A atualização final do projeto MLOps destaca a integração bem-sucedida do cache semântico usando o banco de dados vetorial Qdrant, aprimorando o armazenamento de relatórios de mercado e dados de desempenho com um TTL de 24 horas para filtragem baseada em ticker. O projeto, concebido como uma prova de conceito, inclui componentes-chave como engenharia de características com RSI, MACD e OHLCV, além do uso da API do Yahoo Finance para dados diários de ações. O projeto também apresenta um modelo LSTM treinado para previsões de ações de 7 dias, aprendizado por transferência para adaptação de modelos e monitoramento com MLflow. Endpoints FastAPI facilitam o treinamento e a previsão, enquanto Redis e Docker garantem cache eficiente e implantação. O projeto será publicado no GitHub, com planos para um e-book e implantação adicional na AWS.