みなさんこんにちは、
現在、市場リスク報告の領域である問題を調査・検討しています。この内容について、皆さんならどのように設計（アーキテクチャ）するかぜひ伺いたいです。
ユースケース：> 取引が日次や月次などさまざまな頻度で何千件も入ってきます。この時系列データを自動的に分析し、「何がどう変わったのか」「なぜそうなったのか」を正確に説明する、人間が読める精密な解説文を生成するシステムを構築する必要があります。
たとえば出力は、次のような判断である必要があります。"本日のポートフォリオ分散は+$50kで、主にエクイティ（Equities）資産クラスの変化によってもたらされました。最大の単独寄与は取引XYZ（Trade XYZ）です。"
ジレンマ：
- 数学：絶対的な精度は譲れません。生データをそのままLLMに投入してアトリビューション（要因分解）の計算をさせるだけではいけない、ということは分かっています。LLMは数学をハルシネーション（捏造）してしまう可能性があるからです。私は通常、高性能で決定論的な計算にはPythonとPolarsを頼っています。
- 硬直性：アトリビューションのあらゆるシナリオ（資産クラス別、地域別、特定の取引別など）をすべて事前に静的なETLパイプラインにハードコードし、その後LLMで要約させるようにすると、新しいビジネスシナリオに自動対応するにはシステムが硬直的になりすぎてしまいます。
質問：
決定論的な数学的な精密さと、動的な自然言語生成のバランスを、どのように取りに行くべきでしょうか？
エージェント型ワークフローを使っていますか（たとえば、LLMがサンドボックス内でPolars/pandasコードを動的に書いて実行する、といったもの）？ それとも、事前計算済みのキューブと、強く構造化されたコンテキストプロンプトに固執していますか？ また、金融のレポーティングでうまくいった具体的なフレームワーク（LangChain、LlamaIndex、PandasAIなど）や設計パターンはありますか？
どんな洞察でもありがたいです！
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