Bản cập nhật cuối cùng về dự án MLOps nhấn mạnh việc tích hợp thành công bộ nhớ đệm ngữ nghĩa sử dụng cơ sở dữ liệu vector Qdrant, nâng cao khả năng lưu trữ các báo cáo thị trường và dữ liệu hiệu suất với thời gian tồn tại 24 giờ cho việc lọc theo mã chứng khoán. Dự án, được thiết kế như một bằng chứng khái niệm, bao gồm các thành phần chính như kỹ thuật đặc trưng với RSI, MACD và OHLCV, cùng việc sử dụng API Yahoo Finance để lấy dữ liệu cổ phiếu hàng ngày. Dự án cũng có mô hình LSTM được đào tạo để dự đoán cổ phiếu trong 7 ngày, học chuyển giao để điều chỉnh mô hình, và giám sát bằng MLflow. Các điểm cuối FastAPI hỗ trợ việc đào tạo và dự đoán, trong khi Redis và Docker đảm bảo bộ nhớ đệm và triển khai hiệu quả. Dự án sẽ được công bố trên GitHub, với kế hoạch xuất bản sách điện tử và triển khai thêm trên AWS.