Sobre o projeto

Vouch é uma ferramenta de nível financeiro que chama ferramentas para responder a perguntas financeiras sobre qualquer empresa de capital aberto dos EUA usando registos da SEC. Segue uma arquitetura de duplo caminho: os valores exatos provêm de ferramentas determinísticas sobre dados XBRL em tempo real (o LLM nunca realiza aritmética sobre dados financeiros), enquanto o contexto narrativo é recuperado através de pesquisa densa com pgvector sobre documentos 10‑K, 10‑Q e 8‑K. Uma barreira de saída bloqueia qualquer número que não possa ser rastreado até à sua fonte — seja uma ferramenta XBRL ou uma passagem citada de um registo — garantindo que o sistema se abstém em vez de fabricar. As capacidades principais incluem ferramentas para obter valores exatos (`get_financials`), rácios padrão (`get_ratio`), crescimento ano após ano (`get_growth`), fórmulas personalizadas (`compute_formula`), demonstrações completas (`get_statement`), maiores/menores rubricas, desagregações por segmento/geografia e pesquisa qualitativa. Os rácios e o crescimento são calculados com convenções fixas para evitar o erro comum dos LLM de escolher a métrica base errada. Empresas retiradas da bolsa ou renomeadas são resolvidas por nome, não por um ticker morto. O sistema é validado através de uma avaliação em três camadas: uma barreira interna de CI com 84 casos que pontua a fundamentação numérica, citação, abstenção e métricas de trajetória; juízes LLM calibrados (fidelidade com Cohen’s κ = 0,76, zero falsos positivos em respostas de abstenção); e benchmarking externo no FinanceBench (Patronus AI), onde alcançou 94% de cobertura endereçável no conjunto numérico com uma taxa de zero fabricação e 96% de fundamentação narrativa. Testes adversariais de red‑team reduziram a taxa de fabricação de 11% para 0. Os utilizadores podem carregar os seus próprios documentos financeiros (relatórios internos, empresas não cotadas) e o agente responde a partir deles usando extração de células de tabelas via Docling, com citações ao nível da célula (`filename · page · row/col`). Cada documento é isolado por utilizador e delimitado para evitar atribuição cruzada entre ficheiros. A implementação expõe um serviço local com `/ask`, `/export`, `/upload` e um endpoint de chat compatível com OpenAI. O modelo predefinido é o4‑mini, e o sistema inclui uma fila de falhas que registra métricas não tratadas para expansão futura. O Vouch é construído sobre LangGraph e pgvector, reutilizando engenharia de recuperação e avaliação de CI do projeto anterior Slug Advisor.