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RAG pour Données Financières Privées vs Publiques

Comment le RAG diffère pour les données financières privées vs publiques — décisions d'architecture, exigences de sécurité et sélection d'outils.

Les institutions financières travaillent avec deux types de données fondamentalement différents : les données de marché publiques et les données internes privées et confidentielles. Chaque type nécessite une architecture RAG, un modèle de sécurité et une stratégie d'outils différents.

Sources de Données Financières Publiques

Les données financières publiques incluent les dépôts SEC EDGAR, les transcriptions de résultats, les données de marché Bloomberg et FactSet, les indicateurs économiques et les actualités financières. Ces données peuvent être traitées dans le cloud via des serveurs MCP comme SEC EDGAR MCP et Alpha Vantage MCP.

Sources de Données Financières Privées

Les données privées incluent les rapports de recherche internes, les portefeuilles clients, les modèles financiers propriétaires, les documents de due diligence et les enregistrements de conformité. Ces données nécessitent un déploiement RAG sur site avec contrôles d'accès stricts.

Architecture Hybride

Une architecture hybride utilise des collections de bases vectorielles séparées pour les données publiques et privées avec des contrôles d'accès différents, puis fusionne les résultats au moment de la requête selon le niveau d'autorisation de l'utilisateur.

Outils RAG connexes

Outils de données connexes

Weaviate Pinecone SnowflakeBloomberg-terminalFactset

Cas d'usage connexes

FAQ

Quelle est la différence entre RAG financier public et privé ?

Le RAG public utilise des données accessibles librement dans le cloud. Le RAG privé utilise des documents internes nécessitant un déploiement sur site avec contrôles d'accès stricts.

Comment construire un RAG sur les données Bloomberg ou FactSet ?

Bloomberg et FactSet fournissent un accès API aux données de marché via des serveurs MCP. Le défi clé est la licence — assurez-vous que votre accord autorise l'utilisation des données par l'IA.

Puis-je combiner données publiques et privées dans un seul système RAG ?

Oui — les architectures RAG hybrides utilisent des collections séparées avec des contrôles d'accès différents, fusionnant les résultats selon le niveau d'autorisation de l'utilisateur.