L'agent d'analyse boursière exploite l'IA et l'apprentissage automatique pour automatiser chaque étape de la recherche en actions. Il se connecte aux API financières pour récupérer des données en temps réel sur les prix, le volume et l'historique. Ensuite, il calcule des indicateurs techniques (par ex., RSI, MACD, moyennes mobiles) et analyse les fondamentaux des entreprises comme les bénéfices, la croissance du chiffre d'affaires, et les ratios financiers. L'agent visualise les tendances clés, identifie des signaux d'achat ou de vente potentiels, et évalue des métriques de risque telles que la volatilité et le drawdown. Les utilisateurs peuvent interroger l'agent pour des insights personnalisés, backtester des stratégies, et recevoir des rapports détaillés en langage naturel ou en graphique, accélérant la recherche et la prise de décision d'investissement.

Découvrez l'avenir de la navigation web avec Bookmarks AI, une extension Chrome de pointe alimentée par l'API avancée Gemini Pro de Google. Bookmarks AI va au-delà de la résumation traditionnelle, offrant un moyen dynamique et intelligent d'interagir avec votre contenu réservé. Elle vous permet d'approfondir vos pages web réservées, de répondre à des requêtes personnalisées avec l'IA, d'analyser des pages individuelles ou multiples et d'évaluer le contenu selon des critères définis. Que ce soit pour la recherche, la productivité ou la gestion personnelle, Bookmarks AI transforme la manière dont vous interagissez avec le contenu en ligne.

LlamaIndex est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour combler le fossé entre les grands modèles de langage et les données privées ou spécifiques à un domaine. Elle offre plusieurs types d’index—comme les index vectoriels, arborescents et par mots-clés—ainsi que des adaptateurs pour bases de données, systèmes de fichiers et API web. Le cadre inclut des outils pour découper les documents en nœuds, les intégrer via des modèles d’intégration populaires et effectuer une récupération intelligente pour fournir du contexte à un LLM. Avec la mise en cache intégrée, des schémas de requête et la gestion des nœuds, LlamaIndex facilite la création d’applications augmentant la récupération, permettant des réponses très précises et riches en contexte dans des applications comme les chatbots, les services QA et les pipelines analytiques.