TRACE
Ein agentengestütztes Retrieval-System, das Finanzdaten, regulatorische Quellen und reproduzierbare Analysen verbindet.
Python · DuckDB · LangChain · Hybrides Retrieval · Evaluation
Das Problem
Die Analyse von Verrechnungspreisen verbindet strukturierte Finanzdaten mit regulatorischen Texten. Eine Antwort braucht nachvollziehbare Verbindungen zu den zugrunde liegenden Berechnungen und den gefundenen Quellen.
Die Umsetzung
TRACE – Transfer pricing Regulatory Agentic Compliance Engine – ist das Forschungssystem meiner Bachelorarbeit an der TUM. Es verbindet strukturierte Abfragen und Text-Retrieval mit einem Agenten und quellenverknüpften Berichten.
Architektur
- Excel-Arbeitsmappen und regulatorische Dokumente importieren.
- Strukturierte Daten in DuckDB speichern und Text-Retrieval vorbereiten.
- Anfragen an strukturiertes, semantisches oder hybrides Retrieval weiterleiten.
- Analysewerkzeuge mit einem ReAct-Agenten koordinieren.
- Definierte Compliance-Berechnungen ausführen.
- Strukturierte Ergebnisse und Belegketten erstellen.
Forschungsbeitrag
Das System wird in einer kontrollierten Ablationsstudie mit einer regelbasierten Baseline verglichen. Diese Projektseite beschreibt die implementierte Architektur. Quantitative Evaluationsergebnisse gehören zum jeweiligen Datensatz, zur Konfiguration und zu den gemessenen Resultaten.
Repository
Zum Forschungs-Repository mit Implementierung, Einrichtung und Dokumentation.
Das Repository steht unter einer proprietären Lizenz. Die dokumentierte Anzahl der Tests wurde im Rahmen des emailAmigo-Releases nicht erneut geprüft. Diese Seite enthält keine neuen Aussagen zu Genauigkeit, Kosten oder Geschwindigkeit.