RD-Agent: ein automatisiertes datengesteuertes FuE-Tool, das datengesteuerte FuE-Prozesse durch KI-Technologie erleichtert

Allgemeine Einführung

RD-Agent ist ein Open-Source-Tool von Microsoft zur Automatisierung und Optimierung des Forschungs- und Entwicklungsprozesses (F&E). Das Tool konzentriert sich auf datengesteuerte Szenarien und verbessert die Effizienz der Modell- und Datenentwicklung durch die Technologie der künstlichen Intelligenz.RD-Agent integriert zwei Schlüsselmodule, Forschung und Entwicklung, um ein automatisiertes Kreislaufsystem mit kontinuierlichem Feedback zu bilden, das den Nutzern hilft, eine effiziente F&E-Arbeit im Finanzwesen, Gesundheitswesen und anderen Bereichen zu erreichen.

Funktionsliste

• Automatisierte ModellentwicklungNeue Modelle werden automatisch vorgeschlagen und optimiert.
• Automatisiertes Lesen und Realisieren ForschungspapierExtrahieren von Schlüsselinformationen aus Forschungsarbeiten und Implementieren von Modellen.
• Quantitative HandelsanwendungenUnterstützung der Entwicklung von quantitativen Handelsstrategien im Finanzsektor.
• Iterative Prognosen für das GesundheitswesenDatenanalyse und -vorhersage im Gesundheitswesen.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftBenutzer können Code beitragen und das Projekt verbessern.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

1. Installation von DockerVergewissern Sie sich, dass Docker auf Ihrem System installiert ist. Die Installation ist auf der offiziellen Docker-Seite beschrieben.
2. Klonprojekt: Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um das RD-Agent-Projekt zu klonen:

   git clone https://github.com/microsoft/RD-Agent.git
   

3. Wechseln Sie in das ProjektverzeichnisNavigieren Sie zum Verzeichnis des geklonten Projekts:

   cd RD-Agent
   

4. Erstellen eines Docker-Images: Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Docker-Image zu erstellen:

   docker build -t rdagent .
   

5. Ausführen eines Docker-ContainersStarten Sie den Docker-Container mit dem folgenden Befehl:

   docker run -it rdagent
   

Verwendungsprozess

1. Starten des RD-AgentenStarten Sie den RD-Agent-Dienst im Docker-Container.
2. Szene auswählenAuswahl geeigneter Szenarien je nach Bedarf, z. B. finanzielle Quantifizierung, medizinische Prognosen usw.
3. KonfigurationsparameterKonfigurieren Sie die relevanten Parameter, wie Datenquelle, Modelltyp usw., entsprechend den Anforderungen des Szenarios.
4. Laufende AufgabenStart der Aufgabe: Der RD-Agent führt automatisch die Datenverarbeitung, das Modelltraining und die Ergebnisrückmeldung durch.
5. Ergebnisse anzeigenAnzeige der Ergebnisse der Aufgabenausführung und der Modellleistung über die vom RD-Agenten bereitgestellte Schnittstelle.

Funktionen

• Automatisierte ModellentwicklungDer RD-Agent kann automatisch neue Modellstrukturen vorschlagen und die Modellleistung durch Rückkopplungsschleifen kontinuierlich optimieren. Der Benutzer muss nur die Ausgangsdaten und Ziele angeben, und der RD-Agent wird die Modellerstellung und -optimierung automatisch durchführen.
• Automatisiertes Lesen und Realisieren ForschungspapierRD-Agent kann automatisch Schlüsselinformationen aus Forschungsarbeiten extrahieren und die entsprechende Modellstruktur implementieren. Benutzer können Papiere hochladen und RD-Agent wird automatisch analysieren und Code generieren.
• Quantitative HandelsanwendungenIm Finanzsektor unterstützt RD-Agent die automatische Entwicklung quantitativer Handelsstrategien. Benutzer können Marktdaten bereitstellen und RD-Agent generiert und optimiert automatisch Handelsstrategien.
• Iterative Prognosen für das GesundheitswesenRD-Agent: Zu den Anwendungen von RD-Agent im medizinischen Bereich gehören Datenanalyse und Vorhersage. Benutzer können medizinische Daten bereitstellen, und RD-Agent führt automatisch die Datenverarbeitung und das Modelltraining durch, um Vorhersageergebnisse zu generieren.