Financial Agentic RAG combine l'ingestion de documents, la recherche sémantique basée sur des embeddings et la génération alimentée par GPT pour fournir un assistant d'analyse financière interactif. Les pipelines de l'agent équilibrent recherche et IA générative : PDFs, tableurs et rapports sont vectorisés, permettant la récupération contextuelle de contenus pertinents. Lorsqu'un utilisateur soumet une question, le système récupère les segments correspondants et conditionne le modèle linguistique pour produire des insights financiers concis et précis. Déployable localement ou dans le cloud, il supporte des connecteurs de données personnalisés, des modèles de prompts, et des magasins vectoriels comme Pinecone ou FAISS.

Query-Bot intègre l'ingestion de documents, la segmentation de texte et les embeddings vectoriels pour créer un index consultable à partir de PDFs, fichiers texte et documents Word. En utilisant LangChain et GPT-3.5 Turbo d'OpenAI, il traite les requêtes des utilisateurs en récupérant les passages pertinents et en générant des réponses concises. L'interface UI basée sur Streamlit permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers, de suivre l'historique des conversations et d'ajuster les paramètres. Il peut être déployé localement ou sur des environnements cloud, offrant un cadre extensible pour des agents personnalisés et des bases de connaissances.