論文の概要: A Serverless Architecture for Real-Time Stock Analysis using Large Language Models: An Iterative Development and Debugging Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09583v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 11:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 20:53:35.142504
• Title: A Serverless Architecture for Real-Time Stock Analysis using Large Language Models: An Iterative Development and Debugging Case Study
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたリアルタイムストック分析のためのサーバレスアーキテクチャ:反復的開発とデバッグケーススタディ
• Authors: Taniv Ashraf,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムストック分析のための新しいサーバレスシステムの設計,実装,反復デバッグについて述べる。 初期の概念から堅牢でイベント駆動のパイプラインまで、システムのアーキテクチャ的進化について詳述する。 最終的なアーキテクチャは、ほぼゼロのコストで動作し、個人が高度なAIベースの金融ツールを構築するための実行可能なモデルを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of powerful, accessible Large Language Models (LLMs) like Google's Gemini presents new opportunities for democratizing financial data analysis. This paper documents the design, implementation, and iterative debugging of a novel, serverless system for real-time stock analysis. The system leverages the Gemini API for qualitative assessment, automates data ingestion and processing via GitHub Actions, and presents the findings through a decoupled, static frontend. We detail the architectural evolution of the system, from initial concepts to a robust, event-driven pipeline, highlighting the practical challenges encountered during deployment. A significant portion of this paper is dedicated to a case study on the debugging process, covering common software errors, platform-specific permission issues, and rare, environment-level platform bugs. The final architecture operates at a near-zero cost, demonstrating a viable model for individuals to build sophisticated AI-powered financial tools. The operational application is publicly accessible, and the complete source code is available for review. We conclude by discussing the role of LLMs in financial analysis, the importance of robust debugging methodologies, and the emerging paradigm of human-AI collaboration in software development.
• Abstract（参考訳）: GoogleのGeminiのような強力でアクセスしやすい大規模言語モデル(LLM)の出現は、金融データ分析を民主化する新たな機会を提供する。 本稿では,リアルタイムストック分析のための新しいサーバレスシステムの設計,実装,反復デバッグについて述べる。 このシステムは、定性評価にGemini APIを活用し、GitHub Actions経由でデータの取り込みと処理を自動化するとともに、分離された静的フロントエンドを通じて結果を表示する。 初期の概念から堅牢でイベント駆動のパイプラインに至るまで、システムのアーキテクチャ的進化について詳しく説明し、デプロイメント中に直面する現実的な課題を強調します。 本稿では,一般的なソフトウェアエラー,プラットフォーム固有のパーミッション問題,まれな環境レベルのプラットフォームバグなど,デバッグプロセスに関するケーススタディについて述べる。 最終的なアーキテクチャは、ほぼゼロのコストで動作し、個人が高度なAIベースの金融ツールを構築するための実行可能なモデルを示す。 運用アプリケーションは公開されており、完全なソースコードをレビューすることができる。 我々は、財務分析におけるLLMの役割、堅牢なデバッグ手法の重要性、ソフトウェア開発における人間とAIのコラボレーションの新たなパラダイムについて論じる。

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