Om een financieel analist te creëren die inzichten kan extraheren uit de financiële rapporten van Apple, zullen we gebruik maken van de kracht van sub-agenten. Hier is hoe het werkt:

1. Installeer de vereiste pakketten: We beginnen met het installeren van de nodige pakketten, waaronder de Anthropic Python-client, een bibliotheek om PDF-bestanden te lezen en Matplotlib om grafieken te genereren.

2. Definieer sub-agenten: We definiëren onze sub-agenten met behulp van de Anthropic-client, waarbij de kleinere Clot 3 Hau-modellen de individuele kwartaalrapporten afhandelen.

3. Download financiële rapporten: We downloaden de financiële kwartaalresultaten voor het boekjaar 2023.

4. Genereer prompts voor sub-agenten: We gebruiken het grotere Opus-model om prompts voor de sub-agenten te genereren, waarbij we hen instrueren om relevante informatie uit de kwartaalresultaten te extraheren.

5. Extraheer informatie uit rapporten: We gebruiken de extract_information-functie om elk kwartaalrapport te verwerken, waarbij we de PDF-bestanden omzetten in afbeeldingen en deze door de Hau-sub-agenten sturen met de gegenereerde prompts.

6. Combineer inzichten van sub-agenten: De reacties van de sub-agenten, gescheiden door XML-tags, worden verzameld en doorgegeven aan de Opus-super-agent om de uiteindelijke reactie te genereren.

7. Visualiseer de inzichten: De super-agent levert een reactie op die Python-code bevat met behulp van Matplotlib om een grafiek te genereren die de veranderingen in de netto-omzet van Apple over de kwartalen weergeeft.

Door gebruik te maken van de mogelijkheden van het grotere Opus-model en de kleinere Hau-sub-agenten, kunnen we efficiënt inzichten extraheren uit complexe financiële rapporten en deze op een beknopte en visueel aantrekkelijke manier presenteren. Deze aanpak demonstreert de kracht van het gebruik van een hiërarchie van AI-agenten om complexe taken aan te pakken.

#

Om onze financieel analist te creëren, moeten we eerst de relevante financiële kwartaalresultaten downloaden. We zullen de volgende stappen volgen:

1. **Download de PDF-bestanden**: We definiëren een functie `download_file` die een URL en een mappad accepteert en het PDF-bestand naar de opgegeven map downloadt.

2. **Converteer PDF naar Base64 PNG**: Aangezien we de visuele mogelijkheden van het Hau-model willen benutten, moeten we de PDF-bestanden omzetten naar een formaat dat het model kan verwerken. We definiëren een functie `pdf_to_base64_png` die een PDF-bestand accepteert, elke pagina als een afbeelding extraheert en een lijst met Base64-gecodeerde PNG-afbeeldingen retourneert.

3. **Bereid de bestandspaden voor**: We maken een mappenstructuur met een "images"-map en een "using_sub_agents"-submap om de gedownloade bestanden op te slaan.

4. **Download de bestanden**: We downloaden de PDF-bestanden voor de vier kwartalen van het boekjaar 2023 en controleren op eventuele problemen tijdens het downloadproces.

Met deze stappen hebben we de nodige gegevens voorbereid voor onze financieel analist om de kwartaalresultaten te analyseren.

Om een financieel analist te creëren met behulp van Cloud 3 Hau, moeten we eerst de vereiste pakketten installeren, waaronder de Anthropic Python-client, een bibliotheek om PDF-bestanden te lezen en Matplotlib voor het genereren van grafieken. Vervolgens importeren we de benodigde pakketten en stellen we de Anthropic API-sleutel in.

Vervolgens definiëren we onze sub-agenten met behulp van de Anthropic-client, waarbij de sub-agenten gebaseerd zijn op het kleinere Cloud 3 Hau-model. Hierdoor kunnen we eenvoudiger subtaken toewijzen aan deze sub-agenten, wat kosteneffectiever kan zijn.

Om de gegevens voor onze analyse te verkrijgen, downloaden we de financiële kwartaalresultaten (Q1, Q2, Q3 en Q4) en converteren we de PDF-bestanden naar een lijst met afbeeldingen met behulp van de PDF_to_base64_PNG-functie. Dit maakt gebruik van de visuele mogelijkheden van Hau, die cruciaal zullen zijn voor het extraheren van informatie uit de complexe PDF-documenten.

Vervolgens maken we een functie genaamd generate_hu_prompt die het grotere Opus-model gebruikt om een specifieke prompt voor de sub-agenten te genereren. Deze prompt instrueert de sub-agenten om relevante informatie uit de kwartaalresultaten te extraheren.

De extract_information-functie wordt gebruikt om de sub-agenten op de individuele kwartaalrapportbestanden uit te voeren, waarbij elke sub-agent de vereiste informatie uit één rapport extraheert. De resultaten van de sub-agenten worden gecombineerd met behulp van XML-tags om de informatie per kwartaal te scheiden.

Tenslotte maken we een prompt voor het grotere Opus-model, dat als super-agent fungeert. Deze super-agent neemt de gecombineerde informatie van de sub-agenten en genereert een reactie op de oorspronkelijke gebruikersvraag, inclusief Python-code met behulp van Matplotlib om de resultaten te visualiseren.

De output van dit proces bevat een tekstuele analyse van de veranderingen in de netto-omzet van Apple en de belangrijkste bijdragende factoren, evenals een gegenereerde grafiek die de kwartaaltrends illustreert.

Dit voorbeeld laat zien hoe je de mogelijkheden van Cloud 3 Hau en Opus kunt benutten om een op maat gemaakt AI-framework voor gerichte informatie-extractie en -analyse te bouwen, zonder de noodzaak van speciale AI-orchestratieraamwerken.

Om een uitgebreide financiële analyse te maken, zullen we gebruik maken van de kracht van Opus, een groter taalmodel, om de inzichten die zijn verzameld door de individuele sub-agenten te combineren. Het proces omvat de volgende stappen:

1. Genereer prompts voor sub-agenten: Met behulp van de oorspronkelijke gebruikersvraag zullen we specifieke prompts voor elke sub-agent genereren om relevante informatie uit de kwartaalresultaten te extraheren.

2. Extraheer informatie uit kwartaalrapporten: We zullen de sub-agenten uitvoeren, waarbij elke agent toegang heeft tot één kwartaalrapport, om de vereiste financiële gegevens en inzichten te extraheren.

3. Combineer de output van sub-agenten: De output van de sub-agenten zal worden gecombineerd, met behulp van XML-tags, om een gestructureerde reactie te creëren die de verschillende secties van de analyse scheidt.

4. Gebruik Opus om het eindrapport te genereren: De gecombineerde output van de sub-agenten zal worden doorgegeven aan het Opus-model, dat de uiteindelijke reactie op de gebruikersvraag zal genereren, inclusief een Python-codesnippet met behulp van Matplotlib om de belangrijkste inzichten te visualiseren.

Door gebruik te maken van de gespecialiseerde mogelijkheden van de sub-agenten en de uitgebreide redenering van Opus, kunnen we een gedetailleerde en inzichtelijke financiële analyse creëren die de gebruikersvraag effectief beantwoordt.

#

De analyse van de financiële kwartaalresultaten van Apple in 2023 onthult de volgende belangrijke inzichten:

- De netto-omzet begon af te nemen van Q1 tot Q3, maar vertoonde in Q4 2023 een opwaartse trend, waarschijnlijk als gevolg van het seizoen en nieuwe productlanceringen.
- De belangrijkste bijdragende factoren aan de veranderingen in de netto-omzet over de kwartalen zijn:
  - Q1: Sterke verkoop van iPhones en Macs
  - Q2: Daling in de verkoop van iPhones en iPads, gecompenseerd door groei in Services en Wearables
  - Q3: Voortdurende daling in de verkoop van iPhones en iPads, gedeeltelijk gecompenseerd door groei in Services en Wearables
  - Q4: Herstel in de verkoop van iPhones en iPads, samen met voortdurende groei in Services en Wearables

Om deze trends te visualiseren, wordt de volgende Python-code met behulp van Matplotlib geleverd:

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# Kwartaalgegevens netto-omzet
q1_sales = 117.2
q2_sales = 94.8
q3_sales = 81.8
q4_sales = 90.1

# Plot de kwartaalgegevens netto-omzet
quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
sales = [q1_sales, q2_sales, q3_sales, q4_sales]

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(quarters, sales)
plt.xlabel('Kwartaal')
plt.ylabel('Netto-omzet (in miljarden)')
plt.title('Trend in kwartaalgegevens netto-omzet Apple in 2023')
plt.grid(True)
plt.show()

Deze code genereert een lijnplot die de trend in de kwartaalgegevens netto-omzet voor Apple in het boekjaar 2023 visualiseert. De plot laat duidelijk zien dat de netto-omzet daalde van Q1 tot Q3, gevolgd door een herstel in Q4.