AI एजेंट्स के साथ शेयर वैल्यूएशन

bosq में, हम जटिल विचारों को भरोसेमंद, स्पष्ट और प्रोडक्शन-रेडी सिस्टम में बदलना पसंद करते हैं। finance-ai इसी सोच से जन्मा है: एक ओपन-सोर्स ऐप जो मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर, संवादात्मक इंटरफ़ेस और पारदर्शी मान्यताओं के साथ शेयर वैल्यूएशन का परीक्षण करता है।

finance-ai क्या है?

finance-ai एक चैट-आधारित शेयर मूल्यांकन ऐप है जो Streamlit इंटरफ़ेस को एजेंट्स की एक टीम के साथ जोड़ता है। यह टीम उपयोगकर्ता के अनुरोध को समझती है, फंडामेंटल डेटा खोजती है और वैल्यूएशन की गणना करती है। यह प्रोजेक्ट CrewAI, Claude और Streamlit के साथ बनाया गया है और इसे AI-सहायता प्राप्त वित्तीय प्रवाहों की व्यावहारिक खोज के लिए एक प्रयोगात्मक, ओपन-सोर्स मॉड्यूल के रूप में डिज़ाइन किया गया है।

bosq ने इसे क्यों बनाया?

bosq में, हमारा दृष्टिकोण स्पष्ट दायरे, क्रमिक निष्पादन और सत्यापन योग्य परिणामों पर आधारित है। AI को एक "जादुई" परत मानने की बजाय, हम ऐसे सिस्टम डिज़ाइन करना पसंद करते हैं जहाँ हर चरण की स्पष्ट जिम्मेदारी हो, निगरानी संभव हो और ऑडिट किया जा सके। finance-ai इस दर्शन का एक ठोस उदाहरण है, एजेंट-सहायता प्राप्त वित्तीय विश्लेषण प्रवाह को संरचित करना।

यह प्रोजेक्ट यह भी दर्शाता है कि कोपायलट और ऑटोमेशन किस तरह सामान्य डेमो से आगे बढ़कर व्यावसायिक संदर्भ, मानवीय सत्यापन और स्पष्ट नियमों के साथ विशिष्ट उपयोग परिदृश्यों में प्रवेश कर सकते हैं। यही वह दिशा है जिसे हम bosq द्वारा निर्मित उत्पादों और मॉड्यूल में अपनाते हैं।

मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर कैसे काम करती है?

ऐप की लॉजिक समझाने में सरल और व्यवहार में शक्तिशाली है। उपयोगकर्ता की बातचीत तीन मुख्य भूमिकाओं वाली एक crew से होकर गुज़रती है:

• ऑर्केस्ट्रेटर: अनुरोध को समझता है, टिकर और वैल्यूएशन विधि की पहचान करता है और ज़रूरत पड़ने पर अतिरिक्त पैरामीटर माँगता है।
• रिसर्चर: इंटरनेट से फंडामेंटल डेटा खोजता है।
• कैलकुलेटर: प्रोजेक्ट में लागू वैल्यूएशन विधियों को निष्पादित करता है।

यह विभाजन निर्भरता को कम करता है, प्रवाह को अधिक ऑडिट योग्य बनाता है और एक ऐसा अनुभव देता है जो किसी एकल एजेंट की तुलना में कहीं अधिक मज़बूत है।

समर्थित वैल्यूएशन विधियाँ

ऐप पाँच वैल्यूएशन दृष्टिकोणों का समर्थन करता है:

1. 3-स्टेज DCF, उच्च विकास, संक्रमण और स्थायित्व के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लो
2. Selic-समायोजित Graham, ब्राज़ीलियाई संदर्भ के अनुकूल क्लासिक मॉडल का अनुकूलन
3. Bazin, लाभांश-आधारित मूल्य सीमा
4. Peter Lynch, अंतर्निहित PEG के माध्यम से उचित मूल्य
5. Gordon DDM, लाभांश छूट का स्थायी मॉडल

व्यवहार में, यह "PETR4 का DCF से उचित मूल्य क्या है?" जैसे सीधे सवालों से लेकर एक ही संपत्ति के लिए विधियों की तुलना तक सब कुछ संभव बनाता है। और जब पैरामीटर गायब हों, तो सिस्टम गणना से पहले चैट में पूछता है।

व्यवहार में उत्पाद अनुभव

finance-ai का सबसे दिलचस्प पहलू सरल इंटरफ़ेस और पारदर्शी निष्पादन का संयोजन है। उपयोगकर्ता "BBAS3 कंपनी का मूल्यांकन करें" जैसा अनुरोध करता है, और सिस्टम न केवल अंतिम परिणाम दिखाता है, बल्कि एजेंट्स की प्रगति और रिसर्च व गणना के चरण भी प्रदर्शित करता है।

ऊपर के स्क्रीनशॉट में उत्पाद की स्थिति स्पष्ट है: एक संवादात्मक इंटरफ़ेस, एजेंट निष्पादन लॉग और एप्लिकेशन की प्रयोगात्मक प्रकृति के बारे में एक स्पष्ट अस्वीकरण।

उपयोग स्क्रीन ऐप के उद्देश्य को स्पष्ट करती है: उपयोगकर्ता को विभिन्न विधियों से सीधे मूल्यांकन माँगने की सुविधा, प्रॉम्प्ट उदाहरणों और प्रक्रिया के दौरान सिस्टम से टेक्स्ट फ़ीडबैक के साथ।

अंतिम रिपोर्ट एक अकेले नंबर से कहीं आगे जाती है। यह विधियों के बीच परिणामों की तुलना करती है, महत्वपूर्ण चेतावनियाँ और मान्यताएँ स्पष्ट करती है और परामर्श किए गए स्रोतों की सूची देती है, जो निर्णय समर्थन प्रणालियों में विश्वास की बात करते समय एक मूलभूत बिंदु है।

एक और विशेषता है गणना में उपयोग किए गए फंडामेंटल डेटा का प्रदर्शन, जैसे वर्तमान मूल्य, EPS, BVS, औसत DPS, आय वृद्धि, Selic, ROE और शेयरों की संख्या। यह उपयोगकर्ता को वैल्यूएशन की तर्क-प्रक्रिया के करीब लाता है और "ब्लैक बॉक्स" की भावना से बचाता है। BBAS3 डेमो में दिखाई देने वाली जानकारी ट्रेसेबिलिटी और व्याख्यात्मकता के प्रति इस सावधानी को और पुष्ट करती है।

यह प्रोजेक्ट क्या दर्शाता है?

वैल्यूएशन ऐप से कहीं अधिक, finance-ai एक निर्माण पैटर्न प्रदर्शित करता है जिसे हम मूल्यवान मानते हैं:

• स्पष्ट रूप से परिभाषित भूमिकाओं वाले एजेंट्स;
• जटिल कार्यों के लिए सरल उपयोग इंटरफ़ेस;
• डेटा संग्रह, ऑर्केस्ट्रेशन और गणना के बीच पृथक्करण;
• मान्यताओं और सीमाओं की व्याख्या;
• विकास और प्रयोग के लिए ओपन-सोर्स आधार।

यह पैटर्न कई अन्य क्षेत्रों में पुनः उपयोग किया जा सकता है: दस्तावेज़ विश्लेषण, आंतरिक कोपायलट, परिचालन स्वचालन, डेटा ट्राइएज, रिसर्च असिस्टेंट और मानवीय सत्यापन के साथ वर्कफ़्लो। यही वह सोच है जो bosq में AI सिस्टम की खोज, निर्माण और संचालन में हमारे काम को दिशा देती है।

प्रोजेक्ट की स्टैक और संरचना

जो लोग अंदर झाँकना पसंद करते हैं, उनके लिए रिपॉजिटरी अपनी संरचना स्पष्ट रूप से दर्शाती है: Streamlit UI, मुख्य crew, विशेष एजेंट्स, वेब सर्च टूल्स और वैल्यूएशन फ़ंक्शन के लिए रैपर। सेटअप सरल है, Python 3.11, uv, एनवायरनमेंट वेरिएबल्स और Streamlit के माध्यम से लोकल एक्ज़ीक्यूशन।

यह संरचनात्मक सरलता एक महत्वपूर्ण गुण है। AI के प्रयोगात्मक प्रोजेक्ट अक्सर अत्यधिक अमूर्तता या अनावश्यक निर्भरताओं के कारण विफल हो जाते हैं। यहाँ उद्देश्य स्पष्ट है: एक कार्यात्मक, अवलोकन योग्य और आसानी से विकसित होने वाला मल्टी-एजेंट प्रवाह व्यवस्थित करना।

ओपन सोर्स, जिम्मेदारी के साथ

वित्त पर लागू किसी भी सिस्टम की तरह, finance-ai को संदर्भ के साथ उपयोग करने की आवश्यकता है। रिपॉजिटरी स्वयं इस बात पर ज़ोर देती है कि यह एक परीक्षण मॉड्यूल है, जो विकास और छूट दर जैसी मान्यताओं पर निर्भर है और डेटा पुराना हो सकता है। संचार में यह जिम्मेदारी प्रोजेक्ट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और एक सिद्धांत जिसे हम bosq में गंभीरता से लेते हैं।

प्रोजेक्ट एक्सप्लोर करें

यदि आप ऐप का परीक्षण करना चाहते हैं, आर्किटेक्चर का अध्ययन करना चाहते हैं या इस आधार को एक अधिक संपूर्ण वित्तीय उत्पाद के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग करना चाहते हैं, तो रिपॉजिटरी देखें:

• रिपॉजिटरी: github.com/bosq-dev/finance-ai

यदि आपकी कंपनी जटिल प्रवाहों को AI के साथ भरोसेमंद सिस्टम में बदलना चाहती है, स्पष्टता, गवर्नेंस और प्रोडक्शन पर ध्यान के साथ, तो bosq से बात करें। हम ऐसे मॉड्यूल, कोपायलट, ऑटोमेशन और पाइपलाइन बनाते हैं जो अवधारणा से निकलकर वास्तविक संचालन तक पहुँचते हैं।

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