報告創建：
創建帶有示例數據的sample_earnings.txt ：
<code>Company XYZ reported a 20% increase in profits compared to the previous quarter. Sales grew by 15%, and the company expects continued growth in the next fiscal year.</code>
步驟7：程序執行：
運行程序：
python main.py
（預期輸出類似於原始文章中提供的圖像。）
結論：
該教程展示了使用OpenAI的群進行自動收益報告分析的多代理系統。它的模塊化設計和適應性使其成為財務分析及以後的強大工具。進一步的增強可能包括整合實時財務API進行動態分析。
經常詢問的問題：（類似於原始常見問題解答部分，但可能會改寫以更好的清晰度和流程）
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以上是使用Swarm框架建立收益報告代理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
