r/MachineLearning 的一位用户正在寻求架构建议，以构建一个能够大规模自动生成精确、人类可读的每日交易归因评论的系统。核心挑战在于平衡确定性数学准确性（需要 Python 和 Polars 等工具）与 LLM 动态自然语言生成能力。用户正在探索代理工作流（LLM 编写和执行代码）或使用预计算数据和结构化提示等选项，并征求有关金融报告框架和设计模式的建议。 AI
影响 为将 LLM 与确定性代码集成用于金融报告提供了见解，有可能改进自动化分析工具。
排序理由 用户正在寻求有关构建特定应用程序的技术建议，而不是宣布新产品或研究。
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