666ghj
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24 KiB
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<img src="static/image/logo_compressed.png" alt="Weibo Public Opinion Analysis System Logo" width="100%">
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<a href="https://trendshift.io/repositories/15286" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/15286" alt="666ghj%2FBettaFish | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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<a href="https://leaflow.net/" target="_blank"><img src="static/image/Leaflow_logo.png" alt="666ghj%2FWeibo_PublicOpinion_AnalysisSystem | Leaflow" style="width: 150px;" width="150"/></a>
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/stargazers)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/watchers)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/network)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/issues)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/pulls)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/blob/main/LICENSE)
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem)
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[](https://hub.docker.com/)
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[English](./README-EN.md) | [中文文档](./README.md)
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## ⚡ 项目概述
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“**微舆**” 是一个从0实现的创新型 多智能体 舆情分析系统，帮助大家破除信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求，智能体开始全自动分析 国内外30+主流社媒 与 数百万条大众评论。
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> “微舆”谐音“微鱼”，BettaFish是一种体型很小但非常好斗、漂亮的鱼，它象征着“小而强大，不畏挑战”
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查看系统以“武汉大学舆情”为例，生成的研究报告：[武汉大学品牌声誉深度分析报告](./final_reports/final_report__20250827_131630.html)
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不仅仅体现在报告质量上，相比同类产品，我们拥有🚀六大优势：
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1. **AI驱动的全域监控**：AI爬虫集群7x24小时不间断作业，全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容，更能下钻至海量用户评论，让您听到最真实、最广泛的大众声音。
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2. **超越LLM的复合分析引擎**：我们不仅依赖设计的5类专业Agent，更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作，确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
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3. **强大的多模态能力**：突破图文限制，能深度解析抖音、快手等短视频内容，并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，让您全面掌握舆情动态。
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4. **Agent“论坛”协作机制**：为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式，引入辩论主持人模型，通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化，更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
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5. **公私域数据无缝融合**：平台不仅分析公开舆情，还提供高安全性的接口，支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒，为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
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6. **轻量化与高扩展性框架**：基于纯Python模块化设计，实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰，开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑，实现平台的快速扩展与深度定制。
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**始于舆情，而不止于舆情**。“微舆”的目标，是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎。
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> 举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt，就可以把他变成一个金融领域的市场分析系统
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> 附一个比较活跃的L站项目讨论帖：https://linux.do/t/topic/1009280
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<img src="static/image/system_schematic.png" alt="banner" width="800">
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告别传统的数据看板，在“微舆”，一切由一个简单的问题开始，您只需像对话一样，提出您的分析需求
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## 🏗️ 系统架构
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### 整体架构图
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**Insight Agent** 私有数据库挖掘：私有舆情数据库深度分析AI代理
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**Media Agent** 多模态内容分析：具备强大多模态能力的AI代理
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**Query Agent** 精准信息搜索：具备国内外网页搜索能力的AI代理
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**Report Agent** 智能报告生成：内置模板的多轮报告生成AI代理
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<img src="static/image/framework.png" alt="banner" width="800">
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### 一次完整分析流程
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| 步骤 | 阶段名称 | 主要操作 | 参与组件 | 循环特性 |
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|------|----------|----------|----------|----------|
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| 1 | 用户提问 | Flask主应用接收查询 | Flask主应用 | - |
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| 2 | 并行启动 | 三个Agent同时开始工作 | Query Agent、Media Agent、Insight Agent | - |
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| 3 | 初步分析 | 各Agent使用专属工具进行概览搜索 | 各Agent + 专属工具集 | - |
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| 4 | 策略制定 | 基于初步结果制定分块研究策略 | 各Agent内部决策模块 | - |
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| 5-N | **循环阶段** | **论坛协作 + 深度研究** | **ForumEngine + 所有Agent** | **多轮循环** |
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| 5.1 | 深度研究 | 各Agent基于论坛主持人引导进行专项搜索 | 各Agent + 反思机制 + 论坛引导 | 每轮循环 |
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| 5.2 | 论坛协作 | ForumEngine监控Agent发言并生成主持人总结 | ForumEngine + LLM主持人 | 每轮循环 |
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| 5.3 | 交流融合 | 各Agent根据讨论调整研究方向 | 各Agent + forum_reader工具 | 每轮循环 |
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| N+1 | 结果整合 | Report Agent收集所有分析结果和论坛内容 | Report Agent | - |
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| N+2 | 报告生成 | 动态选择模板和样式，多轮生成最终报告 | Report Agent + 模板引擎 | - |
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### 项目代码结构树
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```
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Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/
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├── QueryEngine/ # 国内外新闻广度搜索Agent
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│ ├── agent.py # Agent主逻辑
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│ ├── llms/ # LLM接口封装
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│ ├── nodes/ # 处理节点
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│ ├── tools/ # 搜索工具
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│ ├── utils/ # 工具函数
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│ └── ... # 其他模块
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├── MediaEngine/ # 强大的多模态理解Agent
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│ ├── agent.py # Agent主逻辑
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│ ├── nodes/ # 处理节点
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│ ├── llms/ # LLM接口
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│ ├── tools/ # 搜索工具
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│ ├── utils/ # 工具函数
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||
│ └── ... # 其他模块
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├── InsightEngine/ # 私有数据库挖掘Agent
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│ ├── agent.py # Agent主逻辑
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│ ├── llms/ # LLM接口封装
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│ │ └── base.py # 统一的 OpenAI 兼容客户端
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│ ├── nodes/ # 处理节点
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│ │ ├── base_node.py # 基础节点类
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│ │ ├── formatting_node.py # 格式化节点
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│ │ ├── report_structure_node.py # 报告结构节点
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│ │ ├── search_node.py # 搜索节点
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│ │ └── summary_node.py # 总结节点
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│ ├── tools/ # 数据库查询和分析工具
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│ │ ├── keyword_optimizer.py # Qwen关键词优化中间件
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│ │ ├── search.py # 数据库操作工具集
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│ │ └── sentiment_analyzer.py # 情感分析集成工具
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│ ├── state/ # 状态管理
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ └── state.py # Agent状态定义
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│ ├── prompts/ # 提示词模板
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ └── prompts.py # 各类提示词
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│ └── utils/ # 工具函数
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│ ├── __init__.py
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│ ├── config.py # 配置管理
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│ └── text_processing.py # 文本处理工具
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├── ReportEngine/ # 多轮报告生成Agent
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│ ├── agent.py # Agent主逻辑
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│ ├── llms/ # LLM接口
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│ ├── nodes/ # 报告生成节点
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│ │ ├── template_selection.py # 模板选择节点
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│ │ └── html_generation.py # HTML生成节点
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│ ├── report_template/ # 报告模板库
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│ │ ├── 社会公共热点事件分析.md
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│ │ ├── 商业品牌舆情监测.md
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│ │ └── ... # 更多模板
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│ └── flask_interface.py # Flask API接口
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├── ForumEngine/ # 论坛引擎简易实现
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│ ├── monitor.py # 日志监控和论坛管理
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│ └── llm_host.py # 论坛主持人LLM模块
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├── MindSpider/ # 微博爬虫系统
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│ ├── main.py # 爬虫主程序
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│ ├── config.py # 爬虫配置文件
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│ ├── BroadTopicExtraction/ # 话题提取模块
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│ │ ├── database_manager.py # 数据库管理器
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│ │ ├── get_today_news.py # 今日新闻获取
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│ │ ├── main.py # 话题提取主程序
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│ │ └── topic_extractor.py # 话题提取器
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│ ├── DeepSentimentCrawling/ # 深度舆情爬取
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│ │ ├── keyword_manager.py # 关键词管理器
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│ │ ├── main.py # 深度爬取主程序
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│ │ ├── MediaCrawler/ # 媒体爬虫核心
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│ │ └── platform_crawler.py # 平台爬虫管理
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│ └── schema/ # 数据库结构
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│ ├── db_manager.py # 数据库管理器
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│ ├── init_database.py # 数据库初始化
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│ └── mindspider_tables.sql # 数据库表结构
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├── SentimentAnalysisModel/ # 情感分析模型集合
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│ ├── WeiboSentiment_Finetuned/ # 微调BERT/GPT-2模型
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│ ├── WeiboMultilingualSentiment/# 多语言情感分析（推荐）
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│ ├── WeiboSentiment_SmallQwen/ # 小参数Qwen3微调
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│ └── WeiboSentiment_MachineLearning/ # 传统机器学习方法
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├── SingleEngineApp/ # 单独Agent的Streamlit应用
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│ ├── query_engine_streamlit_app.py
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│ ├── media_engine_streamlit_app.py
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│ └── insight_engine_streamlit_app.py
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├── templates/ # Flask模板
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│ └── index.html # 主界面前端
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├── static/ # 静态资源
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├── logs/ # 运行日志目录
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├── final_reports/ # 最终生成的HTML报告文件
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├── utils/ # 通用工具函数
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│ ├── forum_reader.py # Agent间论坛通信
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│ └── retry_helper.py # 网络请求重试机制工具
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├── app.py # Flask主应用入口
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├── config.py # 全局配置文件
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└── requirements.txt # Python依赖包清单
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```
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## 🚀 快速开始
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> 如果你是初次学习一个Agent系统的搭建，可以从一个非常简单的demo开始：[Deep Search Agent Demo](https://github.com/666ghj/DeepSearchAgent-Demo)
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### 环境要求
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- **操作系统**: Windows、Linux、MacOS
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- **Python版本**: 3.9+
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- **Conda**: Anaconda或Miniconda
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- **数据库**: MySQL（可选择我们的云数据库服务）
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- **内存**: 建议2GB以上
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### 1. 创建Conda环境
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```bash
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# 创建conda环境
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conda create -n your_conda_name python=3.11
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||
conda activate your_conda_name
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```
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### 2. 安装依赖包
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```bash
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# 基础依赖安装
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pip install -r requirements.txt
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#========下面是可选项========
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# 如果需要本地情感分析功能，安装PyTorch
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# CPU版本
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pip install torch torchvision torchaudio
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# CUDA 11.8版本（如有GPU）
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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# 安装transformers等AI相关依赖
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pip install transformers scikit-learn xgboost
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||
```
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### 3. 安装Playwright浏览器驱动
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```bash
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# 安装浏览器驱动（用于爬虫功能）
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playwright install chromium
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```
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### 4. 配置系统
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#### 4.1 配置API密钥
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编辑 `config.py` 文件，填入您的API密钥（您也可以选择自己的模型、搜索代理，详情见config文件内）：
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```python
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# MySQL数据库配置
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DB_HOST = "localhost"
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DB_PORT = 3306
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DB_USER = "your_username"
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DB_PASSWORD = "your_password"
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||
DB_NAME = "your_db_name"
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DB_CHARSET = "utf8mb4"
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# LLM配置
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# 您可以更改每个部分LLM使用的API，只要兼容OpenAI请求格式都可以
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# Insight Agent
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INSIGHT_ENGINE_API_KEY = "your_api_key"
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INSIGHT_ENGINE_BASE_URL = "https://api.moonshot.cn/v1"
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INSIGHT_ENGINE_MODEL_NAME = "kimi-k2-0711-preview"
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# Media Agent
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||
...
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```
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#### 4.2 数据库初始化
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**选择1：使用本地数据库**
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> MindSpider爬虫系统跟舆情系统是各自独立的，所以需要再去`MindSpider\config.py`配置一下
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```bash
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# 本地MySQL数据库初始化
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cd MindSpider
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python schema/init_database.py
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```
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**选择2：使用云数据库服务（推荐）**
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我们提供便捷的云数据库服务，包含日均10万+真实舆情数据，目前**免费申请**！
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- 真实舆情数据，实时更新
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- 多维度标签分类
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- 高可用云端服务
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- 专业技术支持
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**联系我们申请免费云数据库访问：📧 670939375@qq.com**
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> 为进行数据合规性审查与服务升级，云数据库自2025年10月1日起暂停接收新的使用申请
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### 5. 启动系统
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#### 5.1 完整系统启动（推荐）
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```bash
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# 在项目根目录下，激活conda环境
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conda activate your_conda_name
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# 启动主应用即可
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python app.py
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```
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> 注1：一次运行终止后，streamlit app可能结束异常仍然占用端口，此时搜索占用端口的进程kill掉即可
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> 注2：数据爬取需要单独操作，见5.3指引
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> 注3：如果服务器远程部署出现页面显示问题，见[PR#45](https://github.com/666ghj/BettaFish/pull/45)
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访问 http://localhost:5000 即可使用完整系统
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#### 5.2 单独启动某个Agent
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```bash
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||
# 启动QueryEngine
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||
streamlit run SingleEngineApp/query_engine_streamlit_app.py --server.port 8503
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||
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# 启动MediaEngine
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streamlit run SingleEngineApp/media_engine_streamlit_app.py --server.port 8502
|
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# 启动InsightEngine
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||
streamlit run SingleEngineApp/insight_engine_streamlit_app.py --server.port 8501
|
||
```
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#### 5.3 爬虫系统单独使用
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这部分有详细的配置文档：[MindeSpider使用说明](./MindSpider/README.md)
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```bash
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# 进入爬虫目录
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cd MindSpider
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||
# 项目初始化
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python main.py --setup
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# 运行完整爬虫流程
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python main.py --complete --date 2024-01-20
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||
# 仅运行话题提取
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python main.py --broad-topic --date 2024-01-20
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||
# 仅运行深度爬取
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||
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs dy wb
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```
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## ⚙️ 高级配置
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### 修改关键参数
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#### Agent配置参数
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每个Agent都有专门的配置文件，可根据需求调整，下面是部分示例：
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```python
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# QueryEngine/utils/config.py
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||
class Config:
|
||
max_reflections = 2 # 反思轮次
|
||
max_search_results = 15 # 最大搜索结果数
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||
max_content_length = 8000 # 最大内容长度
|
||
|
||
# MediaEngine/utils/config.py
|
||
class Config:
|
||
comprehensive_search_limit = 10 # 综合搜索限制
|
||
web_search_limit = 15 # 网页搜索限制
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||
|
||
# InsightEngine/utils/config.py
|
||
class Config:
|
||
default_search_topic_globally_limit = 200 # 全局搜索限制
|
||
default_get_comments_limit = 500 # 评论获取限制
|
||
max_search_results_for_llm = 50 # 传给LLM的最大结果数
|
||
```
|
||
|
||
#### 情感分析模型配置
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||
|
||
```python
|
||
# InsightEngine/tools/sentiment_analyzer.py
|
||
SENTIMENT_CONFIG = {
|
||
'model_type': 'multilingual', # 可选: 'bert', 'multilingual', 'qwen'等
|
||
'confidence_threshold': 0.8, # 置信度阈值
|
||
'batch_size': 32, # 批处理大小
|
||
'max_sequence_length': 512, # 最大序列长度
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 接入不同的LLM模型
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||
|
||
支持任意openAI调用格式的LLM提供商，只需要在/config.py中填写对应的KEY、BASE_URL、MODEL_NAME即可。
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||
> 什么是openAI调用格式？下面提供一个简单的例子：
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||
>```python
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||
>from openai import OpenAI
|
||
>
|
||
>client = OpenAI(api_key="your_api_key",
|
||
> base_url="https://api.siliconflow.cn/v1")
|
||
>
|
||
>response = client.chat.completions.create(
|
||
> model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
|
||
> messages=[
|
||
> {'role': 'user',
|
||
> 'content': "推理模型会给市场带来哪些新的机会"}
|
||
> ],
|
||
>)
|
||
>
|
||
>complete_response = response.choices[0].message.content
|
||
>print(complete_response)
|
||
>```
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||
|
||
### 更改情感分析模型
|
||
|
||
系统集成了多种情感分析方法，可根据需求选择：
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||
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||
#### 1. 多语言情感分析
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||
```bash
|
||
cd SentimentAnalysisModel/WeiboMultilingualSentiment
|
||
python predict.py --text "This product is amazing!" --lang "en"
|
||
```
|
||
|
||
#### 2. 小参数Qwen3微调
|
||
|
||
```bash
|
||
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_SmallQwen
|
||
python predict_universal.py --text "这次活动办得很成功"
|
||
```
|
||
|
||
#### 3. 基于BERT的微调模型
|
||
|
||
```bash
|
||
# 使用BERT中文模型
|
||
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/BertChinese-Lora
|
||
python predict.py --text "这个产品真的很不错"
|
||
```
|
||
|
||
#### 4. GPT-2 LoRA微调模型
|
||
|
||
```bash
|
||
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/GPT2-Lora
|
||
python predict.py --text "今天心情不太好"
|
||
```
|
||
|
||
#### 5. 传统机器学习方法
|
||
|
||
```bash
|
||
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_MachineLearning
|
||
python predict.py --model_type "svm" --text "服务态度需要改进"
|
||
```
|
||
|
||
### 接入自定义业务数据库
|
||
|
||
#### 1. 修改数据库连接配置
|
||
|
||
```python
|
||
# config.py 中添加您的业务数据库配置
|
||
BUSINESS_DB_HOST = "your_business_db_host"
|
||
BUSINESS_DB_PORT = 3306
|
||
BUSINESS_DB_USER = "your_business_user"
|
||
BUSINESS_DB_PASSWORD = "your_business_password"
|
||
BUSINESS_DB_NAME = "your_business_database"
|
||
```
|
||
|
||
#### 2. 创建自定义数据访问工具
|
||
|
||
```python
|
||
# InsightEngine/tools/custom_db_tool.py
|
||
class CustomBusinessDBTool:
|
||
"""自定义业务数据库查询工具"""
|
||
|
||
def __init__(self):
|
||
self.connection_config = {
|
||
'host': config.BUSINESS_DB_HOST,
|
||
'port': config.BUSINESS_DB_PORT,
|
||
'user': config.BUSINESS_DB_USER,
|
||
'password': config.BUSINESS_DB_PASSWORD,
|
||
'database': config.BUSINESS_DB_NAME,
|
||
}
|
||
|
||
def search_business_data(self, query: str, table: str):
|
||
"""查询业务数据"""
|
||
# 实现您的业务逻辑
|
||
pass
|
||
|
||
def get_customer_feedback(self, product_id: str):
|
||
"""获取客户反馈数据"""
|
||
# 实现客户反馈查询逻辑
|
||
pass
|
||
```
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#### 3. 集成到InsightEngine
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```python
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# InsightEngine/agent.py 中集成自定义工具
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from .tools.custom_db_tool import CustomBusinessDBTool
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class DeepSearchAgent:
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def __init__(self, config=None):
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# ... 其他初始化代码
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self.custom_db_tool = CustomBusinessDBTool()
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def execute_custom_search(self, query: str):
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"""执行自定义业务数据搜索"""
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return self.custom_db_tool.search_business_data(query, "your_table")
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```
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### 自定义报告模板
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#### 1. 在Web界面中上传
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系统支持上传自定义模板文件（.md或.txt格式），可在生成报告时选择使用。
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#### 2. 创建模板文件
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在 `ReportEngine/report_template/` 目录下创建新的模板，我们的Agent会自行选用最合适的模板。
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## 🤝 贡献指南
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我们欢迎所有形式的贡献！
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### 如何贡献
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1. **Fork项目**到您的GitHub账号
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2. **创建Feature分支**：`git checkout -b feature/AmazingFeature`
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3. **提交更改**：`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`
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4. **推送到分支**：`git push origin feature/AmazingFeature`
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5. **开启Pull Request**
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### 开发规范
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- 代码遵循PEP8规范
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- 提交信息使用清晰的中英文描述
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- 新功能需要包含相应的测试用例
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- 更新相关文档
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## 🦖 下一步开发计划
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现在系统只完成了"三板斧"中的前两步，即：输入要求->详细分析，还缺少一步预测，直接将他继续交给LLM是不具有说服力的。
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<div align="center">
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<img src="static/image/banner_compressed.png" alt="banner" width="800">
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</div>
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目前我们经过很长一段时间的爬取收集，拥有了大量全网话题热度随时间、爆点等的变化趋势热度数据，已经具备了可以开发预测模型的条件。我们团队将运用时序模型、图神经网络、多模态融合等预测模型技术储备于此，实现真正基于数据驱动的舆情预测功能。
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## ⚠️ 免责声明
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**重要提醒：本项目仅供学习、学术研究和教育目的使用**
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1. **合规性声明**：
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- 本项目中的所有代码、工具和功能均仅供学习、学术研究和教育目的使用
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- 严禁将本项目用于任何商业用途或盈利性活动
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- 严禁将本项目用于任何违法、违规或侵犯他人权益的行为
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2. **爬虫功能免责**：
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- 项目中的爬虫功能仅用于技术学习和研究目的
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- 使用者必须遵守目标网站的robots.txt协议和使用条款
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- 使用者必须遵守相关法律法规，不得进行恶意爬取或数据滥用
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- 因使用爬虫功能产生的任何法律后果由使用者自行承担
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3. **数据使用免责**：
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- 项目涉及的数据分析功能仅供学术研究使用
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- 严禁将分析结果用于商业决策或盈利目的
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- 使用者应确保所分析数据的合法性和合规性
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4. **技术免责**：
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- 本项目按"现状"提供，不提供任何明示或暗示的保证
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- 作者不对使用本项目造成的任何直接或间接损失承担责任
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- 使用者应自行评估项目的适用性和风险
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5. **责任限制**：
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- 使用者在使用本项目前应充分了解相关法律法规
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- 使用者应确保其使用行为符合当地法律法规要求
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- 因违反法律法规使用本项目而产生的任何后果由使用者自行承担
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**请在使用本项目前仔细阅读并理解上述免责声明。使用本项目即表示您已同意并接受上述所有条款。**
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## 📄 许可证
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本项目采用 [GPL-2.0许可证](LICENSE)。详细信息请参阅LICENSE文件。
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## 🎉 支持与联系
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### 获取帮助
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- **项目主页**：[GitHub仓库](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem)
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- **问题反馈**：[Issues页面](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/issues)
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- **功能建议**：[Discussions页面](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/discussions)
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### 联系方式
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- 📧 **邮箱**：670939375@qq.com
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### 商务合作
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- **企业定制开发**
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- **大数据服务**
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- **学术合作**
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- **技术培训**
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## 👥 贡献者
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感谢以下优秀的贡献者们：
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[](https://github.com/666ghj/Weibo_PublicOpinion_AnalysisSystem/graphs/contributors)
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## 📈 项目统计
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<a href="https://www.star-history.com/#666ghj/BettaFish&type=date&legend=top-left">
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<picture>
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<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/BettaFish&type=date&theme=dark&legend=top-left" />
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<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/BettaFish&type=date&legend=top-left" />
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<img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=666ghj/BettaFish&type=date&legend=top-left" />
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</picture>
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</a>
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