BIST Finansal Analist Asistanı

Kamuyu Aydınlatma Platformu'nda (KAP) yayımlanan resmi faaliyet raporlarını, bilançoları ve finansal dipnotları analiz eden; Hibrit Vektör Arama, DuPont ROE Modeli, Altman Z-Skoru, Portföy Risk Simülatörü ve Çift Yönlü Karar Destek Entegrasyonuna sahip yeni nesil Finansal RAG Terminali.

🌐 Canlı Web Terminali • 🤖 BIST-Trend-Forecaster • 📚 API Dokümantasyonu • 🚀 Hızlı Başlangıç

🌟 Projeye Genel Bakış

BIST Finansal Analist Asistanı, Borsa İstanbul yatırımcıları, analistler ve kantitatif modelleyiciler için geliştirilmiş kurumsal düzeyde bir finansal zeka platformudur. Yüzlerce sayfalık PDF faaliyet raporları ve karmaşık konsolide bilanço dipnotları arasından operasyonel ve mali verileri saniyeler içinde çıkarır; doğrudan resmi kaynak göstererek kanıtlanabilir, güvenilir ve tarafsız analizler sunar.

Platform, teknik analiz ve kantitatif tahmin motoru olan BIST-Trend-Forecaster ile iki yönlü tam entegre çalışarak %60 Temel Analiz + %40 Teknik Analiz ağırlıklı Hibrit Yatırım Karar Sinyali ve Kelly Kriteri Sermaye Tahsis Oranı üretir.

⚡ Öne Çıkan Yetenekler ve Mimari Yenilikler

Özellik	Açıklama
🤖 Özel BIST LLM & Çoklu Model Sağlayıcı (Gemini / Ollama / Colab Pro)	Dış API bağımlılığını sonlandıran bağımsız mimari: 500 BIST finansal talimatıyla ince ayar (Fine-Tuning), Google Colab Pro QLoRA Unsloth notebook'u, yerel Ollama ve canlı vLLM/ngrok köprüsü.
🧠 Bağlamsal Vektör Hafızası (Contextual RAG)	Tablo ve dipnot bütünlüğünü koruyan Table-Aware Parser ve her parçaya şirket/yıl/bölüm üstbilgisi enjekte eden Contextual Chunking mimarisi.
🔍 Hibrit Belge Arama (Dense + Sparse)	Anlamsal benzerlik için FAISS vektör aramasını, rasyo, sayı ve dipnot numaraları tam eşleşmesi için BM25 aramasını Reciprocal Rank Fusion (RRF) ile harmanlar.
📈 Canlı Piyasa & Mum Grafiği	Yahoo Finance canlı BIST (.IS) entegrasyonu: Plotly interaktif Candlestick (mum) grafiği, işlem hacmi, SMA 20/50/200 trend çizgileri ve 14 günlük RSI.
🎯 Bilanço & Kâr Sürprizi Analizörü	Son dönem bilanço net kâr ve hasılatının önceki yılla karşılaştırılması (YoY Growth %), FAVÖK marj trendi ve Kâr Sürprizi Tespiti.
💰 Temettü & FCF Güvenliği	Temettü verimi, kâr dağıtım oranı (payout ratio), FCF marjı, Temettü Güvenlik Skoru (0-100) ve interaktif Plotly karne grafiği.
📌 Kalıcı İzleme Listesi & Not Defteri	Sayfa yenilense veya kapatılsa dahi silinmeyen yerel JSON (`user_data/`) tabanlı İzleme Listesi (Watchlist) ve Analist Not Defteri.
🌍 Makroekonomik Senaryo & Tornado	USD/TRY kuru, TCMB Politika Faizi ve Brent Petrol şoklarının şirket kârlılığına etkisini simüle eden Duyarlılık Kasırga (Tornado) Grafiği.
📥 Sohbet Seansını Rapor Olarak İndirme	Analist soru-cevap seansını ve KAP referanslarını tek tıkla Markdown (.md) ve yazdırılabilir profesyonel HTML (.html) olarak dışa aktarma.
🗺️ Sektörel Piyasa Isı Haritası (Treemap)	BIST 100 sektörleri ve şirketlerinin piyasa değeri kutu büyüklüğü ve anlık değişim yüzdesi (% Yeşil / Kırmızı) ile Finviz/TradingView tarzı interaktif haritası.
📊 BIST Screener / Liderlik Sıralaması	Sektör filtreleme, asgari DuPont ROE, asgari Altman Z-Skoru ve çarpanlara göre hisseleri sıralayan dinamik Lider Tablosu (Leaderboard).
🔬 DuPont & Altman Z-Skoru	3 Aşamalı DuPont Modeli (Net Kâr Marjı × Aktif Devir Hızı × Finansal Kaldıraç) ve Altman Z-Skoru ile iflas/stres dayanıklılık analizi.
💼 Portföy Risk Simülatörü	Çoklu hisse portföyü, ağırlıklı sağlık & duygu puanı, sektörel çeşitlendirme (Donut) ve Kelly Kriteri dinamik yeniden dengeleme (rebalancing).
⚖️ Çift Şirket Kıyaslama & Çift Radar	İki şirketin 5 boyutlu finansal profilini aynı radar üzerinde çakıştıran (Dual Radar) ve rasyoları yan yana mukayese eden Peer-to-Peer Karşılaştırma Matrisi.
📄 Tek Tıkla Kurumsal Rapor İhracı	Yönetici özeti, 5D karne çubukları, çarpanlar, katalizörler ve Kelly kararını içeren antetli yazdırılabilir (Print to PDF / HTML) Araştırma Notu.
📢 Canlı KAP Akışı & Fırsat Radarı	BIST şirketlerinin Kamuyu Aydınlatma Platformu'ndaki son dakika bildirimleri (yeni iş ilişkisi, temettü, ihraç) ve yapay zeka duygu etiketlemesi (Pozitif/Nötr/Riskli).
📊 BIST 100 Tam Kapsam (100/100)	BIST 100 endeksindeki tüm hisseler için üretilmiş `reports/{ticker}_latest.json` temel analiz ve duygu skoru önbelleği.
🤖 Hibrit Yatırım Karar Motoru	RAG Temel Analiz Skoru ile XGBoost Teknik Trendini birleştirerek GÜÇLÜ AL, AL, TUT, SAT tavsiyesi ve Kelly sermaye ağırlığı üretir.
📈 İnteraktif Finansal Sağlık Radarı	Plotly tabanlı 5 boyutlu kurumsal finansal karne: Kârlılık, Finansal Sağlık (Borç), Büyüme Katalizörleri, Piyasa Duygusu ve Risk Dayanıklılığı.
🛡️ Hallucination Guard & Doğrulama	LLM tarafından üretilen sayısal verileri (kâr rakamları, yüzdeler, filo sayıları) kaynak dipnotlarla satır satır doğrulayan matematiksel savunma katmanı.
⚡ Ultra Hızlı Flash Modelleri	Google Gemini `gemini-3.1-flash-lite` ve `gemini-3.5-flash-lite` ile 1.5 - 2.7 saniye aralığında ultra hızlı canlı streaming yanıt akışı.
🧠 Dinamik Düşünme Paneli (`st.status`)	Soru çözümlenirken arka planda çalışan filtre tespitini, KAP aramasını ve sentez adımlarını canlı animasyonla kullanıcıya gösterir.
📥 Otomatik KAP İndirici (CLI + UI)	Herhangi bir BIST hissesinin faaliyet raporu veya finansal tablolarını KAP bağlantısı üzerinden tek tıkla indirip anında indeksleme.

🏗️ Sistem Mimarisi

flowchart TD
    subgraph DataIngestion ["1. Veri Hazırlığı & İndeksleme"]
        A["📄 KAP Raporları (Faaliyet Raporu & Dipnotlar PDF)"] --> B["⚡ pypdfium2 Dijital Metin Ekstraksiyonu"]
        B --> C["✂️ Akıllı Chunking (1400 Karakter, 200 Overlap)"]
        C --> D["🏷️ Metadata Zenginleştirme (Şirket, Yıl, Rapor Türü, Sayfa)"]
        D --> E["🧠 Gemini Embeddings (768-Boyut)"]
        D --> F["🔤 BM25 Sparse İndeksi"]
        E --> G["🗄️ FAISS Vektör Veritabanı"]
    end

    subgraph UserQuery ["2. Akıllı Sorgu Boru Hattı"]
        H["👤 Kullanıcı Finansal Sorusu"] --> I["🔄 Query Rewriter (Çok Turlu Sohbet Bağlamı)"]
        I --> J{"🏢 Şirket & Yıl Filtre Tespiti"}
        J -->|Tek Şirket| K["🎯 Tekil Şirket RAG Araması"]
        J -->|İki Şirket| L["⚖️ Çift Şirket Dengeli Karşılaştırma"]
        K & L --> M["🔀 Hibrit Arama & RRF Birleştirme (FAISS + BM25)"]
    end

    subgraph LLMEngine ["3. Muhakeme & Doğrulama Motoru"]
        M --> N["📑 İlgili Kanıt Belgeleri (Context)"]
        N --> O["⚡ Google Gemini 3.1 Flash Lite (Streaming)"]
        O --> P["🛡️ Hallucination Guard (Sayısal İddia Doğrulama)"]
    end

    subgraph Outputs ["4. Çıktı & Çift Yönlü Entegrasyon"]
        P --> Q["💼 Streamlit Web Terminali (Canlı Canlı Yanıt + Kaynak Kartları)"]
        P --> R["📈 Plotly 5 Boyutlu Finansal Sağlık Radarı"]
        P --> S["🤖 BIST-Trend-Forecaster Köprüsü (Kelly & Karar Rozeti)"]
        P --> T["🚀 FastAPI REST Servisi (JSON API)"]
    end

📂 Proje Dizin Yapısı

Financial-Analyst-ChatBot-Project/
├── data/                                 # KAP Resmi PDF Raporları (2020-2024 Yıl Bazlı)
├── vectorstore/
│   └── db_faiss/                         # 1.100+ Chunk Vektör Veritabanı (FAISS & BM25)
├── reports/                              # BIST 100 Hisseleri İçin Üretilmiş *_latest.json Raporları
│   ├── THYAO_latest.json
│   ├── AKBNK_latest.json
│   ├── TUPRS_latest.json
│   ├── ... (100 BIST 100 Şirketi)
│   └── rag_benchmark_report.json         # Ragas / TruLens Kalite Karnesi
├── src/
│   ├── config.py                         # Model adları, 100 hisse alias sözlüğü, ortam ayarları
│   ├── app.py                            # Streamlit Terminal Arayüzü, Radar Grafiği & Canlı Sohbet
│   ├── integration/                      # BIST-Trend-Forecaster Entegrasyon Modülü
│   │   ├── models.py                     # Pydantic Şemaları (FundamentalReport, HybridSignal)
│   │   ├── report_generator.py           # RAG Tabanlı Yapılandırılmış JSON Üretici
│   │   └── api.py                        # FastAPI REST Uç Noktaları (Karar, Duygu & Temel Veri)
│   ├── rag/                              # Gelişmiş RAG Çekirdek Motoru
│   │   ├── engine.py                     # Hibrit Retriever, Model Fallback & Streaming Motoru
│   │   ├── rewriter.py                   # Multi-turn Takip Sorusu Çözücü
│   │   ├── guard.py                      # Halüsinasyon Savunma Katmanı (Hallucination Guard)
│   │   ├── embeddings.py                 # Gemini Embeddings Sarmalayıcısı
│   │   ├── parser.py                     # pypdfium2 Yüksek Hassasiyetli PDF Ayrıştırıcı
│   │   └── ingestion.py                  # Chunking ve FAISS Boru Hattı
│   └── data_collection/
│       └── kap_downloader.py             # BIST 100 Otomatik KAP İndirme Modülü
├── scripts/
│   ├── batch_generate_bist100_reports.py # 100 Şirket İçin Toplu Rapor Üretme Betiği
│   └── index_recent.py                   # Raporları Otomatik İndeksleme Betiği
├── tests/
│   └── test_integration.py               # 25 Adet Kapsamlı Pytest Entegrasyon Testi
├── requirements.txt                      # Optimize Edilmiş Python Bağımlılıkları
├── Dockerfile                            # Çok Aşamalı Üretim İmajı
├── docker-compose.yml                    # Streamlit + FastAPI Tek Tıkla Dağıtım
└── README.md                             # Kurumsal Proje Dokümantasyonu

🚀 Hızlı Başlangıç & Kurulum

1. Ön Gereksinimler

Python 3.10+ (veya Docker)
Google AI Studio'dan ücretsiz Gemini API Anahtarı

2. Depoyu Klonlama ve Ortam Kurulumu

git clone https://github.com/themuhammedguler/Financial-Analyst-ChatBot-Project.git
cd Financial-Analyst-ChatBot-Project

# Sanal ortam oluşturun ve aktif edin
python -m venv venv

# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS / Linux:
source venv/bin/activate

# Bağımlılıkları yükleyin
pip install -r requirements.txt

3. Ortam Değişkenini Tanımlama

Proje ana dizininde .env dosyası oluşturun ve API anahtarınızı ekleyin:

GOOGLE_API_KEY="AIzaSy..."

4. Uygulamayı Başlatma

🖥️ Seçenek A: Doğrudan Python ile Çalıştırma

# Streamlit Web Terminalini Başlatma
python -m streamlit run src/app.py

# Ayrı bir terminalde FastAPI Entegrasyon Servisini Başlatma
python -m uvicorn src.integration.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

Streamlit Terminali: http://localhost:8501
FastAPI Swagger Docs: http://localhost:8000/docs

🐳 Seçenek B: Docker Compose ile Tek Komutta Çalıştırma (Önerilen)

docker compose up -d --build

🌐 FastAPI REST Entegrasyon Servisi

BIST-Trend-Forecaster ve harici algoritmik ticaret servisleri için yüksek performanslı REST API uç noktaları:

# API Servisini Başlatma
python -m uvicorn src.integration.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Metot	Uç Nokta	Açıklama
`GET`	`/health`	Servis sağlık durumu ve versiyon kontrolü
`GET`	`/api/v1/tickers`	Desteklenen 100 BIST hisse sembolünün listesi
`GET`	`/api/v1/fundamental/{ticker}`	İlgili hisse için standart temel analiz JSON raporu
`GET`	`/api/v1/signal/{ticker}`	Hibrit Yatırım Karar Sinyali (%60 Temel + %40 Teknik + Kelly)
`GET`	`/api/v1/sentiment/summary`	Piyasa genelindeki ortalama duygu skoru ve boğa/ayı dağılımı
`GET`	`/api/v1/sentiment/top-bullish`	En yüksek pozitif duygu skoruna sahip hisseler (Top Bullish)
`GET`	`/api/v1/sentiment/top-bearish`	En düşük / riskli duygu skoruna sahip hisseler (Top Bearish)

Örnek İstek & Yanıt (`GET /api/v1/signal/THYAO`):

{
  "ticker": "THYAO",
  "company_name": "Türk Hava Yolları",
  "fundamental_score": 87.5,
  "fundamental_sentiment": "Pozitif",
  "technical_score": 88.0,
  "technical_trend": "Yükseliş",
  "composite_score": 87.7,
  "decision": "GÜÇLÜ AL",
  "kelly_allocation_percent": 13.9,
  "rationale": "Güçlü temel göstergeler (Pozitif, Skor: 87.5) ve pozitif teknik trend hisseyi yüksek güvenlik marjıyla desteklemektedir.",
  "report_date": "2026-11-09"
}

🧠 Kendi Modelimiz & Yerel ve Colab Pro LLM Mimarisi

Sadece harici bir API sağlayıcısına (Google Gemini vb.) bağımlı kalmak yerine, projeyi kendi açık kaynaklı yapay zeka modelini eğitebilen, yerel sunucularda (Ollama) sıfır API maliyeti ve KVKK uyumluluğuyla çalıştırabilen veya Google Colab Pro GPU'ları üzerinde fine-tune edip canlı FastAPI/vLLM uç noktası olarak bağlayabilen kurumsal bir mimariye yükselttik.

flowchart LR
    subgraph DatasetPrep ["1. Finansal Veri Seti"]
        D1["📊 BIST 100 KAP & Bilanço"] --> D2["⚙️ scripts/generate_bist_finetune_dataset.py"]
        D2 --> D3["📄 data/finetune_bist_dataset.jsonl (500 Çift)"]
        D2 --> D4["📄 data/finetune_bist_sharegpt.jsonl"]
    end

    subgraph ColabFineTune ["2. Colab Pro QLoRA Fine-Tuning"]
        D3 --> C1["🚀 notebooks/BIST_Finans_LLM_Colab_FineTuning.ipynb"]
        C1 --> C2["🦙 Qwen 2.5 7B / Llama 3.1 8B + Unsloth (4-bit)"]
        C2 --> C3["💾 LoRA Ağırlıkları / GGUF Export"]
        C2 --> C4["🌐 FastAPI + ngrok Canlı İnferans Sunucusu"]
    end

    subgraph InferenceHub ["3. LLM Hub & Hibrit RAG"]
        M1["☁️ Google Gemini 3.5 Flash"]
        M2["💻 Yerel Ollama (localhost:11434)"]
        C4 --> M3["🚀 Colab Pro GPU / vLLM (ngrok)"]
        M1 & M2 & M3 --> HUB["src/llm_provider.py (LLMProviderHub)"]
        HUB --> APP["💼 Streamlit Arayüzü & RAG Motoru"]
    end

3 Farklı Çalıştırma Modu

Çalıştırma Modu	Sağlayıcı	Altyapı	Avantajları & Kullanım Alanı
☁️ Bulut Gemini (Varsayılan)	`gemini`	Google AI Studio	Hızlı kurulum, sıfır donanım ihtiyacı, streaming hız rekoru.
💻 Yerel Ollama (On-Premise)	`ollama`	`localhost:11434`	Sıfır API maliyeti, şirket içi gizlilik (KVKK/GDPR uyumlu), internetsiz hava boşluklu (air-gapped) çalışma.
🚀 Colab Pro GPU (Fine-Tuned)	`colab`	Google Colab Pro (A100/L4/T4) + ngrok / vLLM	BIST finansal jargonu ve KAP dipnotlarına özel 500 talimatla eğitilmiş kendi modelimiz, canlı OpenAI uyumlu REST uç noktası.

🚀 Google Colab Pro Fine-Tuning Nasıl Çalıştırılır?

Jupyter Notebook'u Açın: notebooks/BIST_Finans_LLM_Colab_FineTuning.ipynb dosyasını Google Colab'a yükleyin.
GPU Seçin: Çalışma Zamanı > Çalışma zamanı türünü değiştir > T4, L4 veya A100 GPU seçin.
Veri Kümesini Yükleyin: data/finetune_bist_dataset.jsonl dosyasını Colab sol panelindeki dosya alanına yükleyin.
Hücreleri Sırasıyla Çalıştırın:
- Unsloth ve bağımlılıkların kurulumu (~1 dk).
- Qwen 2.5 7B (veya Llama 3.1 8B) 4-bit modelinin yüklenmesi.
- QLoRA (Rank=16, Alpha=16) ile ~8 dakikalık eğitim.
- Önce/sonra finansal muhakeme testi.
- Son hücredeki FastAPI + ngrok canlı inferans sunucusunu başlatın.
ChatBot Terminaline Bağlayın:
- ngrok çıktısındaki genel URL'yi kopyalayın (örn: https://xyz-123.ngrok-free.app/v1).
- ChatBot web arayüzünde kenar çubuğundaki 🚀 Colab Pro GPU sekmesini seçin.
- ngrok URL'sini yapıştırıp "📡 Sunucu Bağlantısını Test Et" butonuna tıklayın. Tebrikler, RAG motorunuz artık kendi eğittiğiniz modelle çalışıyor!

🔗 BIST-Trend-Forecaster Çift Yönlü Köprüsü

Platform, kardeş projesi olan BIST-Trend-Forecaster ile URL seviyesinde çift yönlü konuşur:

http://localhost:8501/?ticker=THYAO
https://financial-analyst-chatbot-project.streamlit.app/?ticker=AKBNK

Deep-Linking Parametresi: URL'deki ?ticker=THYAO parametresi otomatik algılanır, ilgili şirket seçilir ve analiz hazır hale getirilir.
Kişiselleştirilmiş Hızlı Çipler: Seçili hisseye özel tek tıkla sorulabilen sorular (Net Kâr, Temettü, Borçluluk, Beklentiler) açılır.
Teknik Analiz Köprü Kartı: Sohbet cevabının ve kenar çubuğunun altında tek tıkla BIST-Trend-Forecaster'daki XGBoost trend grafiğine yönlendirme linki sunulur.

🛡️ RAG Kalite ve Halüsinasyon Benchmark Karnesi

Sistem, Ragas ve TruLens endüstriyel metrikleri baz alınarak tuzak sorular, yanıltıcı dipnotlar ve karmaşık bilançolar üzerinde test edilmiştir:

Metrik	Skor	Açıklama
Sadakat (Faithfulness)	%85.1	Cevaplardaki iddiaların KAP kaynaklarında bulunma doğruluğu
Tuzak Soru Savunması	%100.0	Olmayan verilerde ("THY uzay turizmi kârı" vb.) halüsinasyonu engelleme
Bağlam İsabeti (Context Relevance)	%88.5	Getirilen dipnotların soruyla doğrudan örtüşme yüzdesi
Birim Test Başarısı	25 / 25 (%100)	Deep-linking, şemalar, API uç noktaları ve filtreleme testleri

🧪 Testleri Çalıştırma

Tüm entegrasyon, Pydantic şema doğrulaması, canlı piyasa grafikleri, portföy simülatörü ve DuPont/Altman testlerini çalıştırmak için:

pytest tests/ -v

collected 75 items
tests/test_dividends_macro_storage.py .......... [ 14%]
tests/test_features.py ......................... [ 26%]
tests/test_heatmap_screener_surprise.py ........ [ 34%]
tests/test_integration.py ...................... [ 70%]
tests/test_llm_provider_and_dataset.py ......... [ 81%]
tests/test_parser_and_ingestion.py ............. [ 89%]
tests/test_portfolio_dupont.py ................ [100%]
======================= 75 passed, 1 warning in 101s =======================

📄 Lisans

Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına göz atabilirsiniz.

_{Geliştirici: Muhammed Güler • Borsa İstanbul Kurumsal Finansal RAG & Karar Destek Platformu}

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.devcontainer		.devcontainer
.github/workflows		.github/workflows
.streamlit		.streamlit
assets		assets
data		data
notebooks		notebooks
png		png
reports		reports
scripts		scripts
src		src
tests		tests
vectorstore/db_faiss		vectorstore/db_faiss
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
README.md		README.md
app.py		app.py
docker-compose.yml		docker-compose.yml
packages.txt		packages.txt
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements.txt		requirements.txt

Navigation Menu

Repository navigation

About

Repository files navigation

BIST Finansal Analist Asistanı

🌟 Projeye Genel Bakış

⚡ Öne Çıkan Yetenekler ve Mimari Yenilikler

🏗️ Sistem Mimarisi

📂 Proje Dizin Yapısı

🚀 Hızlı Başlangıç & Kurulum

1. Ön Gereksinimler

2. Depoyu Klonlama ve Ortam Kurulumu

3. Ortam Değişkenini Tanımlama

4. Uygulamayı Başlatma

🖥️ Seçenek A: Doğrudan Python ile Çalıştırma

🐳 Seçenek B: Docker Compose ile Tek Komutta Çalıştırma (Önerilen)

🌐 FastAPI REST Entegrasyon Servisi

Örnek İstek & Yanıt (`GET /api/v1/signal/THYAO`):

🧠 Kendi Modelimiz & Yerel ve Colab Pro LLM Mimarisi

3 Farklı Çalıştırma Modu

🚀 Google Colab Pro Fine-Tuning Nasıl Çalıştırılır?

🔗 BIST-Trend-Forecaster Çift Yönlü Köprüsü

🛡️ RAG Kalite ve Halüsinasyon Benchmark Karnesi

🧪 Testleri Çalıştırma

📄 Lisans

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

BIST Finansal Analist Asistanı

🌟 Projeye Genel Bakış

⚡ Öne Çıkan Yetenekler ve Mimari Yenilikler

🏗️ Sistem Mimarisi

📂 Proje Dizin Yapısı

🚀 Hızlı Başlangıç & Kurulum

1. Ön Gereksinimler

2. Depoyu Klonlama ve Ortam Kurulumu

3. Ortam Değişkenini Tanımlama

4. Uygulamayı Başlatma

🖥️ Seçenek A: Doğrudan Python ile Çalıştırma

🐳 Seçenek B: Docker Compose ile Tek Komutta Çalıştırma (Önerilen)

🌐 FastAPI REST Entegrasyon Servisi

Örnek İstek & Yanıt (GET /api/v1/signal/THYAO):

🧠 Kendi Modelimiz & Yerel ve Colab Pro LLM Mimarisi

3 Farklı Çalıştırma Modu

🚀 Google Colab Pro Fine-Tuning Nasıl Çalıştırılır?

🔗 BIST-Trend-Forecaster Çift Yönlü Köprüsü

🛡️ RAG Kalite ve Halüsinasyon Benchmark Karnesi

🧪 Testleri Çalıştırma

📄 Lisans

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages

Örnek İstek & Yanıt (`GET /api/v1/signal/THYAO`):