Assistente financeiro inteligente com CHAT GPT-4 para tomada de decisões em investimentos

Abstract

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema backend para análise financeira personalizada, disponível para qualquer usuário mediante contratação. A solução utiliza tecnologias como Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), LangChain, engenharia de prompt e a Plataforma do WhatsApp Business, visando oferecer uma experiência eficiente e intuitiva. O sistema integrará o modelo Llama 3.2 para testes iniciais, com possibilidade de migração para o ChatGPT-4, explorando fluxos de trabalho coordenados pelo LangChain para personalização. A Plataforma do WhatsApp Business será utilizada para comunicação via WhatsApp, permitindo coleta de dados e entrega de respostas em tempo real e para armazenar informações julgadas necessárias, será utilizado o banco de dados MongoDB. Espera-se alcançar um sistema funcional, capaz de gerar insights financeiros baseados em dados estruturados, com alto nível de precisão e contextualização, oferecendo soluções práticas e inovadoras aos usuários.

This work proposes the development of a backend system for personalized financial analysis, available to any user upon contracting. The solution leverages technologies such as Large Language Models (LLMs), LangChain, prompt engineering, and the WhatsApp Business Platform, aiming to provide an efficient and intuitive experience. The system will integrate the Llama 3.2 model for initial testing, with the possibility of migrating to ChatGPT-4, exploring workflows coordinated by LangChain for personalization. The WhatsApp Business Platform will be used for communication via WhatsApp, enabling real-time data collection and response delivery. To store the necessary information, the MongoDB database will be used. The goal is to achieve a functional system capable of generating financial insights based on structured data, with a high level of accuracy and contextualization, offering users practical and innovative solutions