Captide 平台 变革了投资研究团队处理金融数据的方式。通过自动化地从监管文件和投资者关系文档中提取洞察和指标，分析师能够极其高效地创建定制的数据集和分析。这项创新的核心在于他们对 NLP 工作流的承诺，以及在 LangGraph 平台 上托管的 LangGraph 和 LangSmith 的战略集成。
通过 NLP 工作流重新定义金融分析
通过允许用户用自然语言阐述复杂的分析任务，Captide 简化了提取金融指标、创建定制数据集和发现背景洞察的过程。一旦用户定义了他们的分析任务，Captide 的 Agent 就会接管，从大量的金融文档库中编排整个数据检索和处理流程。
这种从查询到可操作结果的无缝过渡重新定义了金融分析的效率。它提供了无与伦比的灵活性，可以提取公司特定的指标和洞察，克服了传统平台的固定模式限制，同时分析指数级增长的投资量。
为了实现这一点，Captide 依赖于 LangGraph 和 LangSmith 的功能，确保精度、可扩展性和可靠的输出，这些输出符合金融行业的严格标准。
使用 LangGraph 进行并行处理和结构化输出
该框架的直观设计简化了开发，降低了跟踪 Agent 工作流的复杂性，同时提高了运营效率。借助 LangGraph，Captide 团队可以轻松管理复杂的 Agent 流程，例如并行文档处理和创建结构化输出。
例如，在分析大量的监管文件时，LangGraph 的并行处理能力就发挥了作用。多个 Agent 同时工作，执行特定股票代码的向量存储查询，检索相关文档，并对每个文档块进行评分。这种方法不仅最大限度地减少了延迟，而且无需使用异步函数来使代码库复杂化。
该平台生成结构化输出的能力是另一个亮点。通过利用 LangGraph 的 trustcall Python 库，Captide 确保用户可以使用其自定义模式请求表格输出，以结构化在不同文档中找到的指标。Trustcall 使输出严格遵守预定义的 JSON 模式，这是 Captide 功能的基本要求。即使在处理最复杂的文档集时，也能保证一致性和可靠性。
Captide 采用 LangGraph Studio 和 CLI 进一步增强了其开发工作流程。通过在本地运行 Agent 并将输出与 LangSmith 集成，该团队创建了一个高效的环境，快速迭代和测试成为常态。
集成 LangSmith 以实现实时洞察和改进
对于 Captide 而言，实时监控和迭代改进是不可协商的。
Captide 对 LangSmith 的集成允许对 Agent 工作流进行精确监控，详细的跟踪突出显示了响应时间、错误率和运营成本。这种可见性确保了平台保持其高性能和高可靠性标准。
LangSmith 在平台内整合点赞和踩选项时也至关重要，用户可以直接对输出质量进行评分。收集和分析此反馈，创建不断增长的数据集，以帮助改进 Agent 行为并随着时间的推移提高系统性能。借助 LangSmith 的评估工具，此反馈循环使 Captide 能够识别趋势、解决弱点并持续增强用户体验。
在 LangGraph 平台上部署
当 LangChain 今年夏天推出 LangGraph 平台 时，在其上部署其前沿 Agent 是理所当然的。
由于 Captide 的 Agent 构建在 LangGraph 上，因此只需一键部署即可获得生产就绪的 API 端点，用于与 Agent 交互。这包括用于流式传输以及获取线程在任何时间点的状态的端点。
LangGraph 平台还包含 LangGraph Studio，这是一个 IDE，用于可视化已部署的 Agent 并与之交互。它还与 LangSmith 无缝集成，LangSmith 是 Captide 工作流程的关键部分。
由于这些原因，采用 LangGraph 平台是一个容易的决定。
展望未来：金融分析的未来
随着 Captide 继续重新定义金融分析，其与 LangChain 的集成仍然是其进步的驱动力。该平台有望扩展其 NLP 功能，专注于状态管理和自我验证循环，以进一步提高准确性和可靠性。
Captide 不仅在改变金融分析师的工作方式，而且还在为行业树立新标准。Captide 基于 LangGraph 和 LangSmith 的功能构建，正在为金融分析领域更智能、更有效的未来铺平道路。