最近工作上跟工作上的小夥伴聊到是否有可能用chatgpt讀財經新聞
將大量的文稿讀完之後自己總結規劃整理,告訴我們這些小散戶
最關心也最實際的問題,買什麼?上漲機率多大?於是乎我開始著手投入這方面的研究.
第一步:先嘗試如何套話
這裡我發現一個方法,貼上一段新聞稿後再加上一段話
根據新聞判斷未來可能漲跌,盡可能簡短,用類似以下句型:XXX,根據新聞未來看X機率XX%
實驗結果成功:GPT針對特定股票回答看跌機率70%
所以CHATGPT確實可以代替人類閱讀新聞並總結股票漲跌概率
那就是要想怎麼落地應用
大概可以分成幾個步驟
1.寫一套爬蟲可以根據特定關鍵字和時間得到新聞
2.調用CHATGPT API 針對爬下來的新聞做研讀,總結出重點(漲跌機率)
3.將重點(漲跌機率)發送到台灣人很喜歡用的Line bot上面
成果大概長這樣子:
由於身為AI工程師的工作經驗
我記得GPT這些NLP自然語言模型在訓練的時候應該會用[MASK]
代表要求模型填空
於是我將上面提到的
根據新聞判斷未來可能漲跌,盡可能簡短,用類似以下句型:XXX,根據新聞未來看X機率XX%
改成
根據新聞判斷未來可能漲跌,盡可能簡短,用類似以下句型:[MASK],根據新聞未來看[MASK]機率[MASK]%
1.寫一套爬蟲可以根據特定關鍵字和時間得到新聞
2.調用CHATGPT API 針對爬下來的新聞做研讀,總結出重點(漲跌機率)
這裡我使用API的方式來使用CHATGPT而非直接打開瀏覽器
好處是寫成python腳本比較方便在後續串接LINEBOT使用
3.將重點(漲跌機率)發送到台灣人很喜歡用的Line bot上面
可以發現chatgpt回應的response裡,回答的字串其實是包在
['choices'][0]['message']['content']裡頭
於是要利用這個方式將訊息發送至LineBot
其實整個雛型代碼也不多,最多的反而是爬蟲,然後由於在以前CHATGPT出來之前
爬下來的文章可能要做很多處理例如
使用常用自然語言處理庫：NLTK、spaCy
進行
- 文本清洗與正規化
- 中文分詞及詞向量表示
- 文本分類、關鍵詞提取、情感分析等技術
但是根據文章開頭的實驗CHATGPT其實已經強大到可以直接貼新聞稿問他意見了
所以這部份就省略了XD
接下來大概利用github action的Python application workflow
將整個代碼變成一個定時任務
就可以達到每天定時在你的手機上告訴你最新金融走勢預測的功能
至於詳細製作過程跟程式碼可以參考我近期跟tibame合作的課程
目前還在專心在第二期的ChatGPT打造AI投資助理
等到這門課程告一段落後下一檔的課程就會是這篇文章提到的完整細節
