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graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% Prompt-sistq[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Prompt] style Prompt-sistq stroke:#a170ff ChatInput-s9apd[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Entrada de Usuario] style ChatInput-s9apd stroke:#a170ff Prompt-3ogxb[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Prompt] style Prompt-3ogxb stroke:#a170ff OpenAIModel-kp0l0[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Analizador de Intención] style OpenAIModel-kp0l0 stroke:#a170ff OpenAIModel-712yx[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Generador de Respuesta] style OpenAIModel-712yx stroke:#a170ff Prompt-3y0vr[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Constructor de Respuesta Final] style Prompt-3y0vr stroke:#a170ff ChatOutput-up1u4[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output] style ChatOutput-up1u4 stroke:#a170ff OpenAIModel-o282l[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI] style OpenAIModel-o282l stroke:#a170ff YFinanceToolComponent-zoqeh[<div><img src="/_astro/badge-euro.b_yZ5I36.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>YFinance Tool] style YFinanceToolComponent-zoqeh stroke:#a170ff AdvancedAgent-n79by[Agent] style AdvancedAgent-n79by stroke:#a170ff OpenAIModel-712yx -.- ChatOutput-up1u4 linkStyle 0 stroke:#a170ff Prompt-3y0vr -.- OpenAIModel-712yx linkStyle 1 stroke:#a170ff Prompt-sistq -.- OpenAIModel-kp0l0 linkStyle 2 stroke:#a170ff ChatInput-s9apd -.- Prompt-sistq linkStyle 3 stroke:#a170ff ChatInput-s9apd -.- Prompt-3y0vr linkStyle 4 stroke:#a170ff OpenAIModel-kp0l0 -.- Prompt-3ogxb linkStyle 5 stroke:#a170ff AdvancedAgent-n79by -.- Prompt-3y0vr linkStyle 6 stroke:#a170ff Prompt-3ogxb -.- AdvancedAgent-n79by linkStyle 7 stroke:#a170ff YFinanceToolComponent-zoqeh -.- AdvancedAgent-n79by linkStyle 8 stroke:#a170ff OpenAIModel-o282l -.- AdvancedAgent-n79by linkStyle 9 stroke:#a170ff

Consultas de stock

🧩 Descripción general

Este flujo de trabajo automatiza el proceso de responder a las preguntas de los usuarios sobre datos del mercado de valores. Funciona como un asistente financiero especializado al extraer inteligentemente los símbolos bursátiles de la consulta del usuario, recuperar información financiera en tiempo real utilizando una herramienta dedicada y generar una respuesta completa y basada en datos. El proceso agiliza la investigación financiera al combinar la obtención automática de datos con el análisis contextual de IA.

⚙️ Características principales

Identifica y extrae automáticamente los símbolos bursátiles de una consulta en lenguaje natural del usuario.
Recupera datos financieros actualizados, como noticias e información del mercado, directamente de Yahoo Finance.
Emplea un agente inteligente para analizar la solicitud del usuario y decidir cómo utilizar la herramienta de datos financieros.
Sintetiza los datos financieros en bruto con la pregunta original del usuario para producir una respuesta final clara, informativa y completa.

🔄 Pasos del flujo de trabajo

Nombre del componente	Rol en el flujo de trabajo	Entradas clave	Salidas clave
Entrada de chat	Captura la pregunta o solicitud inicial del usuario.	Mensaje de texto del usuario	Mensaje del usuario
Prompt (Extracción de ticker)	Construye una instrucción especializada para identificar los símbolos bursátiles dentro del mensaje del usuario.	Mensaje del usuario	Prompt de extracción de ticker
Modelo OpenAI (Analizador de intención)	Analiza el prompt para extraer y listar los símbolos bursátiles relevantes mencionados por el usuario.	Prompt de extracción de ticker	Lista de tickers extraídos
Prompt (Agente especialista)	Construye las instrucciones del sistema para un agente experto financiero, incorporando la lista de tickers identificados.	Lista de tickers extraídos	Prompt del agente especialista
Herramienta YFinance	Proporciona la capacidad de obtener datos financieros del mundo real (por ejemplo, noticias, precios) para un símbolo bursátil dado.	Símbolo bursátil, Tipo de información	Herramienta de datos financieros
Modelo OpenAI (Agente LLM)	Sirve como el modelo de lenguaje central que impulsa la toma de decisiones del agente inteligente.	(Configuración del modelo)	Instancia del modelo de lenguaje
Agente	El coordinador central que recibe la pregunta financiera del usuario, decide usar la herramienta YFinance y procesa los datos recuperados.	Prompt del agente especialista, Instancia del modelo de lenguaje, Herramienta de datos financieros	Datos financieros procesados
Prompt (Constructor de respuesta final)	Combina la tarea original del usuario con los datos financieros procesados para crear una instrucción final, rica en contexto, para la generación de la respuesta.	Mensaje del usuario, Datos financieros procesados	Prompt de respuesta final
Modelo OpenAI (Generador de respuesta)	Genera la respuesta final y pulida para el usuario basándose en el prompt contextual que contiene tanto la pregunta como los datos financieros.	Prompt de respuesta final	Texto de la respuesta generada
Salida de chat	Entrega la respuesta final generada de vuelta a la interfaz del usuario.	Texto de la respuesta generada	Mensaje mostrado

🧠 Notas

El flujo de trabajo está diseñado específicamente para consultas relacionadas con símbolos del mercado de valores y depende de la API de Yahoo Finance para los datos.
La precisión de la extracción inicial del ticker es crucial para los pasos posteriores de recuperación de datos.
El componente agente gestiona la interacción con la herramienta de datos, permitiendo un manejo flexible de diferentes tipos de consultas financieras.
La respuesta final se sintetiza tanto a partir de la intención original del usuario como de los datos fácticos obtenidos, garantizando que las respuestas sean relevantes e informativas.