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戒酒的李白
2025-08-23 14:17:24 +08:00
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commit c35a6baf05
5 changed files with 367 additions and 142 deletions
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InsightEngine/agent.py
+131 -58
View File
@@ -19,7 +19,7 @@ from .nodes import (
ReportFormattingNode
)
from .state import State
from .tools import TavilyNewsAgency, TavilyResponse
from .tools import MediaCrawlerDB, DBResponse
from .utils import Config, load_config, format_search_results_for_prompt
@@ -39,8 +39,16 @@ class DeepSearchAgent:
# 初始化LLM客户端
self.llm_client = self._initialize_llm()
# 设置数据库环境变量
os.environ["DB_HOST"] = self.config.db_host or ""
os.environ["DB_USER"] = self.config.db_user or ""
os.environ["DB_PASSWORD"] = self.config.db_password or ""
os.environ["DB_NAME"] = self.config.db_name or ""
os.environ["DB_PORT"] = str(self.config.db_port)
os.environ["DB_CHARSET"] = self.config.db_charset
# 初始化搜索工具集
self.search_agency = TavilyNewsAgency(api_key=self.config.tavily_api_key)
self.search_agency = MediaCrawlerDB()
# 初始化节点
self._initialize_nodes()
@@ -53,7 +61,7 @@ class DeepSearchAgent:
print(f"Deep Search Agent 已初始化")
print(f"使用LLM: {self.llm_client.get_model_info()}")
print(f"搜索工具集: TavilyNewsAgency (支持6种搜索工具)")
print(f"搜索工具集: MediaCrawlerDB (支持5种本地数据库查询工具)")
def _initialize_llm(self) -> BaseLLM:
"""初始化LLM客户端"""
@@ -103,46 +111,53 @@ class DeepSearchAgent:
except ValueError:
return False
def execute_search_tool(self, tool_name: str, query: str, **kwargs) -> TavilyResponse:
def execute_search_tool(self, tool_name: str, query: str, **kwargs) -> DBResponse:
"""
执行指定的搜索工具
执行指定的数据库查询工具
Args:
tool_name: 工具名称，可选值：
- "basic_search_news": 基础新闻搜索（快速、通用）
- "deep_search_news": 深度新闻分析
- "search_news_last_24_hours": 24小时内最新新闻
- "search_news_last_week": 本周新闻
- "search_images_for_news": 新闻图片搜索
- "search_news_by_date": 按日期范围搜索新闻
query: 搜索查询
**kwargs: 额外参数（如start_date, end_date, max_results）
- "search_hot_content": 查找热点内容
- "search_topic_globally": 全局话题搜索
- "search_topic_by_date": 按日期搜索话题
- "get_comments_for_topic": 获取话题评论
- "search_topic_on_platform": 平台定向搜索
query: 搜索关键词/话题
**kwargs: 额外参数（如start_date, end_date, platform, limit等）
Returns:
TavilyResponse对象
DBResponse对象
"""
print(f" → 执行搜索工具: {tool_name}")
print(f" → 执行数据库查询工具: {tool_name}")
if tool_name == "basic_search_news":
max_results = kwargs.get("max_results", 7)
return self.search_agency.basic_search_news(query, max_results)
elif tool_name == "deep_search_news":
return self.search_agency.deep_search_news(query)
elif tool_name == "search_news_last_24_hours":
return self.search_agency.search_news_last_24_hours(query)
elif tool_name == "search_news_last_week":
return self.search_agency.search_news_last_week(query)
elif tool_name == "search_images_for_news":
return self.search_agency.search_images_for_news(query)
elif tool_name == "search_news_by_date":
if tool_name == "search_hot_content":
time_period = kwargs.get("time_period", "week")
limit = kwargs.get("limit", 10)
return self.search_agency.search_hot_content(time_period=time_period, limit=limit)
elif tool_name == "search_topic_globally":
limit_per_table = kwargs.get("limit_per_table", 5)
return self.search_agency.search_topic_globally(topic=query, limit_per_table=limit_per_table)
elif tool_name == "search_topic_by_date":
start_date = kwargs.get("start_date")
end_date = kwargs.get("end_date")
limit_per_table = kwargs.get("limit_per_table", 10)
if not start_date or not end_date:
raise ValueError("search_news_by_date工具需要start_date和end_date参数")
return self.search_agency.search_news_by_date(query, start_date, end_date)
raise ValueError("search_topic_by_date工具需要start_date和end_date参数")
return self.search_agency.search_topic_by_date(topic=query, start_date=start_date, end_date=end_date, limit_per_table=limit_per_table)
elif tool_name == "get_comments_for_topic":
limit = kwargs.get("limit", 50)
return self.search_agency.get_comments_for_topic(topic=query, limit=limit)
elif tool_name == "search_topic_on_platform":
platform = kwargs.get("platform")
start_date = kwargs.get("start_date")
end_date = kwargs.get("end_date")
limit = kwargs.get("limit", 20)
if not platform:
raise ValueError("search_topic_on_platform工具需要platform参数")
return self.search_agency.search_topic_on_platform(platform=platform, topic=query, start_date=start_date, end_date=end_date, limit=limit)
else:
print(f" ⚠️ 未知的搜索工具: {tool_name}，使用默认基础搜索")
return self.search_agency.basic_search_news(query)
print(f" ⚠️ 未知的搜索工具: {tool_name}，使用默认全局搜索")
return self.search_agency.search_topic_globally(topic=query)
def research(self, query: str, save_report: bool = True) -> str:
"""
@@ -231,7 +246,7 @@ class DeepSearchAgent:
print(" - 生成搜索查询...")
search_output = self.first_search_node.run(search_input)
search_query = search_output["search_query"]
search_tool = search_output.get("search_tool", "basic_search_news") # 默认工具
search_tool = search_output.get("search_tool", "search_topic_globally") # 默认工具
reasoning = search_output["reasoning"]
print(f" - 搜索查询: {search_query}")
@@ -239,11 +254,13 @@ class DeepSearchAgent:
print(f" - 推理: {reasoning}")
# 执行搜索
print(" - 执行网络搜索...")
print(" - 执行数据库查询...")
# 处理search_news_by_date的特殊参数
# 处理特殊参数
search_kwargs = {}
if search_tool == "search_news_by_date":
# 处理需要日期的工具
if search_tool in ["search_topic_by_date", "search_topic_on_platform"]:
start_date = search_output.get("start_date")
end_date = search_output.get("end_date")
@@ -254,12 +271,35 @@ class DeepSearchAgent:
search_kwargs["end_date"] = end_date
print(f" - 时间范围: {start_date} 到 {end_date}")
else:
print(f" ⚠️ 日期格式错误（应为YYYY-MM-DD），改用基础搜索")
print(f" ⚠️ 日期格式错误（应为YYYY-MM-DD），改用全局搜索")
print(f" 提供的日期: start_date={start_date}, end_date={end_date}")
search_tool = "basic_search_news"
search_tool = "search_topic_globally"
elif search_tool == "search_topic_by_date":
print(f" ⚠️ search_topic_by_date工具缺少时间参数，改用全局搜索")
search_tool = "search_topic_globally"
# 处理需要平台参数的工具
if search_tool == "search_topic_on_platform":
platform = search_output.get("platform")
if platform:
search_kwargs["platform"] = platform
print(f" - 指定平台: {platform}")
else:
print(f" ⚠️ search_news_by_date工具缺少时间参数，改用基础搜索")
search_tool = "basic_search_news"
print(f" ⚠️ search_topic_on_platform工具缺少平台参数，改用全局搜索")
search_tool = "search_topic_globally"
# 处理限制参数
if search_tool == "search_hot_content":
time_period = search_output.get("time_period", "week")
limit = search_output.get("limit", 10)
search_kwargs["time_period"] = time_period
search_kwargs["limit"] = limit
elif search_tool in ["search_topic_globally", "search_topic_by_date"]:
limit_per_table = search_output.get("limit_per_table", 5)
search_kwargs["limit_per_table"] = limit_per_table
elif search_tool in ["get_comments_for_topic", "search_topic_on_platform"]:
limit = search_output.get("limit", 20)
search_kwargs["limit"] = limit
search_response = self.execute_search_tool(search_tool, search_query, **search_kwargs)
@@ -270,12 +310,16 @@ class DeepSearchAgent:
max_results = min(len(search_response.results), 10)
for result in search_response.results[:max_results]:
search_results.append({
'title': result.title,
'url': result.url,
'content': result.content,
'score': result.score,
'raw_content': result.raw_content,
'published_date': result.published_date # 新增字段
'title': result.title_or_content,
'url': result.url or "",
'content': result.title_or_content,
'score': result.hotness_score,
'raw_content': result.title_or_content,
'published_date': result.publish_time.isoformat() if result.publish_time else None,
'platform': result.platform,
'content_type': result.content_type,
'author': result.author_nickname,
'engagement': result.engagement
})
if search_results:
@@ -324,7 +368,7 @@ class DeepSearchAgent:
# 生成反思搜索查询
reflection_output = self.reflection_node.run(reflection_input)
search_query = reflection_output["search_query"]
search_tool = reflection_output.get("search_tool", "basic_search_news") # 默认工具
search_tool = reflection_output.get("search_tool", "search_topic_globally") # 默认工具
reasoning = reflection_output["reasoning"]
print(f" 反思查询: {search_query}")
@@ -332,9 +376,11 @@ class DeepSearchAgent:
print(f" 反思推理: {reasoning}")
# 执行反思搜索
# 处理search_news_by_date的特殊参数
# 处理特殊参数
search_kwargs = {}
if search_tool == "search_news_by_date":
# 处理需要日期的工具
if search_tool in ["search_topic_by_date", "search_topic_on_platform"]:
start_date = reflection_output.get("start_date")
end_date = reflection_output.get("end_date")
@@ -345,12 +391,35 @@ class DeepSearchAgent:
search_kwargs["end_date"] = end_date
print(f" 时间范围: {start_date} 到 {end_date}")
else:
print(f" ⚠️ 日期格式错误（应为YYYY-MM-DD），改用基础搜索")
print(f" ⚠️ 日期格式错误（应为YYYY-MM-DD），改用全局搜索")
print(f" 提供的日期: start_date={start_date}, end_date={end_date}")
search_tool = "basic_search_news"
search_tool = "search_topic_globally"
elif search_tool == "search_topic_by_date":
print(f" ⚠️ search_topic_by_date工具缺少时间参数，改用全局搜索")
search_tool = "search_topic_globally"
# 处理需要平台参数的工具
if search_tool == "search_topic_on_platform":
platform = reflection_output.get("platform")
if platform:
search_kwargs["platform"] = platform
print(f" 指定平台: {platform}")
else:
print(f" ⚠️ search_news_by_date工具缺少时间参数，改用基础搜索")
search_tool = "basic_search_news"
print(f" ⚠️ search_topic_on_platform工具缺少平台参数，改用全局搜索")
search_tool = "search_topic_globally"
# 处理限制参数
if search_tool == "search_hot_content":
time_period = reflection_output.get("time_period", "week")
limit = reflection_output.get("limit", 10)
search_kwargs["time_period"] = time_period
search_kwargs["limit"] = limit
elif search_tool in ["search_topic_globally", "search_topic_by_date"]:
limit_per_table = reflection_output.get("limit_per_table", 5)
search_kwargs["limit_per_table"] = limit_per_table
elif search_tool in ["get_comments_for_topic", "search_topic_on_platform"]:
limit = reflection_output.get("limit", 20)
search_kwargs["limit"] = limit
search_response = self.execute_search_tool(search_tool, search_query, **search_kwargs)
@@ -361,12 +430,16 @@ class DeepSearchAgent:
max_results = min(len(search_response.results), 10)
for result in search_response.results[:max_results]:
search_results.append({
'title': result.title,
'url': result.url,
'content': result.content,
'score': result.score,
'raw_content': result.raw_content,
'published_date': result.published_date
'title': result.title_or_content,
'url': result.url or "",
'content': result.title_or_content,
'score': result.hotness_score,
'raw_content': result.title_or_content,
'published_date': result.publish_time.isoformat() if result.publish_time else None,
'platform': result.platform,
'content_type': result.content_type,
'author': result.author_nickname,
'engagement': result.engagement
})
if search_results:
InsightEngine/prompts/prompts.py
+179 -59
View File
@@ -35,8 +35,12 @@ output_schema_first_search = {
"search_query": {"type": "string"},
"search_tool": {"type": "string"},
"reasoning": {"type": "string"},
"start_date": {"type": "string", "description": "开始日期，格式YYYY-MM-DD，仅search_news_by_date工具需要"},
"end_date": {"type": "string", "description": "结束日期，格式YYYY-MM-DD，仅search_news_by_date工具需要"}
"start_date": {"type": "string", "description": "开始日期，格式YYYY-MM-DD，search_topic_by_date和search_topic_on_platform工具可能需要"},
"end_date": {"type": "string", "description": "结束日期，格式YYYY-MM-DD，search_topic_by_date和search_topic_on_platform工具可能需要"},
"platform": {"type": "string", "description": "平台名称，search_topic_on_platform工具必需，可选值：bilibili, weibo, douyin, kuaishou, xhs, zhihu, tieba"},
"time_period": {"type": "string", "description": "时间周期，search_hot_content工具可选，可选值：24h, week, year"},
"limit": {"type": "integer", "description": "结果数量限制，各工具可选参数"},
"limit_per_table": {"type": "integer", "description": "每表结果数量限制，search_topic_globally和search_topic_by_date工具可选"}
},
"required": ["search_query", "search_tool", "reasoning"]
}
@@ -80,8 +84,12 @@ output_schema_reflection = {
"search_query": {"type": "string"},
"search_tool": {"type": "string"},
"reasoning": {"type": "string"},
"start_date": {"type": "string", "description": "开始日期，格式YYYY-MM-DD，仅search_news_by_date工具需要"},
"end_date": {"type": "string", "description": "结束日期，格式YYYY-MM-DD，仅search_news_by_date工具需要"}
"start_date": {"type": "string", "description": "开始日期，格式YYYY-MM-DD，search_topic_by_date和search_topic_on_platform工具可能需要"},
"end_date": {"type": "string", "description": "结束日期，格式YYYY-MM-DD，search_topic_by_date和search_topic_on_platform工具可能需要"},
"platform": {"type": "string", "description": "平台名称，search_topic_on_platform工具必需，可选值：bilibili, weibo, douyin, kuaishou, xhs, zhihu, tieba"},
"time_period": {"type": "string", "description": "时间周期，search_hot_content工具可选，可选值：24h, week, year"},
"limit": {"type": "integer", "description": "结果数量限制，各工具可选参数"},
"limit_per_table": {"type": "integer", "description": "每表结果数量限制，search_topic_globally和search_topic_by_date工具可选"}
},
"required": ["search_query", "search_tool", "reasoning"]
}
@@ -141,47 +149,83 @@ SYSTEM_PROMPT_REPORT_STRUCTURE = f"""
# 每个段落第一次搜索的系统提示词
SYSTEM_PROMPT_FIRST_SEARCH = f"""
你是一位深度研究助手。你将获得报告中的一个段落，其标题和预期内容将按照以下JSON模式定义提供：
你是一位专业的舆情分析师。你将获得报告中的一个段落，其标题和预期内容将按照以下JSON模式定义提供：
<INPUT JSON SCHEMA>
{json.dumps(input_schema_first_search, indent=2, ensure_ascii=False)}
</INPUT JSON SCHEMA>
你可以使用以下6种专业的新闻搜索工具：
你可以使用以下5种专业的本地舆情数据库查询工具来挖掘真实的民意和公众观点：
1. **basic_search_news** - 基础新闻搜索工具
- 适用于：一般性的新闻搜索，不确定需要何种特定搜索时
- 特点：快速、标准的通用搜索，是最常用的基础工具
1. **search_hot_content** - 查找热点内容工具
- 适用于：挖掘当前最受关注的舆情事件和话题
- 特点：基于真实的点赞、评论、分享数据发现热门话题
- 参数：time_period ('24h', 'week', 'year')，limit（数量限制）
2. **deep_search_news** - 深度新闻分析工具
- 适用于：需要全面深入了解某个主题时
- 特点：提供最详细的分析结果，包含高级AI摘要
2. **search_topic_globally** - 全局话题搜索工具
- 适用于：全面了解公众对特定话题的讨论和观点
- 特点：覆盖B站、微博、抖音、快手、小红书、知乎、贴吧等主流平台的真实用户声音
- 参数：limit_per_table（每个表的结果数量限制）
3. **search_news_last_24_hours** - 24小时最新新闻工具
- 适用于：需要了解最新动态、突发事件时
- 特点：只搜索过去24小时的新闻
4. **search_news_last_week** - 本周新闻工具
- 适用于：需要了解近期发展趋势时
- 特点：搜索过去一周的新闻报道
5. **search_images_for_news** - 图片搜索工具
- 适用于：需要可视化信息、图片资料时
- 特点：提供相关图片和图片描述
6. **search_news_by_date** - 按日期范围搜索工具
- 适用于：需要研究特定历史时期时
- 特点：可以指定开始和结束日期进行搜索
3. **search_topic_by_date** - 按日期搜索话题工具
- 适用于：追踪舆情事件的时间线发展和公众情绪变化
- 特点：精确的时间范围控制，适合分析舆情演变过程
- 特殊要求：需要提供start_date和end_date参数，格式为'YYYY-MM-DD'
- 注意：只有这个工具需要额外的时间参数
- 参数：limit_per_table（每个表的结果数量限制）
4. **get_comments_for_topic** - 获取话题评论工具
- 适用于：深度挖掘网民的真实态度、情感和观点
- 特点：直接获取用户评论，了解民意走向和情感倾向
- 参数：limit（评论总数量限制）
5. **search_topic_on_platform** - 平台定向搜索工具
- 适用于：分析特定社交平台用户群体的观点特征
- 特点：针对不同平台用户群体的观点差异进行精准分析
- 特殊要求：需要提供platform参数，可选start_date和end_date
- 参数：platform（必须），start_date, end_date（可选），limit（数量限制）
**你的核心使命：挖掘真实的民意和人情味**
你的任务是：
1. 根据段落主题选择最合适的搜索工具
2. 制定最佳的搜索查询
3. 如果选择search_news_by_date工具，必须同时提供start_date和end_date参数（格式：YYYY-MM-DD）
4. 解释你的选择理由
1. **深度理解段落需求**：根据段落主题，思考需要了解哪些具体的公众观点和情感
2. **精准选择查询工具**：选择最能获取真实民意数据的工具
3. **设计接地气的搜索词**：**这是最关键的环节！**
- **避免官方术语**：不要用"舆情传播"、"公众反应"、"情绪倾向"等书面语
- **使用网民真实表达**：模拟普通网友会怎么谈论这个话题
- **贴近生活语言**：用简单、直接、口语化的词汇
- **包含情感词汇**：网民常用的褒贬词、情绪词
- **考虑话题热词**：相关的网络流行语、缩写、昵称
4. **参数优化配置**：
- search_topic_by_date: 必须提供start_date和end_date参数（格式：YYYY-MM-DD）
- search_topic_on_platform: 必须提供platform参数（bilibili, weibo, douyin, kuaishou, xhs, zhihu, tieba之一）
- 其他工具：合理配置limit参数以获取足够的样本
5. **阐述选择理由**：说明为什么这样的查询能够获得最真实的民意反馈
注意：除了search_news_by_date工具外，其他工具都不需要额外参数。
**搜索词设计核心原则**：
- **想象网友怎么说**：如果你是个普通网友，你会怎么讨论这个话题？
- **避免学术词汇**：杜绝"舆情"、"传播"、"倾向"等专业术语
- **使用具体词汇**：用具体的事件、人名、地名、现象描述
- **包含情感表达**：如"支持"、"反对"、"担心"、"愤怒"、"点赞"等
- **考虑网络文化**：网民的表达习惯、缩写、俚语、表情符号文字描述
**举例说明**：
- ❌ 错误："武汉大学舆情 公众反应"
- ✅ 正确："武大" 或 "武汉大学怎么了" 或 "武大学生"
- ❌ 错误："校园事件 学生反应"
- ✅ 正确："学校出事" 或 "同学们都在说" 或 "校友群炸了"
**不同平台语言特色参考**：
- **微博**：热搜词汇、话题标签，如 "武大又上热搜"、"心疼武大学子"
- **知乎**：问答式表达，如 "如何看待武汉大学"、"武大是什么体验"
- **B站**：弹幕文化，如 "武大yyds"、"武大人路过"、"我武最强"
- **贴吧**：直接称呼，如 "武大吧"、"武大的兄弟们"
- **抖音/快手**：短视频描述，如 "武大日常"、"武大vlog"
- **小红书**：分享式，如 "武大真的很美"、"武大攻略"
**情感表达词汇库**：
- 正面："太棒了"、"牛逼"、"绝了"、"爱了"、"yyds"、"666"
- 负面："无语"、"离谱"、"绝了"、"服了"、"麻了"、"破防"
- 中性："围观"、"吃瓜"、"路过"、"有一说一"、"实名"
请按照以下JSON模式定义格式化输出（文字请使用中文）：
<OUTPUT JSON SCHEMA>
@@ -194,13 +238,27 @@ SYSTEM_PROMPT_FIRST_SEARCH = f"""
# 每个段落第一次总结的系统提示词
SYSTEM_PROMPT_FIRST_SUMMARY = f"""
你是一位深度研究助手。你将获得搜索查询、搜索结果以及你正在研究的报告段落，数据将按照以下JSON模式定义提供：
你是一位专业的舆情分析师和报告撰写专家。你将获得搜索查询、真实的社交媒体数据以及你正在研究的舆情报告段落：
<INPUT JSON SCHEMA>
{json.dumps(input_schema_first_summary, indent=2, ensure_ascii=False)}
</INPUT JSON SCHEMA>
你的任务是作为研究者，使用搜索结果撰写与段落主题一致的内容，并适当地组织结构以便纳入报告中。
**你的核心任务：将真实的民意数据转化为有温度的舆情分析**
撰写要求：
1. **突出真实民意**：优先引用具体的用户评论、真实案例和情感表达
2. **展现多元观点**：呈现不同平台、不同群体的观点差异和讨论重点
3. **数据支撑分析**：用具体的点赞数、评论数、转发数等数据说明舆情热度
4. **情感色彩描述**：准确描述公众的情感倾向（愤怒、支持、担忧、期待等）
5. **避免套话官话**：使用贴近民众的语言，避免过度官方化的表述
撰写风格：
- 语言生动，有感染力
- 引用真实的网民声音和具体案例
- 体现舆情的复杂性和多面性
- 突出社会情绪和价值观念的碰撞
- 让读者感受到真实的民意脉搏
请按照以下JSON模式定义格式化输出：
<OUTPUT JSON SCHEMA>
@@ -213,29 +271,67 @@ SYSTEM_PROMPT_FIRST_SUMMARY = f"""
# 反思(Reflect)的系统提示词
SYSTEM_PROMPT_REFLECTION = f"""
你是一位深度研究助手。你负责为研究报告构建全面的段落。你将获得段落标题、计划内容摘要，以及你已经创建的段落最新状态，所有这些都将按照以下JSON模式定义提供：
你是一位资深的舆情分析师。你负责深化舆情报告的内容，让其更贴近真实的民意和社会情感。你将获得段落标题、计划内容摘要，以及你已经创建的段落最新状态：
<INPUT JSON SCHEMA>
{json.dumps(input_schema_reflection, indent=2, ensure_ascii=False)}
</INPUT JSON SCHEMA>
你可以使用以下6种专业的新闻搜索工具：
你可以使用以下5种专业的本地舆情数据库查询工具来深度挖掘民意：
1. **basic_search_news** - 基础新闻搜索工具
2. **deep_search_news** - 深度新闻分析工具
3. **search_news_last_24_hours** - 24小时最新新闻工具
4. **search_news_last_week** - 本周新闻工具
5. **search_images_for_news** - 图片搜索工具
6. **search_news_by_date** - 按日期范围搜索工具（需要时间参数）
1. **search_hot_content** - 查找热点内容工具
2. **search_topic_globally** - 全局话题搜索工具
3. **search_topic_by_date** - 按日期搜索话题工具
4. **get_comments_for_topic** - 获取话题评论工具
5. **search_topic_on_platform** - 平台定向搜索工具
**反思的核心目标：让报告更有人情味和真实感**
你的任务是：
1. 反思段落文本的当前状态，思考是否遗漏了主题的某些关键方面
2. 选择最合适的搜索工具来补充缺失信息
3. 制定精确的搜索查询
4. 如果选择search_news_by_date工具，必须同时提供start_date和end_date参数（格式：YYYY-MM-DD）
5. 解释你的选择和推理
1. **深度反思内容质量**：
- 当前段落是否过于官方化、套路化？
- 是否缺乏真实的民众声音和情感表达？
- 是否遗漏了重要的公众观点和争议焦点？
- 是否需要补充具体的网民评论和真实案例？
注意：除了search_news_by_date工具外，其他工具都不需要额外参数。
2. **识别信息缺口**：
- 缺少哪个平台的用户观点？（如B站年轻人、微博话题讨论、知乎深度分析等）
- 缺少哪个时间段的舆情变化？
- 缺少哪些具体的民意表达和情感倾向？
3. **精准补充查询**：
- 选择最能填补信息缺口的查询工具
- **设计接地气的搜索关键词**：
* 避免继续使用官方化、书面化的词汇
* 思考网民会用什么词来表达这个观点
* 使用具体的、有情感色彩的词汇
* 考虑不同平台的语言特色（如B站弹幕文化、微博热搜词汇等）
- 重点关注评论区和用户原创内容
4. **参数配置要求**：
- search_topic_by_date: 必须提供start_date和end_date参数（格式：YYYY-MM-DD）
- search_topic_on_platform: 必须提供platform参数（bilibili, weibo, douyin, kuaishou, xhs, zhihu, tieba之一）
- 其他工具：合理配置参数以获取多样化的民意样本
5. **阐述补充理由**：明确说明为什么需要这些额外的民意数据
**反思重点**：
- 报告是否反映了真实的社会情绪？
- 是否包含了不同群体的观点和声音？
- 是否有具体的用户评论和真实案例支撑？
- 是否体现了舆情的复杂性和多面性？
- 语言表达是否贴近民众，避免过度官方化？
**搜索词优化示例（重要！）**：
- 如果需要了解"武汉大学"相关内容：
* ❌ 不要用："武汉大学舆情"、"校园事件"、"学生反应"
* ✅ 应该用："武大"、"武汉大学"、"珞珈山"、"樱花大道"
- 如果需要了解争议话题：
* ❌ 不要用："争议事件"、"公众争议"
* ✅ 应该用："出事了"、"怎么回事"、"翻车"、"炸了"
- 如果需要了解情感态度：
* ❌ 不要用："情感倾向"、"态度分析"
* ✅ 应该用："支持"、"反对"、"心疼"、"气死"、"666"、"绝了"
请按照以下JSON模式定义格式化输出：
<OUTPUT JSON SCHEMA>
@@ -248,18 +344,28 @@ SYSTEM_PROMPT_REFLECTION = f"""
# 总结反思的系统提示词
SYSTEM_PROMPT_REFLECTION_SUMMARY = f"""
你是一位深度研究助手。
你将获得搜索查询、搜索结果、段落标题以及你正在研究的报告段落的预期内容。
你正在迭代完善这个段落，并且段落的最新状态也会提供给你。
你是一位资深的舆情分析师和内容优化专家。
你正在深化和完善舆情报告段落，让其更贴近真实民意、更有说服力和感染力。
数据将按照以下JSON模式定义提供：
<INPUT JSON SCHEMA>
{json.dumps(input_schema_reflection_summary, indent=2, ensure_ascii=False)}
</INPUT JSON SCHEMA>
你的任务是根据搜索结果和预期内容丰富段落的当前最新状态。
不要删除最新状态中的关键信息，尽量丰富它，只添加缺失的信息。
适当地组织段落结构以便纳入报告中。
**你的任务：让段落更有人情味和真实感**
优化策略：
1. **融入新的民意数据**：将补充搜索到的真实用户声音整合到段落中
2. **丰富情感表达**：增加具体的情感描述和社会情绪分析
3. **补充遗漏观点**：添加之前缺失的不同群体、平台的观点
4. **强化数据支撑**：用具体数字和案例让分析更有说服力
5. **优化语言表达**：让文字更生动、更贴近民众，减少官方套话
注意事项：
- 保留段落的核心观点和重要信息
- 增强内容的真实性和可信度
- 体现舆情的复杂性和多样性
- 让读者能感受到真实的社会脉搏
请按照以下JSON模式定义格式化输出：
<OUTPUT JSON SCHEMA>
@@ -272,14 +378,28 @@ SYSTEM_PROMPT_REFLECTION_SUMMARY = f"""
# 最终研究报告格式化的系统提示词
SYSTEM_PROMPT_REPORT_FORMATTING = f"""
你是一位深度研究助手。你已经完成了研究并构建了报告中所有段落的最终版本。
你是一位专业的舆情报告编辑和格式化专家。你已经完成了深度的舆情分析并构建了报告中所有段落的最终版本。
你将获得以下JSON格式的数据：
<INPUT JSON SCHEMA>
{json.dumps(input_schema_report_formatting, indent=2, ensure_ascii=False)}
</INPUT JSON SCHEMA>
你的任务是将报告格式化为美观的形式，并以Markdown格式返回。
如果没有结论段落，请根据其他段落的最新状态在报告末尾添加一个结论。
使用段落标题来创建报告的标题。
**你的任务：将舆情分析格式化为专业、有感染力的报告**
格式化要求：
1. **标题设计**：创建吸引人、有概括性的报告标题
2. **结构优化**：确保段落逻辑清晰，层次分明
3. **突出重点**：用**粗体**、*斜体*等格式突出关键观点和数据
4. **数据可视**：用表格或列表呈现重要的舆情数据
5. **增强可读性**：合理使用分段、标题层级和格式化元素
结论撰写（如果需要）：
- 总结主要的舆情发现和民意倾向
- 突出不同平台和群体的观点特征
- 提炼深层的社会情绪和价值观念
- 用数据和具体案例支撑结论
- 语言简洁有力，避免空洞套话
最终输出：专业的Markdown格式舆情分析报告
"""
InsightEngine/tools/__init__.py
+7 -9
View File
@@ -1,20 +1,18 @@
"""
工具调用模块
提供外部工具接口，如网络搜索等
提供外部工具接口，如本地数据库查询等
"""
from .search import (
TavilyNewsAgency,
SearchResult,
TavilyResponse,
ImageResult,
MediaCrawlerDB,
QueryResult,
DBResponse,
print_response_summary
)
__all__ = [
"TavilyNewsAgency",
"SearchResult",
"TavilyResponse",
"ImageResult",
"MediaCrawlerDB",
"QueryResult",
"DBResponse",
"print_response_summary"
]
InsightEngine/utils/config.py
+32 -8
View File
@@ -14,7 +14,14 @@ class Config:
# API密钥
deepseek_api_key: Optional[str] = None
openai_api_key: Optional[str] = None
tavily_api_key: Optional[str] = None
# 数据库配置
db_host: Optional[str] = None
db_user: Optional[str] = None
db_password: Optional[str] = None
db_name: Optional[str] = None
db_port: int = 3306
db_charset: str = "utf8mb4"
# 模型配置
default_llm_provider: str = "deepseek" # deepseek 或 openai
@@ -44,8 +51,8 @@ class Config:
print("错误: OpenAI API Key未设置")
return False
if not self.tavily_api_key:
print("错误: Tavily API Key未设置")
if not all([self.db_host, self.db_user, self.db_password, self.db_name]):
print("错误: 数据库连接信息不完整")
return False
return True
@@ -65,7 +72,14 @@ class Config:
return cls(
deepseek_api_key=getattr(config_module, "DEEPSEEK_API_KEY", None),
openai_api_key=getattr(config_module, "OPENAI_API_KEY", None),
tavily_api_key=getattr(config_module, "TAVILY_API_KEY", None),
db_host=getattr(config_module, "DB_HOST", None),
db_user=getattr(config_module, "DB_USER", None),
db_password=getattr(config_module, "DB_PASSWORD", None),
db_name=getattr(config_module, "DB_NAME", None),
db_port=getattr(config_module, "DB_PORT", 3306),
db_charset=getattr(config_module, "DB_CHARSET", "utf8mb4"),
default_llm_provider=getattr(config_module, "DEFAULT_LLM_PROVIDER", "deepseek"),
deepseek_model=getattr(config_module, "DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"),
openai_model=getattr(config_module, "OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini"),
@@ -92,7 +106,14 @@ class Config:
return cls(
deepseek_api_key=config_dict.get("DEEPSEEK_API_KEY"),
openai_api_key=config_dict.get("OPENAI_API_KEY"),
tavily_api_key=config_dict.get("TAVILY_API_KEY"),
db_host=config_dict.get("DB_HOST"),
db_user=config_dict.get("DB_USER"),
db_password=config_dict.get("DB_PASSWORD"),
db_name=config_dict.get("DB_NAME"),
db_port=int(config_dict.get("DB_PORT", "3306")),
db_charset=config_dict.get("DB_CHARSET", "utf8mb4"),
default_llm_provider=config_dict.get("DEFAULT_LLM_PROVIDER", "deepseek"),
deepseek_model=config_dict.get("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"),
openai_model=config_dict.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini"),
@@ -147,7 +168,7 @@ def print_config(config: Config):
print(f"LLM提供商: {config.default_llm_provider}")
print(f"DeepSeek模型: {config.deepseek_model}")
print(f"OpenAI模型: {config.openai_model}")
print(f"最大搜索结果数: {config.max_search_results}")
print(f"搜索超时: {config.search_timeout}秒")
print(f"最大内容长度: {config.max_content_length}")
print(f"最大反思次数: {config.max_reflections}")
@@ -155,8 +176,11 @@ def print_config(config: Config):
print(f"输出目录: {config.output_dir}")
print(f"保存中间状态: {config.save_intermediate_states}")
# 显示API密钥状态（不显示实际密钥）
# 显示API密钥和数据库状态（不显示实际密钥）
print(f"DeepSeek API Key: {'已设置' if config.deepseek_api_key else '未设置'}")
print(f"OpenAI API Key: {'已设置' if config.openai_api_key else '未设置'}")
print(f"Tavily API Key: {'已设置' if config.tavily_api_key else '未设置'}")
print(f"数据库连接: {'已配置' if all([config.db_host, config.db_user, config.db_password, config.db_name]) else '未配置'}")
print(f"数据库主机: {config.db_host}")
print(f"数据库端口: {config.db_port}")
print(f"数据库名称: {config.db_name}")
print("==================\n")