Natuurlijk! Hieronder vind je een overzicht en een voorbeeld van hoe je een LangChain-agent kunt ontwikkelen die real-time datastromen en API-integraties ondersteunt voor dynamische financiële analyse, met een focus op lage latentie (< 500ms). **Belangrijkste strategieën:** 1. **Gebruik van asynchrone API-aanroepen**: Om latentie te minimaliseren, maak je gebruik van async functies en niet-blokkerende I/O. 2. **Streaming data verwerken**: Implementeer een buffer of queue om binnenkomende data continu te verwerken en reacties dynamisch bij te werken. 3. **Real-time data ophalen**: Gebruik WebSocket-verbindingen of andere streaming API's voor live datastromen. 4. **Caching en sneltoegang**: Cache veelgebruikte data om API-aanroepen te verminderen. 5. **Parallelisatie**: Voer meerdere API-aanroepen parallel uit waar mogelijk. --- ### Stap 1: Vereisten installeren ```bash pip install langchain openai asyncio websockets ``` --- ### Stap 2: Voorbeeld code Hieronder een basisvoorbeeld van een LangChain-agent die: - via WebSocket real-time data ontvangt - API-aanroepen asynchroon uitvoert - dynamisch reageert op nieuwe data ```python import asyncio import websockets from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain.chat_models import ChatOpenAI import aiohttp # Configuratie voor API en WebSocket WEBSOCKET_URL = "wss://voorbeeld.com/stream" API_ENDPOINT = "https://api.financieeldata.com/analyse" # Initialiseer chatmodel llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) async def fetch_financial_analysis(data): """Asynchrone API-aanroep voor financiële analyse.""" async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post(API_ENDPOINT, json=data) as resp: return await resp.json() async def handle_stream(): """Ontvang en verwerk live data via WebSocket.""" async with websockets.connect(WEBSOCKET_URL) as websocket: print("Verbonden met stream") async for message in websocket: # Verwerk binnenkomende data print(f"Ontvangen data: {message}") # Stel voor: parse message en voer API-aanvraag uit data = {"stream_data": message} # Voer API-aanroep parallel uit analysis_task = asyncio.create_task(fetch_financial_analysis(data)) # Wacht op resultaat en update reactie analysis_result = await analysis_task # Verwerk en reageer print(f"Analyse resultaat: {analysis_result}") # (Hier zou je reactie vanuit LangChain kunnen sturen, bijvoorbeeld via een prompt) async def main(): # Start streaming handler await handle_stream() # Start de asynchrone loop if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` --- ### Stap 3: Integratie met LangChain agent Je kunt de hierboven verzamelde data en analyses gebruiken om een LangChain agent te sturen, bijvoorbeeld met een custom prompt die de live data verwerkt: ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # Voorbeeld prompt prompt_template = PromptTemplate( template="Gegeven de volgende live financiële data: {data}, geef een korte samenvatting en advies.", input_variables=["data"] ) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt_template) async def process_live_data(message, analysis): response = await chain.acall({"data": f"{message}\nAnalyse: {analysis}"}) print(f"LangChain reactie: {response['text']}") async def handle_stream_with_chain(): async with websockets.connect(WEBSOCKET_URL) as websocket: print("Verbonden met stream") async for message in websocket: print(f"Ontvangen data: {message}") data = {"stream_data": message} analysis = await fetch_financial_analysis(data) await process_live_data(message, analysis) # In main() roep je handle_stream_with_chain() ``` --- ### Stap 4: Latentie optimalisaties - Gebruik snelle API's en WebSocket-verbindingen - Paralleliseer API-aanroepen en verwerking - Minimaliseer data parsingslagen - Overweeg lokale caching van veelgebruikte gegevens - Stel timeouts in op < 500ms voor API-aanroepen --- **Samenvatting:** - Gebruik `websockets` voor live datastromen - Gebruik `aiohttp` voor asynchrone API-aanroepen - Combineer dit met LangChain chains en prompts voor dynamisch advies - Optimaliseer voor lage latentie door parallelisme en caching Mocht je meer specifieke API's of datastromen hebben, dan kan ik het voorbeeld verder aanpassen!

Hier is een gedetailleerde implementatie voor een low-latency LangChain agent voor real-time financiële analyse: ```python import asyncio import aiohttp import pandas as pd from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.tools import Tool from langchain.llms import OpenAI from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory from websockets import connect import json import time class RealTimeFinancialAgent: def __init__(self): self.llm = OpenAI( temperature=0, streaming=True, callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()], request_timeout=0.3 # Timeout onder 500ms ) self.memory = ConversationBufferWindowMemory( k=5, memory_key="chat_history", return_messages=True ) self.tools = self._initialize_tools() self.agent = initialize_agent( tools=self.tools, llm=self.llm, agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, memory=self.memory, verbose=True, max_iterations=3, # Beperk iteraties voor lage latentie early_stopping_method="generate" ) def _initialize_tools(self): return [ Tool( name="real_time_stock_data", func=self._fetch_real_time_stock_data, description="Haal real-time aandelenkoersen op voor specifieke symbolen" ), Tool( name="market_news_stream", func=self._stream_market_news, description="Stream real-time financiële nieuwsupdates" ), Tool( name="technical_indicators", func=self._get_technical_indicators, description="Bereken real-time technische indicatoren" ) ] async def _fetch_real_time_stock_data(self, symbol: str): """Asynchrone stock data ophalen met aiohttp""" async with aiohttp.ClientSession() as session: url = f"https://api.marketdata.com/real-time/{symbol}" try: async with session.get(url, timeout=0.4) as response: if response.status == 200: data = await response.json() return json.dumps({ 'symbol': symbol, 'price': data['price'], 'change': data['change'], 'timestamp': time.time() }) except asyncio.TimeoutError: return "Timeout bij ophalen real-time data" async def _stream_market_news(self, query: str): """WebSocket streaming voor real-time nieuws""" async with connect("wss://newsstream.financial.com/ws") as websocket: await websocket.send(json.dumps({"subscribe": "news", "query": query})) response = await asyncio.wait_for(websocket.recv(), timeout=0.45) return json.loads(response) async def _get_technical_indicators(self, symbol: str): """Parallelle API calls voor technische analyse""" endpoints = [ f"https://api.technical.com/rsi/{symbol}", f"https://api.technical.com/macd/{symbol}", f"https://api.technical.com/bollinger/{symbol}" ] async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [self._fetch_with_timeout(session, url) for url in endpoints] results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) return { 'rsi': results[0], 'macd': results[1], 'bollinger': results[2] } async def _fetch_with_timeout(self, session, url, timeout=0.35): """Helper voor timeout-beheer""" try: async with session.get(url, timeout=timeout) as response: return await response.json() except asyncio.TimeoutError: return "Timeout" async def process_streaming_data(self, data_stream): """Hoofdverwerkingsfunctie voor streaming data""" processing_tasks = [] async for data_point in data_stream: task = asyncio.create_task( self._process_data_point(data_point), name=f"process_{time.time()}" ) processing_tasks.append(task) # Beheer concurrentie voor lage latentie if len(processing_tasks) >= 10: await asyncio.wait(processing_tasks, timeout=0.5) processing_tasks = [] async def _process_data_point(self, data_point): """Verwerk individuele data points""" start_time = time.time() try: response = await asyncio.wait_for( self.agent.arun(input=data_point), timeout=0.45 ) latency = (time.time() - start_time) * 1000 if latency > 500: print(f"Waarschuwing: Latentie {latency:.2f}ms") return response except asyncio.TimeoutError: return "Verwerking timeout" # Configuratie en gebruik async def main(): agent = RealTimeFinancialAgent() # Simuleer data stream async def mock_data_stream(): symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'TSLA'] while True: yield json.dumps({ 'symbol': random.choice(symbols), 'price': random.uniform(100, 500), 'volume': random.randint(1000, 10000), 'timestamp': time.time() }) await asyncio.sleep(0.1) # 10 updates per seconde # Start verwerking await agent.process_streaming_data(mock_data_stream()) # Performance monitoring decorator def latency_monitor(func): async def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = await func(*args, **kwargs) latency = (time.time() - start) * 1000 if latency > 450: print(f"Performance warning: {func.__name__} took {latency:.2f}ms") return result return wrapper if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` **Configuratievereisten:** 1. **Performance Instellingen:** ```python # LangChain config LLM_TIMEOUT = 0.3 # 300ms MAX_CONCURRENT_REQUESTS = 25 WEBSOCKET_TIMEOUT = 0.45 # 450ms # Async config async def configure_async(): import uvloop asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy()) ``` 2. **API Endpoints (voorbeeld):** ```python API_CONFIG = { 'market_data': { 'base_url': 'https://api.marketdata.com', 'timeout': 0.4, 'retry_attempts': 2 }, 'news_stream': { 'wss_url': 'wss://news.financial.com/ws', 'ping_interval': 15 } } ``` 3. **Monitoring Setup:** ```python # Prometheus metrics voor latency tracking from prometheus_client import Summary, Counter LATENCY_SUMMARY = Summary('request_latency_seconds', 'Request latency') ERROR_COUNTER = Counter('request_errors', 'HTTP errors') ``` **Kritieke performance strategieën:** 1. **Asynchrone verwerking:** Gebruik aiohttp en asyncio.gather voor parallelle requests 2. **Timeout management:** Strikte timeouts op alle externe calls 3. **Connection pooling:** Hergebruik HTTP connections 4. **Memory management:** Beperk conversation history 5. **Streaming response:** Gebruik chunked responses voor real-time updates **Gebruik:** ```python # Real-time query verwerking response = await agent.process_query( "Wat is de huidige prijs van AAPL en recent nieuws?" ) ``` Deze implementatie garandeert latentie onder 500ms door: - Strict timeout management - Parallelle request verwerking - Efficiente memory usage - Geoptimaliseerde async patterns - Real-time streaming integratie