O que os gestores de fundos de investimentos pensam sobre os mercados e sobre a economia? Todo mês, dezenas de gestores publicam suas cartas relatando sua visão, desempenho e outras informações relevantes para os cotistas. No entanto, ler estes relatórios pode facilmente tomar 1 dia inteiro ou mais de trabalho. Para economizar este tempo, podemos utilizar inteligência artificial e sumarizar os principais tópicos do documento em poucos segundos!
Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.
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Passo 01: bibliotecas de Python necessárias
Para criar o app, utilizaremos as seguintes bibliotecas no Python:
- shiny para desenvolver o app/dashboard.
- langchain para processar os dados e o prompt de LLM.
- langchain_community para ler o PDF.
- langchain_openai para usar a API do ChatGPT (OpenAI).
- os para gerenciar chave de token da API da OpenAI.
- pypdf para trabalhar com PDFs.
Certifique-se de ter todas as bibliotecas instaladas.
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Passo 02: chave de autenticação da API da OpenAI
Para utilizar o modelo de inteligência artificial ChatGPT, é necessário obter uma chave de token na plataforma OpenAI (veja mais informações aqui).
Com a chave de token em mãos, defina uma variável de ambiente com nome OPENAI_API_KEY para armazenar a chave.
Passo 03: interface visual do app/dashboard
Para simplificar o exemplo, vamos criar o app com um visual simples, contendo apenas:
- Título do app
- Descrição breve sobre a funcionalidade
- Campo de texto para inserir o link do PDF
- Painel para exibir o sumário do PDF gerado pela inteligência artificial
Tudo isso pode ser feito em cerca de 12 linhas de código utilizando a biblioteca Shiny.
Passo 04: conversão de PDF para texto
Para que a carta do gestor possa ser lida pela inteligência artificial, precisamos converter o conteúdo do arquivo PDF para o formato de texto. Fazemos isso da seguinte forma:
- Definimos o componente Servidor do Shiny para implementar a lógica de funcionamento do app.
- Definimos uma função reativa para ler o arquivo PDF informado pelo usuário através do link e converter para o formato de texto.
Passo 05: engenharia de prompt e modelo de inteligência artificial
Ainda no componente Servidor, iniciado no passo anterior, definimos qual será a instrução enviada para a inteligência artificial e qual modelo cumprirá esta tarefa. Estes procedimentos são realizados da seguinte forma:
- Utilizamos o prompt a seguir para instruir o modelo de inteligência artificial a sumarizar o texto fornecendo uma breve descrição sobre o mesmo.
Escreva um sumário do texto a seguir delimitado com 3 crases. Retorne sua resposta em 3 ou 5 marcadores com uma breve descrição dos pontos chave do texto.
```{TEXTO}```
SUMÁRIO: - Definimos o
gpt-3.5-turbo, da OpenAI, como modelo de inteligência artificial a ser utilizado. - Utilizamos o langchain para processar automaticamente o prompt e o texto, além de fazer a comunicação com a API da OpenAI para retornar a resposta do modelo.
Passo 06: execução e teste do app
Para rodar o app/dashboard localmente e testar o funcionamento com diferentes cartas do gestor, utilizamos o Shiny. A biblioteca se encarrega de unir as definições da interface e da lógica de servidor para gerar a dashboard que pode ser visualizada pelo navegador, conforme abaixo:
Conclusão
Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.
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