Mali beyanlar yanıtı yüzlerce sayfalık dipnot ve tablonun arasına saklar. Bu asistan ise muğlak bir özet çıkarmak yerine ilgili pasajı bulur ve alıntılar.
sonnet1 haftaQdrantMistralOpenAI EmbeddingsPython
Claude
76ROI
80Scale
$2.9k90Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
Mali beyanlar yanıtı yüzlerce sayfalık dipnot ve tablonun arasına saklar. Bu asistan ise muğlak bir özet çıkarmak yerine ilgili pasajı bulur ve alıntılar.
Beyanlar şirket, tip ve dönem metadata'sıyla Qdrant'a chunk'lanır, ardından getirilen bağlam üzerinde Mistral tarafından yanıtlanır. Her rakam, dayandığı dökümanı ve sayfayı belirtir, böylece bir analist üretilmiş bir özete güvenmek yerine beyanı açıp sayıyı teyit edebilir.
Nasıl çalışır
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Chunk'ları, şirket, döküman tipi ve mali dönem metadata'sıyla Qdrant'ta index'ler.
pending
Bir soru için ilgili pasajları getirir ve yalnızca o bağlamı kullanarak Mistral ile yanıtlar.
pending
Her rakam için dökümanı ve sayfayı belirtir; böylece sayılar beyana kadar izlenebilir.
pending
Örnek çıktı
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer questions over financial filings from retrieved passages only, citing the document and page for each figure.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.