diff --git a/.dockerignore b/.dockerignore new file mode 100644 index 0000000..753c373 --- /dev/null +++ b/.dockerignore @@ -0,0 +1,8 @@ +.git +.venv +node_modules +frontend/node_modules +frontend/dist +backend/data +backend/.env +*.log diff --git a/.gitignore b/.gitignore index c6ea1d2..549c3aa 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -15,6 +15,9 @@ build/ # 日志 *.log +# Local runtime state +backend/data/ + # 系统文件 .DS_Store Thumbs.db diff --git a/.txt b/.txt index e0760a0..102ee09 100644 --- a/.txt +++ b/.txt @@ -1,5 +1,5 @@ # OpenAI API 配置（使用 DeepSeek） -OPENAI_API_KEY=sk-3acec92e29fe4df383224c493f044c67 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-chat @@ -7,4 +7,4 @@ OPENAI_MODEL=deepseek-chat HOST=0.0.0.0 PORT=8000 -TAVILY_API_KEY=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 \ No newline at end of file +TAVILY_API_KEY=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 diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md new file mode 100644 index 0000000..f557435 --- /dev/null +++ b/AGENTS.md @@ -0,0 +1,89 @@ +# Agent Handoff Notes + +This project is a React 18 + FastAPI macroeconomic causal analysis app. The current active product surface is CausalFlow v2. + +## Project Structure + +Backend: + +- v2 router: `backend/app/api/v2_router.py` mounted at `/api/v2`. +- v1 router: `backend/app/api/causal_router.py` mounted at `/api/v1`, legacy. +- v2 service: `backend/app/services/v2_analysis_service.py`. +- API version guide: `backend/API_VERSIONS.md` explains v1 vs v2. + +Frontend: + +- Main app: `frontend/src/App.jsx`. +- Production components: `frontend/src/components/`. +- Demo files, when present, belong under `frontend/src/demo/`. + +Documentation: + +- v2 docs: `docs/v2-architecture.md`, `docs/v2-api-guide.md`, `docs/v2-runbook.md`. +- Roadmaps: `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` and `PROJECT_ROADMAP.md`. +- Cleanup report: `CLEANUP_REPORT.md` records the 2026-05-06 cleanup when present. + +## Current v2 Entry Points + +- Backend router: `backend/app/api/v2_router.py`, mounted at `/api/v2` from `backend/main.py`. +- v2 orchestration/session service: `backend/app/services/v2_analysis_service.py`. +- Frontend workspace: `frontend/src/App.jsx`. +- Multi-input form: `frontend/src/components/QueryPanel.jsx`. +- Graph presentation: `frontend/src/components/CausalGraph.jsx` and `frontend/src/components/CustomNode.jsx`. + +## Run Commands + +Backend: + +```powershell +cd backend +python -m uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 +``` + +Frontend: + +```powershell +cd frontend +npm.cmd run dev -- --host 0.0.0.0 --port 5173 +``` + +Build verification: + +```powershell +cd frontend +npm.cmd run build +``` + +In the Codex sandbox, Vite/esbuild may require elevated execution because it starts a child process. + +## Important Constraints + +- Do not reintroduce hard-coded API keys in docs or code. Use `backend/.env` with `OPENAI_API_KEY`. +- The repository was cleaned on 2026-05-06: temporary/debug files were removed, obsolete components were deleted, and demo files were organized to `frontend/src/demo/`. Keep edits scoped to production files. +- v2 is designed to run without an LLM key by using deterministic macro fallback graphs. Search and LLM enrichment improve quality when keys are present. +- Generated runtime DB files under `backend/data/` are local state and should not be committed. +- SearchService duplication in `two_pass_causal_service.py` was fixed; shared search behavior should live in `search_service.py`. +- v1 is legacy/stateless and v2 is recommended/session-based. See `backend/API_VERSIONS.md` when available. + +## Cross-Platform Shared Knowledge + + + +### Project Facts + +- Product priority is CausalFlow v2: a session-based macroeconomic causal analysis workspace for multi-input synthesis, iterative deep expansion, node expansion, and real-time node enrichment. +- Recommended API surface is `/api/v2`; `/api/v1` remains legacy and stateless. +- v2 session state is persisted through SQLite by `backend/app/services/v2_analysis_service.py`; generated files under `backend/data/` are runtime state and should not be committed. +- The graph presentation was redesigned on 2026-05-07 to use layered lanes, cluster filters, and edge modes (`main`, `focus`, `all`) so dense macro graphs remain readable. +- The left input sidebar was fixed on 2026-05-07 with `min-h-0` and internal scrolling so many clues can be entered. + +### Conventions + +- Keep real API keys out of repository docs and code. Use `backend/.env` and placeholders in committed files. +- Prefer v2 docs for new work: `docs/v2-architecture.md`, `docs/v2-api-guide.md`, and `docs/v2-runbook.md`. +- Keep temporary smoke-test SQLite data out of git. + +### References + +- Claude memory path inspected for this project: `C:\Users\28203\.claude\projects\X--vibe-coding-6-----\memory`. +- Existing Claude project memories cover product vision, search pipeline fixes, and the 2026-05-06 cleanup. diff --git a/CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md b/CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md index 8a1d86e..6984e4a 100644 --- a/CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md +++ b/CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md @@ -1,5 +1,9 @@ # 因果推演引擎 - 系统架构文档 (SSOT) +> **文档范围:** 本文档专注于 v2 版本的系统架构、技术实现和开发路线图。 +> +> **相关文档:** 如需了解整体项目规划和长期愿景，请参考 `PROJECT_ROADMAP.md` + ## 核心愿景 构建一个全自动因果推断引擎，将碎片化的宏观经济、地缘政治新闻转化为由"节点"和"有向边"构成的知识图谱。通过 AI 驱动的因果关系抽取，实现从非结构化文本到结构化因果链的自动化转换，为金融市场宏观分析提供可视化、可追溯的推理依据。 diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md new file mode 100644 index 0000000..f26105a --- /dev/null +++ b/CLAUDE.md @@ -0,0 +1,82 @@ +# Claude Handoff Notes + +This file mirrors the project-level instructions in `AGENTS.md` for Claude Code. Keep these two files synchronized when project facts, routes, environment variables, or run commands change. + +## Current Project + +This is a React 18 + FastAPI macroeconomic causal analysis app. The current active product surface is CausalFlow v2. + +## Project Structure + +Backend: + +- v2 router: `backend/app/api/v2_router.py` mounted at `/api/v2`. +- v1 router: `backend/app/api/causal_router.py` mounted at `/api/v1`, legacy. +- v2 service: `backend/app/services/v2_analysis_service.py`. +- API version guide: `backend/API_VERSIONS.md`. + +Frontend: + +- Main app: `frontend/src/App.jsx`. +- Multi-input panel: `frontend/src/components/QueryPanel.jsx`. +- Graph view: `frontend/src/components/CausalGraph.jsx`. +- Node card: `frontend/src/components/CustomNode.jsx`. +- Demo files, when present, belong under `frontend/src/demo/`. + +Documentation: + +- v2 docs: `docs/v2-architecture.md`, `docs/v2-api-guide.md`, `docs/v2-runbook.md`. +- Roadmaps: `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` and `PROJECT_ROADMAP.md`. + +## Run Commands + +Backend: + +```powershell +cd backend +python -m uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 +``` + +Frontend: + +```powershell +cd frontend +npm.cmd run dev -- --host 0.0.0.0 --port 5173 +``` + +Frontend build: + +```powershell +cd frontend +npm.cmd run build +``` + +## Important Constraints + +- Do not commit API keys. Use `backend/.env` with `OPENAI_API_KEY`. +- v2 can run without an LLM key by using deterministic macro fallback graphs. LLM/search keys improve quality when present. +- Generated runtime DB files under `backend/data/` are local state and should not be committed. +- Keep edits scoped; the repository has historical docs and pre-existing dirty files. + +## Cross-Platform Shared Knowledge + + + +### Project Facts + +- Product priority is CausalFlow v2: a session-based macroeconomic causal analysis workspace for multi-input synthesis, iterative deep expansion, node expansion, and real-time node enrichment. +- Recommended API surface is `/api/v2`; `/api/v1` remains legacy and stateless. +- v2 session state is persisted through SQLite by `backend/app/services/v2_analysis_service.py`; generated files under `backend/data/` are runtime state and should not be committed. +- The graph presentation was redesigned on 2026-05-07 to use layered lanes, cluster filters, and edge modes (`main`, `focus`, `all`) so dense macro graphs remain readable. +- The left input sidebar was fixed on 2026-05-07 with `min-h-0` and internal scrolling so many clues can be entered. + +### Conventions + +- Keep real API keys out of repository docs and code. Use `backend/.env` and placeholders in committed files. +- Prefer v2 docs for new work: `docs/v2-architecture.md`, `docs/v2-api-guide.md`, and `docs/v2-runbook.md`. +- Keep temporary smoke-test SQLite data out of git. + +### References + +- Claude memory path inspected for this project: `C:\Users\28203\.claude\projects\X--vibe-coding-6-----\memory`. +- Existing Claude project memories cover product vision, search pipeline fixes, and the 2026-05-06 cleanup. diff --git a/CLEANUP_REPORT.md b/CLEANUP_REPORT.md new file mode 100644 index 0000000..4e26ea5 --- /dev/null +++ b/CLEANUP_REPORT.md @@ -0,0 +1,338 @@ +# 项目清理完成报告 + +**清理日期:** 2026-05-06 +**清理范围:** 全项目文档、代码和结构优化 + +--- + +## 清理成果总结 + +### 📊 数据统计 + +- **删除文档:** 30+ 个临时/调试文档 +- **删除代码:** 3 个废弃前端组件 +- **删除脚本:** 6 个临时测试和上传脚本 +- **修复代码问题:** 1 个严重的代码重复问题 +- **新增文档:** 1 个 API 版本说明文档 +- **组织文件:** 9 个演示文件移动到专门目录 + +--- + +## 详细清理内容 + +### 1. 根目录清理 + +**删除的临时文档 (17个):** +- `DEBUG_REPORT.md` - CORS 调试笔记 +- `QUICK_TEST.md` - 快速测试指南 +- `YAHOO_FINANCE_429_FIX.md` - 限流修复笔记 +- `YAHOO_FINANCE_BYPASS.md` - 绕过架构 +- `图谱空白问题排查.md` - 故障排查 +- `弹簧阻尼交互优化.md` - 交互优化 +- `数据时间追踪实现总结.md` - 实现总结 +- `置信度计算系统完整指南.md` - 计算指南 +- `语法错误修复确认.md` - 错误修复 +- `动画优化完成报告.md` - 动画报告 +- `动画优化总结.md` - 动画总结 +- `动画问题修复报告.md` - 动画修复 +- `后端修复总结.md` - 后端修复 +- `后端卡住问题-快速修复.md` - 快速修复 +- `后端检查和修复完成报告.md` - 修复报告 +- `后端问题完全修复-最终总结.md` - 最终总结 +- `上传到GitHub.md` - 上传指南 + +**删除的重复文档 (2个):** +- `QUICKSTART.md` - 英文快速开始(保留了更详细的中文版) +- `启动指南.md` - 中文启动指南(保留了更全面的"如何启动.md") + +**删除的临时脚本 (6个):** +- `test_quick.bat` - 快速测试脚本 +- `test_yahoo.py` - Yahoo 测试(backend已有) +- `upload_to_github.bat` - 上传脚本 +- `upload_to_github.ps1` - PowerShell上传脚本 +- `package.json` - 重复的包文件 +- `package-lock.json` - 重复的锁文件 + +**更新的文档 (2个):** +- `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` - 添加了范围说明(v2专用) +- `PROJECT_ROADMAP.md` - 添加了范围说明(整体项目) + +--- + +### 2. Backend 清理 + +**删除的临时文档 (9个):** +- `URGENT_FIX.md` - 紧急修复笔记 +- `SUMMARY_TEST.md` - 摘要测试 +- `修复完成.md` - 修复完成 +- `修复完成-缩进错误.md` - 缩进错误修复 +- `后端修复和QVeris接入总结.md` - 修复总结 +- `后端性能优化说明.md` - 性能优化 +- `性能优化完成-修正版.md` - 性能优化修正 +- `性能优化完成.md` - 性能优化 +- `问题修复说明.md` - 问题修复 + +**删除的临时测试文件 (2个):** +- `test_fix.py` - 修复后验证 +- `test_import.py` - 导入检查 + +**修复的代码问题 (1个):** +- `app/services/two_pass_causal_service.py` - 删除了重复的 SearchService 类定义(64行代码),改为从 `search_service.py` 导入 + +**重新生成的配置文件 (1个):** +- `.env.example` - 修复了编码损坏问题,重新生成了UTF-8格式的模板 + +**新增的文档 (1个):** +- `API_VERSIONS.md` - 详细说明 v1 和 v2 API 的区别、使用场景和迁移指南 + +--- + +### 3. Frontend 清理 + +**删除的重复文档 (5个):** +- `快速启动指南.md` - 与根目录重复 +- `立即使用指南.md` - 与根目录重复 +- `动画效果演示.md` - 临时演示文档 +- `拖动性能优化总结.md` - 优化总结 +- `问题修复说明.md` - 问题修复 + +**删除的废弃组件 (3个):** +- `src/components/DataSourcesPanel.jsx` - 已被新设计替代 +- `src/components/Sidebar.jsx` - 已被 NodeDetailDrawer 替代 +- `src/components/CausalGraphViewer.jsx` - 已被直接使用 CausalGraph 替代 + +**组织的演示文件 (9个移动到 `src/demo/`):** +- `ExamplePage.jsx` - 示例页面 +- `StreamingResearchPage.jsx` - 流式研究演示 +- `NodeDetailDrawerDemo.jsx` - 组件演示 +- `AnimationDemo.jsx` - 动画测试 +- `LoadingOverlay.jsx` - 加载组件 +- `NodeDetailDrawer.example.jsx` - 示例代码 +- `NodeDetailDrawer.testData.js` - 测试数据 +- `NodeDetailDrawer.README.md` - 组件文档 +- `NodeDetailDrawer.integration.md` - 集成指南 + +**更新的文档 (1个):** +- `REFACTOR_NOTES.md` - 更新了文件清单,反映当前状态 + +--- + +## 代码质量改进 + +### 修复的严重问题 + +**SearchService 重复定义:** +- **问题:** `two_pass_causal_service.py` 中完整复制了 `SearchService` 类(64行代码) +- **影响:** 代码重复,维护困难,可能导致行为不一致 +- **修复:** 删除重复代码,改为 `from .search_service import SearchService` +- **验证:** 运行 `python backend/test_backend.py` 通过 + +--- + +## 文档改进 + +### 新增文档 + +**backend/API_VERSIONS.md:** +- 详细对比 v1 和 v2 API +- 说明各自的特点和适用场景 +- 提供迁移指南 +- 包含性能对比表格 + +### 更新文档 + +**路线图文档:** +- `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` - 明确标注为 v2 技术架构文档 +- `PROJECT_ROADMAP.md` - 明确标注为整体项目规划文档 +- 两个文档互相引用,避免混淆 + +**前端重构文档:** +- `frontend/REFACTOR_NOTES.md` - 更新文件清单,标注已删除和已移动的文件 + +--- + +## 项目结构优化 + +### 清理前的问题 + +``` +项目根目录/ +├── 17个临时调试文档 ❌ +├── 4个重复的启动/部署指南 ❌ +├── 6个临时测试脚本 ❌ +├── backend/ +│ ├── 9个临时修复文档 ❌ +│ ├── 2个临时测试文件 ❌ +│ └── 重复的SearchService代码 ❌ +└── frontend/ + ├── 5个重复文档 ❌ + ├── 3个废弃组件 ❌ + └── 演示文件混在组件目录 ❌ +``` + +### 清理后的结构 + +``` +项目根目录/ +├── README.md (主入口) +├── 如何启动.md (统一的启动指南) +├── DEPLOYMENT.md (Docker部署) +├── 部署指南.md (GitHub+云部署) +├── CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md (v2技术架构) +├── PROJECT_ROADMAP.md (整体项目规划) +├── 核心架构文档 ✅ +├── backend/ +│ ├── API_VERSIONS.md (新增) ✅ +│ ├── .env.example (修复编码) ✅ +│ ├── 核心API文档 ✅ +│ └── 无重复代码 ✅ +└── frontend/ + ├── 核心文档 ✅ + ├── src/ + │ ├── components/ (只有生产组件) ✅ + │ └── demo/ (所有演示文件) ✅ + └── 无废弃组件 ✅ +``` + +--- + +## 验证结果 + +### Backend 验证 + +```bash +$ python backend/test_backend.py +============================================================ +测试后端服务模块导入 +============================================================ +[OK] FastAPI 导入成功 +[OK] Pydantic 导入成功 +[OK] OpenAI 导入成功 +[OK] EnhancedTargetResearchService 导入成功 +[OK] CausalService 导入成功 +[OK] NodeSensingService 导入成功 +[OK] Router 导入成功 +[OK] Main 应用导入成功 +============================================================ +所有模块导入成功！后端程序正常。 +============================================================ +``` + +✅ **所有导入测试通过,SearchService 修复成功** + +--- + +## 保留的重要文件 + +### 根目录 +- `README.md` - 项目主文档 +- `如何启动.md` - 最全面的启动指南 +- `DEPLOYMENT.md` - Docker 部署指南 +- `部署指南.md` - GitHub + 云部署指南 +- `AGENTS.md` - Agent 交接文档 +- `MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md` - 多工具路由架构 +- `TWO_PASS_ARCHITECTURE.md` - 双阶段架构 +- `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` - v2 技术路线图 +- `PROJECT_ROADMAP.md` - 整体项目路线图 +- `北欧极简风格设计说明.md` - 设计指南 + +### Backend +- 所有核心 API 文档(11个) +- 所有测试文件(6个保留的) +- 新增的 `API_VERSIONS.md` + +### Frontend +- 所有核心文档(5个) +- 所有生产组件 +- 演示文件整理到 `src/demo/` + +--- + +## 建议的后续步骤 + +### 1. 提交清理改动 + +```bash +git add . +git commit -m "项目大清理: 删除30+临时文档,修复SearchService重复,组织演示文件 + +- 删除根目录17个临时调试文档 +- 删除backend 9个临时修复文档 +- 删除frontend 5个重复文档和3个废弃组件 +- 修复two_pass_causal_service.py中SearchService重复定义 +- 重新生成.env.example修复编码问题 +- 新增API_VERSIONS.md说明v1/v2区别 +- 移动9个演示文件到frontend/src/demo/ +- 更新路线图文档添加范围说明 +- 删除6个临时测试和上传脚本 +- 删除根目录重复的package.json + +验证: backend/test_backend.py 全部通过 +" +``` + +### 2. 更新 README.md + +建议在 README.md 中添加: +- 指向 `API_VERSIONS.md` 的链接 +- 说明 v2 是推荐版本 +- 指向两个路线图文档的链接和说明 + +### 3. 考虑添加 .gitignore 规则 + +```gitignore +# 临时文档 +*修复*.md +*优化*.md +*问题*.md +*总结*.md +DEBUG_*.md +URGENT_*.md + +# 临时脚本 +test_*.bat +upload_*.bat +upload_*.ps1 +``` + +### 4. 文档维护建议 + +- 定期检查是否有新的临时文档累积 +- 修复完成后及时删除调试文档 +- 使用 git commit message 记录修复内容,而不是创建单独的修复文档 + +--- + +## 清理效果 + +### 文件数量对比 + +| 类别 | 清理前 | 清理后 | 减少 | +|------|--------|--------|------| +| 根目录文档 | ~30个 | ~12个 | -18个 | +| Backend文档 | ~20个 | ~12个 | -8个 | +| Frontend文档 | ~15个 | ~6个 | -9个 | +| 废弃组件 | 3个 | 0个 | -3个 | +| 临时脚本 | 6个 | 0个 | -6个 | + +**总计减少:** ~44个文件/组件 + +### 代码质量提升 + +- ✅ 消除了 SearchService 重复定义(64行重复代码) +- ✅ 修复了 .env.example 编码问题 +- ✅ 所有导入测试通过 +- ✅ 项目结构更清晰 + +### 可维护性提升 + +- ✅ 文档结构清晰,无重复 +- ✅ 演示代码独立组织 +- ✅ API 版本说明完善 +- ✅ 路线图文档职责明确 + +--- + +**清理完成时间:** 2026-05-06 +**验证状态:** ✅ 通过 +**建议操作:** 提交改动并推送到远程仓库 diff --git a/DEBUG_REPORT.md b/DEBUG_REPORT.md deleted file mode 100644 index f7f43f2..0000000 --- a/DEBUG_REPORT.md +++ /dev/null @@ -1,174 +0,0 @@ -# 因果引擎 Debug 报告 - -## 问题诊断 - -用户反馈：前端一直显示"运行中"状态，转圈无结果。 - -## 根本原因 - -通过审查代码和日志，发现了以下关键问题： - -### 1. **CORS 配置错误** ⚠️ 最严重 -**位置**: `backend/main.py` - -**问题**: -```python -allow_origins=["http://localhost:5173"] # 只允许 5173 端口 -``` - -**实际情况**: 前端运行在 5174 端口（因为 5173 被占用） - -**影响**: 浏览器阻止所有跨域请求，导致前端无法与后端通信 - -**修复**: -```python -allow_origins=["http://localhost:5173", "http://localhost:5174"] # 支持两个端口 -``` - ---- - -### 2. **域名白名单加载失败** 🔧 -**位置**: `backend/app/services/multi_tool_router_service.py` - -**问题**: -```python -def _get_all_search_domains(self) -> List[str]: - domains = [] - for category in self.config["search_domains"].values(): - if isinstance(category, list): # ❌ 错误：配置是嵌套字典，不是列表 - domains.extend(category) - return domains -``` - -**结果**: 白名单域名数量为 0，导致所有搜索都失败 - -**修复**: -```python -def _get_all_search_domains(self) -> List[str]: - domains = [] - for category_name, category_data in self.config["search_domains"].items(): - if category_name == "description": - continue - if isinstance(category_data, dict) and "domains" in category_data: - domains.extend(category_data["domains"]) - return domains -``` - -**验证**: 日志显示从 `0 个` 增加到 `22 个` ✅ - ---- - -### 3. **默认路由规则缺失字段** 🔧 -**位置**: `backend/app/services/multi_tool_router_service.py` - -**问题**: 当节点类型没有匹配规则时，默认规则缺少 `tier_1_domains` 和 `tier_2_domains` 字段 - -**影响**: 瀑布流搜索逻辑无法获取白名单，导致搜索失败 - -**修复**: -```python -# 默认规则：使用新闻搜索 -all_domains = self._get_all_search_domains() - -return { - "primary_strategy": "news_search", - "fallback_strategy": None, - "preferred_apis": [], - "tier_1_domains": all_domains[:10] if len(all_domains) > 10 else all_domains, - "tier_2_domains": all_domains[10:] if len(all_domains) > 10 else [] -} -``` - ---- - -## 修复验证 - -### 后端日志对比 - -**修复前**: -``` -2026-02-19 19:32:38 [INFO] - 搜索域名白名单: 0 个 -``` - -**修复后**: -``` -2026-02-19 21:15:04 [INFO] - 搜索域名白名单: 22 个 -``` - -### 系统状态 - -✅ 后端运行正常 (PID: 20840, 端口: 8000) -✅ 前端运行正常 (端口: 5174) -✅ CORS 配置已修复 -✅ 域名白名单加载成功 -✅ 健康检查通过: `{"status":"healthy"}` - ---- - -## 下一步操作 - -### 1. 刷新浏览器页面 -按 `Ctrl + Shift + R` 强制刷新，清除缓存 - -### 2. 测试分析功能 -在前端输入查询（如"黄金价格"），点击"开始分析" - -### 3. 检查浏览器控制台 -按 `F12` 打开开发者工具，查看是否还有错误 - -### 4. 查看后端日志 -观察终端输出，确认请求正常处理 - ---- - -## 预期行为 - -修复后，系统应该： - -1. **Pass 1**: 生成因果图谱拓扑结构（15-20秒） -2. **Pass 2**: 动态富化节点状态（10-15秒） - - 使用 Yahoo Finance 直连获取金融数据 - - 使用新闻搜索获取其他信息 - - 白名单过滤确保数据质量 -3. **返回结果**: 显示因果关系图谱，包含实时数据 - ---- - -## 技术细节 - -### 系统架构 -- **前端**: Vite + React + ReactFlow (端口 5174) -- **后端**: FastAPI + Python (端口 8000) -- **LLM**: DeepSeek API (deepseek-reasoner 模型) -- **数据源**: Mock 模式（未配置真实搜索 API） - -### 双阶段分析流程 -1. **Pass 1**: LLM 生成因果图谱结构 -2. **Pass 2**: 多路由数据获取 - - 路由 1: Yahoo Finance 直连（资产价格） - - 路由 2: 结构化 API（宏观指标，Mock 模式） - - 路由 3: 新闻搜索（事件/情绪，Mock 模式） - ---- - -## 已修复文件清单 - -1. `backend/main.py` - CORS 配置 -2. `backend/app/services/multi_tool_router_service.py` - 域名白名单加载 + 默认路由规则 - ---- - -## 注意事项 - -⚠️ **Mock 模式**: 当前系统运行在 Mock 模式，搜索引擎返回模拟数据。如需真实数据，请配置： -- `TAVILY_API_KEY` 或 `SERPER_API_KEY` (搜索引擎) -- `FRED_API_KEY` (美联储经济数据) -- `TUSHARE_TOKEN` (中国金融数据) - -⚠️ **端口冲突**: 如果 5173 端口被释放，前端可能切换回 5173，届时需要重启前端服务。 - ---- - -生成时间: 2026-02-19 21:15 -修复人员: Claude (Cursor AI) - diff --git a/DEPLOYMENT.md b/DEPLOYMENT.md index 129d71f..0f6e6a4 100644 --- a/DEPLOYMENT.md +++ b/DEPLOYMENT.md @@ -14,7 +14,7 @@ 在项目根目录创建 `.env` 文件： ```bash -OPENAI_API_KEY=sk-3acec92e29fe4df383224c493f044c67 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-reasoner ``` @@ -289,3 +289,21 @@ cd ../frontend && npm install && npm run build sudo cp -r dist/* /var/www/html/ ``` + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile new file mode 100644 index 0000000..8535059 --- /dev/null +++ b/Dockerfile @@ -0,0 +1,16 @@ +FROM node:20-alpine AS frontend-build +WORKDIR /frontend +COPY frontend/package*.json ./ +RUN npm ci +COPY frontend/ ./ +RUN npm run build + +FROM python:3.11-slim +WORKDIR /app +COPY backend/requirements.txt ./ +RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt +COPY backend/ ./ +COPY --from=frontend-build /frontend/dist ./static +ENV PYTHONUNBUFFERED=1 +EXPOSE 8000 +CMD ["sh", "-c", "uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port ${PORT:-8000}"] diff --git a/MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md b/MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md index beb55b7..3911727 100644 --- a/MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md +++ b/MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md @@ -332,3 +332,21 @@ backend/ 系统现在能够智能选择最优数据源，并在遇到障碍时自动降级，确保数据获取的鲁棒性。 + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/PROJECT_ROADMAP.md b/PROJECT_ROADMAP.md new file mode 100644 index 0000000..3fcde1a --- /dev/null +++ b/PROJECT_ROADMAP.md @@ -0,0 +1,158 @@ +# 因果推演引擎 v2.0 — 项目规划 + +> **文档范围:** 本文档描述整体项目愿景、产品规划和长期发展方向。 +> +> **相关文档:** 如需了解 v2 版本的技术架构和实现细节，请参考 `CAUSAL_FLOW_ROADMAP.md` + +**最后更新**: 2026-05-05 +**当前阶段**: Phase 1 骨架已落地，进入数据与可视化打磨 +**优先级**: 多输入综合分析 > 深度迭代分析 > 真实数据管道 > 高级可视化 + +--- + +## 项目愿景 + +从**浅层单输入分析工具**升级为**深度多维宏观经济因果分析平台**。 + +用户场景：宏观经济研究者需要分析黄金价格，涉及美联储利率、美元信用、全球资金流向、日元套息交易、地缘政治等数十个相互关联的因素。当前工具无法： +- 从多个看似不相关的输入中发现隐藏关联 +- 自动发现并补全影响因素 +- 输出复杂的多维因果图谱 +- 获取最新实时数据 + +--- + +## 核心问题诊断 + +| 问题 | 根因 | 影响 | +|------|------|------| +| 分析太浅 | 单次 LLM 调用生成全部拓扑，max 3 层 7 节点，无迭代深化 | 无法探索复杂因果链 | +| 不能多输入分析 | 所有 API 只接受单个 query/target 字符串 | 无法综合多个信息源 | +| 不能自动发现关联因素 | 无图扩展机制，生成后图谱静态不变 | 用户无法交互式探索 | +| 搜不到最新数据 | 结构化 API 100% mock；搜索 5s 超时无重试；白名单过滤丢弃 80%+ 结果 | 节点数据过时/缺失 | +| 图谱太简单 | 固定 5 种节点类型，仅 dagre 布局，无层级/聚类/子图 | 50+ 节点图谱无法导航 | + +--- + +## 实施分期 + +### Phase 1: 多输入综合分析 + 深度扩展（3-4 周）⭐ 最高优先级 + +**目标**: 输入 N 条不相关信息 → AI 找出隐藏关联 → 发现共同影响目标 → 自动补全其他因素 + +**后端任务**: +- [x] 修复搜索管道: 超时 5s→15s、指数退避重试(3次)、质量评分替代白名单 +- [x] 构建 v2 深度扩展骨架（`V2AnalysisService.analyze_deep_stream`，支持 SSE 分层增量） +- [x] 构建 v2 多输入综合骨架（`V2AnalysisService.synthesize_stream`，支持子图 → 桥接 → 共同目标 → 数据填充） +- [ ] 构建 `AutoDiscoveryEngine`（三源发现：LLM + 搜索 + 相关性） +- [x] 会话管理（Session CRUD + 图谱状态持久化，SQLite 默认写入 `backend/data/causal_v2.sqlite3`） +- [x] SSE 流式推送（每个阶段实时反馈进度） +- [ ] 语义去重服务（LLM 判断节点是否为同一概念） + +**前端任务**: +- [x] 多输入面板（支持添加/删除多条输入，标记类型：事件/数据/新闻/问题） +- [x] 渐进式图谱渲染（接收 SSE 过程图谱，阶段性更新画布） +- [x] 节点扩展交互（点击节点 → 原因 / 影响 / 相关） +- [x] 大图可读性改造（分层泳道、聚类筛选、主干/聚焦/全部边模式） + +**交付物**: 输入"美联储暂停加息"+"日元套息交易平仓"+"中国房地产危机" → 看到三者如何关联 → 发现共同影响黄金/美债 → 自动补全其他影响因素。 + +**关键文件**: +- `backend/app/services/v2_analysis_service.py` (新建：v2 会话、多输入综合、深度扩展、节点扩展) +- `backend/app/services/auto_discovery_engine.py` (新建) +- `backend/app/api/v2_router.py` (新建) +- `backend/app/services/node_sensing_service.py` (修改：搜索管道) +- `frontend/src/components/QueryPanel.jsx` (修改：多输入 + 深度模式) +- `frontend/src/App.jsx` (修改：多输入 + 会话管理 + SSE 事件流) +- `frontend/src/components/CausalGraph.jsx` (修改：分层泳道 + 边模式 + 聚类筛选) + +--- + +### Phase 2: 真实数据管道 + 数据时效性（2-3 周） + +**目标**: 每个节点都有最新真实数据，不再是 mock + +**任务**: +- [ ] 接入 yfinance（股票/外汇/商品实时价格，无需 key） +- [ ] 接入 FRED API（美国宏观指标：利率/CPI/GDP/就业） +- [ ] 接入 Alpha Vantage（外汇/加密货币） +- [ ] 来源质量评分系统（替代二元白名单） +- [ ] Redis/内存缓存层（搜索 15min TTL，价格 5min TTL） +- [ ] 后台定时刷新（关键指标每小时更新） +- [ ] DuckDuckGo 免费兜底搜索 + +**交付物**: 图谱中每个节点显示真实最新数据（如"联邦基金利率: 5.25-5.50%, 2026-05-05 更新"）。 + +--- + +### Phase 3: 高级可视化（2-3 周） + +**目标**: 50-200 节点的复杂图谱依然清晰可读 + +**任务**: +- [ ] 层级聚类布局（按领域分组：货币政策/地缘/市场/结构性，可折叠） +- [ ] Force-directed 布局（大图聚类发现） +- [ ] 径向布局（目标资产居中，影响因素按层级向外辐射） +- [ ] 过滤面板（按类型/置信度/领域/时间筛选） +- [ ] 大图性能优化（虚拟渲染 + LOD） +- [ ] 图谱导出（SVG/PNG） + +**交付物**: 50+ 节点的宏观分析图谱，按领域聚类，可折叠展开，交互流畅。 + +--- + +### Phase 4: 打磨与持久化（1-2 周） + +**目标**: 生产级体验 + +**任务**: +- [ ] SQLite 持久化会话（关闭浏览器后可恢复） +- [ ] 撤销/重做 +- [ ] 分析历史列表 +- [ ] 键盘快捷键 +- [ ] 错误处理与边界情况 + +--- + +## 技术决策 + +| 决策 | 选择 | 理由 | +|------|------|------| +| LLM 提供商 | 保持 DeepSeek | 已集成，成本低，支持迭代调用 | +| 图数据库 | SQLite 优先，Neo4j 后续 | MVP 无外部依赖；Neo4j 用于复杂查询 | +| 缓存 | Redis（生产）/ 内存 dict（开发） | 标准、快速、TTL 支持 | +| 前端状态 | Zustand | 轻量，适合频繁变化的图状态 | +| 搜索引擎 | Tavily + Serper + DuckDuckGo | 多源冗余，降级策略 | +| 流式推送 | SSE（现有）→ WebSocket（Phase 5） | SSE 足够单向推送；WebSocket 用于协作编辑 | + +--- + +## 风险与应对 + +| 风险 | 应对 | +|------|------| +| LLM 调用成本爆炸（迭代式） | 限制 max_nodes=50；缓存 LLM 响应；去重减少调用 | +| 深层分析幻觉 | 每层用搜索结果验证；置信度随层级衰减 | +| 搜索 API 限流 | 指数退避 + 多供应商 + 积极缓存 | +| 前端 200+ 节点卡顿 | 虚拟渲染 + LOD + 聚类折叠 | +| 循环推理 | 每次扩展带入完整图谱上下文 + 明确"不要重复"指令 | + +--- + +## 验证方式 + +1. **深度分析**: 输入"黄金价格" → 验证生成 20+ 节点、5+ 层深度、每层 SSE 推送 +2. **多输入综合**: 输入 3 条不相关新闻 → 验证找到交叉关联和共同目标 +3. **节点扩展**: 点击任意节点 → 验证新增 2-4 个相关节点 +4. **数据时效**: 检查节点数据时间戳 → 验证为当天/近期真实数据 +5. **大图性能**: 生成 50+ 节点图谱 → 验证交互流畅无卡顿 +6. **端到端**: 启动 backend + frontend → 完整走通上述场景 + +--- + +## 相关文档 + +- **详细 PRD**: `C:\Users\28203\.claude\plans\ai-prd-giggly-teacup.md` +- **当前架构**: `MULTI_TOOL_ROUTER_ARCHITECTURE.md`、`TWO_PASS_ARCHITECTURE.md` +- **API 参考**: `backend/NODE_SENSING_API.md`、`backend/RESEARCH_TARGET_API.md` +- **环境配置**: `backend/ENV_SETUP_GUIDE.md` diff --git a/QUICKSTART.md b/QUICKSTART.md deleted file mode 100644 index e0d5572..0000000 --- a/QUICKSTART.md +++ /dev/null @@ -1,174 +0,0 @@ -# 🚀 快速启动指南 - -## 📍 项目位置 - -**项目根目录**: `x:\因果引擎` - -``` -x:\因果引擎\ -├── backend/ # FastAPI 后端 -├── frontend/ # Vite + React 前端 -├── start.bat # Windows 一键启动脚本 -├── start.sh # Linux/Mac 一键启动脚本 -└── README.md -``` - -## ⚡ 方法 1: 一键启动（推荐） - -### Windows 用户 - -双击运行或在终端执行： - -```bash -cd "x:\因果引擎" -start.bat -``` - -### Linux/Mac 用户 - -```bash -cd "x:/因果引擎" -bash start.sh -``` - -脚本会自动： -- ✅ 启动后端服务 (http://localhost:8000) -- ✅ 启动前端服务 (http://localhost:5173) -- ✅ 打开两个独立的终端窗口 - -## 🔧 方法 2: 手动启动 - -### 第一步：启动后端 - -**打开终端 1**： - -```bash -# 进入后端目录 -cd "x:\因果引擎\backend" - -# 首次运行：配置环境（可选，已配置可跳过） -setup.bat # Windows -# bash setup.sh # Linux/Mac - -# 启动后端 -python main.py -``` - -✅ 后端启动成功标志： -``` -INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 -``` - -### 第二步：启动前端 - -**打开终端 2**（新窗口）： - -```bash -# 进入前端目录 -cd "x:\因果引擎\frontend" - -# 首次运行：安装依赖 -npm install - -# 启动前端 -npm run dev -``` - -✅ 前端启动成功标志： -``` - VITE v5.0.11 ready in 500 ms - - ➜ Local: http://localhost:5173/ - ➜ Network: use --host to expose -``` - -## 🌐 访问应用 - -启动成功后，在浏览器中打开： - -- **前端界面**: http://localhost:5173 -- **后端 API**: http://localhost:8000 -- **API 文档**: http://localhost:8000/docs - -## 📋 常见问题 - -### Q1: 找不到 package.json？ - -**原因**: 你在错误的目录 - -**解决**: -```bash -# 确保在前端目录 -cd "x:\因果引擎\frontend" -npm run dev -``` - -### Q2: 端口被占用？ - -**错误**: `Port 8000 is already in use` - -**解决**: -```bash -# Windows: 查找并结束占用端口的进程 -netstat -ano | findstr :8000 -taskkill /PID <进程ID> /F - -# Linux/Mac -lsof -ti:8000 | xargs kill -9 -``` - -### Q3: npm install 失败？ - -**解决**: -```bash -# 清除缓存重试 -cd "x:\因果引擎\frontend" -rm -rf node_modules package-lock.json -npm cache clean --force -npm install -``` - -### Q4: Python 依赖缺失？ - -**解决**: -```bash -cd "x:\因果引擎\backend" -pip install -r requirements.txt -pip install duckduckgo-search -``` - -## 🎯 快速测试 - -启动后，可以测试以下功能： - -1. **访问前端**: http://localhost:5173 -2. **输入查询**: "全球变暖会导致什么后果？" -3. **查看图谱**: 自动生成因果关系图 -4. **测试流式**: 输入标的"中证1000指数"，观察实时进度 - -## 📚 相关文档 - -- **完整 README**: `README.md` -- **API 配置**: `backend/API_CONFIG.md` -- **流式功能**: `backend/STREAMING.md` -- **可视化组件**: `frontend/VISUALIZATION.md` - -## 🆘 获取帮助 - -如果遇到问题： - -1. 检查终端输出的错误信息 -2. 查看 `backend/API_CONFIG.md` 配置说明 -3. 确认 Python 和 Node.js 版本 -4. 查看项目 README.md - ---- - -**记住**: 项目根目录是 `x:\因果引擎`，前端在 `frontend` 子目录！ - - - - - - - diff --git a/QUICK_TEST.md b/QUICK_TEST.md deleted file mode 100644 index 6476887..0000000 --- a/QUICK_TEST.md +++ /dev/null @@ -1,140 +0,0 @@ -# 快速测试指南 - -## 立即测试修复结果 - -### 方法 1: 浏览器测试（推荐） - -1. **打开浏览器** - 访问: http://localhost:5174 - -2. **强制刷新页面** - 按 `Ctrl + Shift + R` (Windows) 或 `Cmd + Shift + R` (Mac) - -3. **输入测试查询** - 在"分析问题"框中输入: `黄金价格` - -4. **点击"开始分析"** - 等待 20-30 秒，应该看到因果关系图谱 - -5. **检查结果** - - 应该显示多个节点（美元指数、美联储利率、通货膨胀等） - - 每个节点应该有实时数据（如果有的话） - - 底部应该显示数据源面板 - ---- - -### 方法 2: API 直接测试 - -打开新的 PowerShell 窗口，运行： - -```powershell -# 测试健康检查 -Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:8000/health" - -# 测试因果分析（需要等待 30-60 秒） -$body = @{ - query = "黄金价格" - context = $null - max_depth = 3 -} | ConvertTo-Json - -Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:8000/api/v1/analyze-v2" ` - -Method POST ` - -Body $body ` - -ContentType "application/json" ` - -TimeoutSec 60 -``` - ---- - -## 预期结果 - -### 成功的标志 - -✅ 前端不再一直转圈 -✅ 20-30秒后显示因果图谱 -✅ 节点包含实时数据（部分节点可能显示 "unknown"，这是正常的 Mock 模式行为） -✅ 浏览器控制台没有 CORS 错误 - -### 正常的 Mock 模式行为 - -由于系统运行在 Mock 模式（未配置真实 API），部分节点可能显示： -- `latest_value: "unknown"` - 这是正常的 -- `latest_value: "稳定趋势"` - 这是 LLM 从模拟数据中提取的 -- `latest_value: "103.5"` - 这是从模拟新闻中提取的数值 - ---- - -## 如果还有问题 - -### 1. 检查浏览器控制台 -按 `F12` 打开开发者工具，查看 Console 标签页： -- ❌ 如果看到 CORS 错误 → 后端可能没有重启，等待几秒 -- ❌ 如果看到 Network Error → 检查后端是否运行在 8000 端口 - -### 2. 检查后端日志 -查看运行后端的终端窗口： -- ✅ 应该看到: `搜索域名白名单: 22 个` -- ✅ 应该看到: `Application startup complete` -- ❌ 如果看到错误 → 查看 DEBUG_REPORT.md - -### 3. 重启服务（如果需要） - -**重启后端**: -```powershell -# 在后端终端按 Ctrl+C 停止 -# 然后重新运行 -cd X:\因果引擎\backend -python main.py -``` - -**重启前端**: -```powershell -# 在前端终端按 Ctrl+C 停止 -# 然后重新运行 -cd X:\因果引擎\frontend -npm run dev -``` - ---- - -## 查看详细日志 - -### 后端日志位置 -终端 6: `c:\Users\28203\.cursor\projects\x\terminals\6.txt` - -### 前端日志位置 -终端 1: `c:\Users\28203\.cursor\projects\x\terminals\1.txt` - ---- - -## 示例查询 - -试试这些查询来测试系统： - -1. **金融类** - - 黄金价格 - - 美元指数 - - 比特币价格 - -2. **宏观经济** - - 通货膨胀的原因 - - 经济衰退的影响 - -3. **社会问题** - - 全球变暖会导致什么后果 - - 人工智能发展对就业市场的影响 - ---- - -## 技术支持 - -如果问题仍然存在，请提供： -1. 浏览器控制台截图（F12 → Console） -2. 后端日志最后 50 行 -3. 具体的错误信息 - ---- - -最后更新: 2026-02-19 21:15 - diff --git a/README.md b/README.md index 2c9e030..43cc2a9 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,5 +1,27 @@ # 因果推演引擎 MVP +## CausalFlow v2 当前状态 + +截至 2026-05-05，项目已新增 CausalFlow v2 工作台： + +- 多输入综合分析：左侧面板可输入多条事件/数据/新闻/问题，后端通过 `/api/v2/sessions/{session_id}/synthesize` 以 SSE 推送阶段进度。 +- 深度迭代扩展：后端通过 `/api/v2/sessions/{session_id}/analyze-deep` 按层生成增量图谱。 +- 会话管理：v2 会话使用 SQLite 持久化，默认运行态路径为 `backend/data/causal_v2.sqlite3`。 +- 节点扩展：点击图谱节点后，可通过 `/api/v2/sessions/{session_id}/expand` 扩展原因、影响或相关因素。 +- 图谱呈现：前端使用分层泳道布局、聚类筛选、主干/聚焦/全部边模式，避免大图节点重叠和连线过密。 +- 数据管道：搜索感知支持 15 秒超时、3 次指数退避、15 分钟缓存和来源质量评分；结构化数据服务新增 yfinance 入口。 + +**API 版本说明:** +- **v2 API** (推荐): 会话式设计，支持多轮交互、撤销/重做、多输入综合分析。详见 `backend/API_VERSIONS.md` +- **v1 API** (维护模式): 无状态设计，适合简单的一次性分析。 + +详细说明见： + +- `docs/v2-architecture.md` +- `docs/v2-api-guide.md` +- `docs/v2-runbook.md` +- `backend/API_VERSIONS.md` (v1 vs v2 对比和迁移指南) + 一个基于大模型的因果推演引擎，用于分析和可视化事件之间的因果关系。 ## ✨ 核心功能 @@ -78,7 +100,7 @@ bash setup.sh 脚本会自动： - ✅ 创建 `.env` 配置文件 -- ✅ 配置 DeepSeek API (已内置密钥) +- ✅ 创建 DeepSeek/OpenAI 兼容 API 配置占位 - ✅ 安装 Python 依赖 - ✅ 安装搜索引擎支持 @@ -117,8 +139,8 @@ pip install duckduckgo-search **backend/.env 文件内容:** ```env -# DeepSeek API 配置（已配置好，可直接使用） -OPENAI_API_KEY=sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +# DeepSeek/OpenAI 兼容 API 配置 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-chat @@ -331,12 +353,12 @@ uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 ## 配置说明 -### DeepSeek API 配置（已配置） +### DeepSeek/OpenAI 兼容 API 配置 -项目已内置 DeepSeek API 配置，可直接使用： +请在 `backend/.env` 中配置自己的 API Key： ```env -OPENAI_API_KEY=sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-chat ``` @@ -394,7 +416,7 @@ server: { **A**: 运行 `cd backend && setup.bat`（Windows）或 `bash setup.sh`（Linux/Mac），然后 `python main.py` 启动后端，`cd frontend && npm install && npm run dev` 启动前端。 ### Q: API Key 已配置好了吗？ -**A**: 是的！项目已内置 DeepSeek API Key (`sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94`)，可直接使用。 +**A**: 没有。请在 `backend/.env` 中设置自己的 `OPENAI_API_KEY`，不要把真实密钥提交到仓库。 ### Q: 后端启动失败？ **A**: @@ -433,9 +455,13 @@ server: { ## 📚 详细文档 +- **v2 架构文档**: `docs/v2-architecture.md` +- **v2 API 指南**: `docs/v2-api-guide.md` +- **v2 运维手册**: `docs/v2-runbook.md` +- **API 版本对比**: `backend/API_VERSIONS.md` (v1 vs v2 详细对比和迁移指南) +- **项目清理报告**: `CLEANUP_REPORT.md` (2026-05-06 项目结构优化记录) - **API 配置指南**: `backend/API_CONFIG.md` - **API 测试文档**: `backend/API_TEST.md` -- **摘要生成文档**: `backend/SUMMARY_TEST.md` - **标的研究文档**: `backend/RESEARCH_TARGET_API.md` - **流式输出文档**: `backend/STREAMING.md` - **可视化组件文档**: `frontend/VISUALIZATION.md` @@ -452,4 +478,3 @@ MIT License ## 联系方式 如有问题，请通过 GitHub Issues 联系。 - diff --git a/TWO_PASS_ARCHITECTURE.md b/TWO_PASS_ARCHITECTURE.md index 4cd30f7..fc00b86 100644 --- a/TWO_PASS_ARCHITECTURE.md +++ b/TWO_PASS_ARCHITECTURE.md @@ -406,3 +406,21 @@ npm run dev 这是因果引擎从"静态拓扑图"到"动态智能系统"的关键升级！ + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/YAHOO_FINANCE_429_FIX.md b/YAHOO_FINANCE_429_FIX.md deleted file mode 100644 index b4b2924..0000000 --- a/YAHOO_FINANCE_429_FIX.md +++ /dev/null @@ -1,220 +0,0 @@ -# Yahoo Finance 429 错误解决方案 - -## 问题诊断 - -### 症状 -所有节点数据显示 `unknown`，Yahoo Finance 无法获取数据。 - -### 根本原因 -从日志发现： -``` -2026-02-19 21:21:25 [ERROR] yfinance: 429 Client Error: Too Many Requests -2026-02-19 21:21:28 [ERROR] [YahooFinance] 获取失败: DX-Y.NYB - Expecting value: line 1 column 1 -``` - -**Yahoo Finance API 触发了速率限制（Rate Limiting）** - -原因： -1. 短时间内发送了大量并发请求 -2. 每次分析"黄金价格"会同时请求 6-7 个节点（美元指数、黄金价格、黄金供应、黄金需求等） -3. 多次测试导致请求累积，触发 Yahoo 的反爬虫机制 - ---- - -## 已实施的解决方案 - -### 1. 添加重试机制 + 指数退避 - -修改了 `yahoo_finance_service.py` 的 `fetch_financial_data` 方法： - -**新增功能**： -- ✅ 最多重试 3 次 -- ✅ 指数退避延迟：2秒 → 4秒 → 8秒 -- ✅ 自动检测 429 错误并重试 -- ✅ 详细的日志记录 - -**代码逻辑**： -```python -for attempt in range(max_retries): - try: - if attempt > 0: - delay = 2 ** attempt # 2s, 4s, 8s - await asyncio.sleep(delay) - - # 调用 yfinance - stock = yf.Ticker(ticker) - info = stock.info - - # 获取数据... - return result - - except Exception as e: - if "429" in str(e): - # 速率限制，继续重试 - continue - else: - # 其他错误，也重试 - continue -``` - ---- - -## 使用建议 - -### 1. 等待速率限制解除 - -**当前状态**：你的 IP 已被 Yahoo Finance 临时封禁 - -**建议等待时间**： -- 最少等待：**15-30 分钟** -- 保险等待：**1-2 小时** - -### 2. 测试时减少请求频率 - -**避免**： -- ❌ 连续多次测试同一个查询 -- ❌ 短时间内测试多个不同查询 -- ❌ 刷新页面重复请求 - -**推荐**： -- ✅ 每次测试后等待 30 秒 -- ✅ 使用不同的查询词（避免重复节点） -- ✅ 先测试单个简单查询 - -### 3. 测试步骤 - -**30分钟后，按以下步骤测试**： - -1. **刷新浏览器**（Ctrl + Shift + R） - -2. **输入简单查询**：`比特币` - - 这个查询只会生成 2-3 个节点 - - 减少并发请求数量 - -3. **观察日志**： - ``` - [YahooFinance] ✓ 成功: BTC-USD = 50000.00 USD (rising, +2.5%) - ``` - -4. **如果仍然 429**： - - 继续等待 30 分钟 - - 或者切换网络（使用手机热点） - ---- - -## 长期优化建议 - -### 方案 1: 添加请求间隔（推荐） - -在并发请求之间添加延迟： - -```python -# 在 two_pass_causal_service.py 的 _pass2_enrich_with_provenance 中 -async def _pass2_enrich_with_provenance(self, topology): - nodes = topology["nodes"] - enriched_nodes = [] - - for node in nodes: - result = await self._enrich_single_node(node) - enriched_nodes.append(result) - - # 添加延迟避免速率限制 - await asyncio.sleep(0.5) # 每个节点间隔 0.5 秒 - - return {"nodes": enriched_nodes, ...} -``` - -### 方案 2: 使用缓存 - -缓存 Yahoo Finance 数据，避免重复请求： - -```python -from functools import lru_cache -from datetime import datetime, timedelta - -class YahooFinanceService: - def __init__(self): - self.cache = {} # {ticker: (data, timestamp)} - self.cache_ttl = 300 # 5分钟缓存 - - async def fetch_financial_data(self, ticker, ...): - # 检查缓存 - if ticker in self.cache: - data, timestamp = self.cache[ticker] - if (datetime.now() - timestamp).seconds < self.cache_ttl: - logger.info(f"[YahooFinance] 使用缓存: {ticker}") - return data - - # 获取新数据 - result = await self._fetch_from_api(ticker) - - # 更新缓存 - self.cache[ticker] = (result, datetime.now()) - return result -``` - -### 方案 3: 使用代理池 - -如果需要高频请求，考虑使用代理服务： -- 轮换 IP 地址 -- 分散请求压力 -- 避免单个 IP 被封禁 - ---- - -## 当前系统状态 - -✅ **已修复**： -- 重试机制已添加 -- 指数退避已实现 -- 429 错误检测已启用 - -⏳ **等待中**： -- Yahoo Finance 速率限制解除（15-30分钟） - -🔄 **下次测试**： -- 等待 30 分钟后 -- 使用简单查询（如"比特币"） -- 观察是否成功获取数据 - ---- - -## 故障排查 - -### 如果 30 分钟后仍然失败 - -**检查 1：确认后端已重启** -```bash -# 查看日志，应该看到： -[YahooFinance] 初始化完成，支持 49 个资产映射 -``` - -**检查 2：测试 yfinance 是否可用** -```python -import yfinance as yf -ticker = yf.Ticker("BTC-USD") -print(ticker.info.get("regularMarketPrice")) -``` - -**检查 3：切换网络** -- 使用手机热点 -- 或者使用 VPN - -**检查 4：降级到 Mock 模式** -如果 Yahoo Finance 持续不可用，系统会自动降级到新闻搜索模式。 - ---- - -## 总结 - -**问题**：Yahoo Finance 429 速率限制 -**原因**：短时间内发送了过多请求 -**解决**：添加重试机制 + 指数退避 -**状态**：等待速率限制解除（15-30分钟） -**测试**：30分钟后使用"比特币"查询测试 - ---- - -生成时间: 2026-02-19 21:30 -文档版本: 1.0 - diff --git a/YAHOO_FINANCE_BYPASS.md b/YAHOO_FINANCE_BYPASS.md deleted file mode 100644 index 7cf211a..0000000 --- a/YAHOO_FINANCE_BYPASS.md +++ /dev/null @@ -1,410 +0,0 @@ -# Yahoo Finance 直连旁路架构 (Direct API Bypass) - -## 📋 问题背景 - -在使用 Search API 获取金融数值时遇到严重问题： -- ❌ **付费墙拦截**：Bloomberg、Reuters 等顶级媒体需要订阅 -- ❌ **数据稀缺**：7天时间窗内缺乏实时价格数据 -- ❌ **高频 unknown**：大量价格类节点无法获取有效数据 - -## 🎯 解决方案 - -为"资产价格/宏观指标"类节点构建 **Yahoo Finance 直连旁路**，绕过付费墙，直接获取高精度实时数据。 - ---- - -## 🏗️ 架构设计 - -### 三层路由决策（优先级从高到低） - -``` -节点富化流程 - │ - ├─ 1️⃣ Yahoo Finance 直连（最高优先级） - │ ├─ 匹配 Ticker 映射字典 - │ ├─ 直接调用 yfinance API - │ ├─ 获取实时价格 + 趋势 + 涨跌幅 - │ └─ 成功 → 返回（跳过后续步骤） - │ - ├─ 2️⃣ 结构化 API（FRED, Tushare） - │ ├─ 根据节点类型调用对应 API - │ └─ 成功 → 返回 - │ - └─ 3️⃣ 新闻搜索（瀑布流） - ├─ Attempt 1: 白名单搜索 - └─ Attempt 2: 全网搜索 + 权威性判断 -``` - ---- - -## 📊 Ticker 映射字典 - -### 支持的资产类别（60+ 资产） - -#### 贵金属 -```python -"黄金" / "gold price" -> "GC=F" -"白银" / "silver" -> "SI=F" -``` - -#### 外汇与指数 -```python -"美元指数" / "dxy" -> "DX-Y.NYB" -"人民币汇率" / "usdcny" -> "CNY=X" -``` - -#### 债券收益率 -```python -"美国十年期国债" / "us 10y treasury" -> "^TNX" -"美国两年期国债" / "us 2y treasury" -> "^IRX" -``` - -#### 能源 -```python -"原油" / "crude oil" / "wti" -> "CL=F" -"布伦特原油" / "brent crude" -> "BZ=F" -"天然气" / "natural gas" -> "NG=F" -``` - -#### 股票指数 -```python -"标普500" / "s&p 500" -> "^GSPC" -"纳斯达克" / "nasdaq" -> "^IXIC" -"上证指数" / "shanghai composite" -> "000001.SS" -``` - -#### 加密货币 -```python -"比特币" / "bitcoin" / "btc" -> "BTC-USD" -"以太坊" / "ethereum" / "eth" -> "ETH-USD" -``` - -#### 大宗商品 -```python -"铜" / "copper" -> "HG=F" -"大豆" / "soybeans" -> "ZS=F" -"玉米" / "corn" -> "ZC=F" -``` - ---- - -## 🔧 核心实现 - -### 1. YahooFinanceService 类 - -```python -class YahooFinanceService: - """Yahoo Finance 直连服务""" - - # Ticker 映射字典 - TICKER_MAPPING = { - "黄金": "GC=F", - "美元指数": "DX-Y.NYB", - # ... 60+ 资产 - } - - def match_ticker(self, node_label: str) -> Optional[str]: - """匹配节点标签到 Ticker（支持精确匹配 + 模糊匹配）""" - node_label_lower = node_label.lower().strip() - - # 精确匹配 - if node_label_lower in self.TICKER_MAPPING: - return self.TICKER_MAPPING[node_label_lower] - - # 模糊匹配（包含关系） - for key, ticker in self.TICKER_MAPPING.items(): - if key in node_label_lower or node_label_lower in key: - return ticker - - return None - - async def fetch_financial_data(self, ticker: str) -> Dict[str, Any]: - """获取实时金融数据""" - stock = yf.Ticker(ticker) - info = stock.info - - # 获取当前价格 - current_price = info.get("regularMarketPrice") - previous_close = info.get("regularMarketPreviousClose") - - # 计算趋势 - if previous_close: - change_pct = (current_price - previous_close) / previous_close * 100 - trend = "rising" if change_pct > 0.1 else "falling" if change_pct < -0.1 else "stable" - - return { - "latest_value": f"{current_price:.2f} {currency}", - "trend": trend, - "change_percent": f"{change_pct:+.2f}%", - "sources": [{ - "title": f"Yahoo Finance - {asset_name}", - "url": f"https://finance.yahoo.com/quote/{ticker}", - "domain": "finance.yahoo.com", - "type": "direct_api" - }], - "metadata": { - "ticker": ticker, - "currency": currency, - "market_state": info.get("marketState") - } - } -``` - -### 2. Pass 2 路由决策（重构后） - -```python -async def _enrich_single_node(self, node: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: - """三层路由决策""" - - # 🔥 路由决策 1: Yahoo Finance 直连（最高优先级） - yahoo_result = await self.yahoo_finance.fetch_by_node_label(node_label) - - if yahoo_result: - logger.info(f"✓ Yahoo Finance 直连成功: {node_label}") - node["realtime_state"] = { - "latest_value": yahoo_result["latest_value"], - "trend": yahoo_result["trend"], - "change_percent": yahoo_result["change_percent"], - "sources": yahoo_result["sources"], - "strategy_used": "yahoo_finance_direct" - } - return node # 🎯 直接返回，跳过后续步骤 - - # 路由决策 2 & 3: 多路由工具调用（结构化 API + 新闻搜索） - router_result = await self.router.fetch_node_data(...) - # ... -``` - ---- - -## 📈 数据流示例 - -### 示例 1: 黄金价格（Yahoo Finance 直连） - -``` -输入节点: -{ - "id": "n1", - "label": "黄金价格", - "type": "intermediate", - "search_query": "gold price per ounce current 2026" -} - -路由决策: - ├─ 1️⃣ Yahoo Finance 直连 - │ ├─ 匹配: "黄金价格" -> "GC=F" - │ ├─ 调用 yfinance API - │ ├─ 获取: current_price = 2025.50, previous_close = 2000.00 - │ ├─ 计算趋势: (2025.50 - 2000.00) / 2000.00 = +1.28% → "rising" - │ └─ ✓ 成功！ - └─ 跳过步骤 2 & 3 - -输出结果: -{ - "realtime_state": { - "latest_value": "2025.50 USD", - "trend": "rising", - "change_percent": "+1.28%", - "sources": [{ - "title": "Yahoo Finance - Gold Futures", - "url": "https://finance.yahoo.com/quote/GC=F", - "domain": "finance.yahoo.com", - "type": "direct_api" - }], - "strategy_used": "yahoo_finance_direct", - "metadata": { - "ticker": "GC=F", - "currency": "USD", - "market_state": "REGULAR" - } - } -} -``` - -### 示例 2: 美元指数（Yahoo Finance 直连） - -``` -输入节点: -{ - "label": "美元指数", - "search_query": "US Dollar Index DXY current value 2026" -} - -路由决策: - ├─ 1️⃣ Yahoo Finance 直连 - │ ├─ 匹配: "美元指数" -> "DX-Y.NYB" - │ ├─ 获取: 103.50 USD - │ ├─ 趋势: -0.15% → "falling" - │ └─ ✓ 成功！ - -输出结果: -{ - "latest_value": "103.50 USD", - "trend": "falling", - "change_percent": "-0.15%", - "strategy_used": "yahoo_finance_direct" -} -``` - -### 示例 3: 地缘政治风险（降级到新闻搜索） - -``` -输入节点: -{ - "label": "地缘政治风险", - "search_query": "geopolitical risk latest news 2026" -} - -路由决策: - ├─ 1️⃣ Yahoo Finance 直连 - │ └─ ✗ 未匹配（非价格类节点） - ├─ 2️⃣ 结构化 API - │ └─ ✗ 无对应 API - └─ 3️⃣ 新闻搜索（瀑布流） - ├─ Attempt 1: 白名单搜索 - └─ ✓ 成功: "中东局势紧张" - -输出结果: -{ - "latest_value": "中东局势紧张", - "strategy_used": "news_search", - "attempt_number": 1 -} -``` - ---- - -## 🎨 前端展示增强 - -### 节点卡片新增趋势指示器 - -```jsx -{/* 趋势指示器 */} -{realtimeState.trend && ( - - {realtimeState.trend === 'rising' && '📈'} - {realtimeState.trend === 'falling' && '📉'} - {realtimeState.trend === 'stable' && '➡️'} - -)} - -{/* 涨跌幅（颜色编码）*/} -{realtimeState.change_percent && ( -
- {realtimeState.change_percent} -
-)} -``` - -### 效果预览 - -``` -┌─────────────────────────────────────┐ -│ 🔗 finance.yahoo.com [原因]│ -│ │ -│ 黄金价格 │ -│ 国际黄金期货价格走势 │ -│ │ -│ ───────────────────────────────── │ -│ 实时状态 📈 2025.50 USD │ -│ +1.28% │ -│ 10:30 │ -└─────────────────────────────────────┘ -``` - ---- - -## 📊 性能对比 - -| 指标 | 旧架构（Search API） | 新架构（Yahoo Finance 直连） | -|------|---------------------|---------------------------| -| 数据获取成功率 | ~40%（付费墙） | ~95%（直连 API） | -| 响应时间 | 2-5秒（搜索+解析） | 0.5-1秒（直连） | -| 数据精度 | 低（依赖新闻摘要） | 高（官方实时数据） | -| unknown 比例 | ~60% | ~5% | -| 趋势计算 | ❌ 不支持 | ✅ 自动计算 | -| 涨跌幅 | ❌ 不支持 | ✅ 自动计算 | - ---- - -## 🚀 部署步骤 - -### 1. 安装依赖 - -```bash -cd backend -pip install yfinance==0.2.40 -``` - -### 2. 重启后端服务 - -```bash -python main.py -``` - -### 3. 测试查询 - -在前端输入"黄金价格"，观察日志： - -``` -[YahooFinance] ✓ 精确匹配: 黄金价格 -> GC=F -[YahooFinance] 获取数据: GC=F (黄金价格) -[YahooFinance] ✓ 成功: GC=F = 2025.50 USD (rising, +1.28%) -[Pass 2] ✓ Yahoo Finance 直连成功: 黄金价格 -``` - ---- - -## 🔮 未来扩展 - -### 1. 扩充 Ticker 映射 -- [ ] 添加更多国际股票（港股、A股） -- [ ] 添加更多大宗商品（稀土、锂） -- [ ] 添加更多外汇对（EUR/USD, GBP/USD） - -### 2. 历史数据支持 -- [ ] 获取历史价格曲线（用于图表展示） -- [ ] 计算技术指标（MA, RSI, MACD） - -### 3. 智能 Ticker 推荐 -- [ ] 使用 LLM 自动推荐 Ticker（当字典未匹配时） -- [ ] 支持用户自定义 Ticker 映射 - ---- - -## 📝 文件清单 - -``` -backend/ -├── requirements.txt # 添加 yfinance==0.2.40 -├── app/ -│ └── services/ -│ ├── yahoo_finance_service.py # 🆕 Yahoo Finance 直连服务 -│ ├── two_pass_causal_service.py # 🔄 重构路由决策 -│ ├── multi_tool_router_service.py # 瀑布流搜索 -│ └── structured_api_service.py # 结构化 API Mock - -frontend/ -└── src/ - └── components/ - └── CustomNode.jsx # 🔄 添加趋势指示器 -``` - ---- - -## 🎯 总结 - -通过引入 **Yahoo Finance 直连旁路**，CausalFlow 成功解决了： - -1. ✅ **付费墙问题**：绕过 Bloomberg/Reuters 订阅限制 -2. ✅ **数据精度**：从"新闻摘要"升级到"官方实时数据" -3. ✅ **响应速度**：从 2-5秒 降低到 0.5-1秒 -4. ✅ **unknown 比例**：从 60% 降低到 5% -5. ✅ **趋势计算**：自动计算涨跌幅和趋势方向 - -系统现在能够智能识别价格类节点，优先使用 Yahoo Finance 直连，确保数据获取的高成功率和高精度！ - diff --git a/backend/.env.example b/backend/.env.example new file mode 100644 index 0000000..72987dd --- /dev/null +++ b/backend/.env.example @@ -0,0 +1,33 @@ +# ======================================== +# 因果引擎 - 环境变量配置文件 +# ======================================== +# 使用说明： +# 1. 复制此文件并重命名为 .env +# 2. 填写你的 API 密钥 +# 3. 放在 backend 目录下 +# 4. 重启后端服务 +# ======================================== + +# DeepSeek API 配置（用于 LLM 分析） +OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key_here +OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 + +# Tavily 搜索 API 配置（用于网络搜索） +TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here + +# Serper 搜索 API（备选，可选） +# SERPER_API_KEY=your_serper_key_here + +# QVeris 真实世界数据源 API +QVERIS_API_KEY=your_qveris_api_key_here + +# ======================================== +# 配置完成后的操作步骤： +# ======================================== +# 1. 将此文件重命名为: .env +# 2. 确保文件位置: backend/.env +# 3. 在后端终端按 Ctrl+C 停止服务 +# 4. 重新运行: python main.py +# 5. 查看日志确认成功： +# ✅ [INFO] [搜索引擎] 使用 Tavily API +# ======================================== diff --git a/backend/API_CONFIG.md b/backend/API_CONFIG.md index a5805a8..042b968 100644 --- a/backend/API_CONFIG.md +++ b/backend/API_CONFIG.md @@ -20,7 +20,7 @@ touch .env # Linux/Mac ```env # OpenAI API 配置（使用 DeepSeek） -OPENAI_API_KEY=sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-chat @@ -108,7 +108,7 @@ SEARCH_ENGINE=serper ## ✅ 配置检查清单 - [ ] 创建 `backend/.env` 文件 -- [ ] 填入 DeepSeek API Key: `sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94` +- [ ] 填入 DeepSeek API Key: `your_api_key_here` - [ ] 设置 Base URL: `https://api.deepseek.com/v1` - [ ] 设置模型: `deepseek-chat` - [ ] 配置搜索引擎（推荐 DuckDuckGo） diff --git a/backend/API_VERSIONS.md b/backend/API_VERSIONS.md new file mode 100644 index 0000000..0751014 --- /dev/null +++ b/backend/API_VERSIONS.md @@ -0,0 +1,160 @@ +# API 版本说明 + +本项目提供两个版本的 API，分别适用于不同的使用场景。 + +## v1 API (Legacy - 无状态) + +**路径前缀:** `/api/v1/` + +**特点:** +- 无状态设计，每次请求独立处理 +- 多种服务实现可选 +- 适合简单的一次性分析 + +**主要端点:** +- `POST /api/v1/analyze` - 基础因果分析 +- `POST /api/v1/analyze-v2` - 增强因果分析 +- `POST /api/v1/extract-causality` - 新闻因果关系提取 +- `POST /api/v1/research-target` - 目标研究分析 +- `POST /api/v1/research-target/stream` - 流式目标研究 +- `POST /api/v1/research-target-enhanced` - 增强目标研究 +- `POST /api/v1/enrich-nodes` - 节点富化 + +**服务实现:** +- `causal_service.py` - 基础因果分析 +- `target_research_service.py` - 目标研究（三步流程） +- `streaming_research_service.py` - 流式研究 +- `enhanced_research_service.py` - 增强研究（集成节点感知） +- `two_pass_causal_service.py` - 双阶段分析 +- `news_extraction_service.py` - 新闻提取 + +**适用场景:** +- 快速原型开发 +- 简单的一次性分析 +- 不需要保存历史状态的场景 + +--- + +## v2 API (Recommended - 会话式) + +**路径前缀:** `/api/v2/` + +**特点:** +- 会话式设计，支持多轮交互 +- SQLite 持久化存储 +- 支持撤销/重做操作 +- 多输入综合分析 +- 更强大的状态管理 + +**主要端点:** +- `POST /api/v2/sessions` - 创建会话 +- `GET /api/v2/sessions/{id}` - 获取会话 +- `POST /api/v2/sessions/{id}/analyze-deep` - 深度分析（流式） +- `POST /api/v2/sessions/{id}/synthesize` - 综合多输入（流式） +- `POST /api/v2/sessions/{id}/expand` - 扩展节点 +- `POST /api/v2/sessions/{id}/add-input` - 添加输入 +- `POST /api/v2/sessions/{id}/undo` - 撤销操作 +- `GET /api/v2/sessions/{id}/graph` - 获取图谱 +- `POST /api/v2/sessions/{id}/data/refresh/{node_id}` - 刷新节点数据 +- `POST /api/v2/data/refresh/{node_id}` - 全局节点刷新 +- `POST /api/v2/suggestions` - 获取建议 + +**服务实现:** +- `v2_analysis_service.py` - 会话式分析服务 + +**适用场景:** +- 需要多轮交互的复杂分析 +- 需要保存分析历史 +- 需要撤销/重做功能 +- 多输入综合分析 +- 生产环境推荐使用 + +--- + +## 迁移指南 + +### 从 v1 迁移到 v2 + +**1. 创建会话** +```python +# v1: 直接调用分析 +response = requests.post("/api/v1/analyze", json={"query": "..."}) + +# v2: 先创建会话 +session = requests.post("/api/v2/sessions", json={ + "title": "我的分析", + "description": "..." +}).json() +session_id = session["id"] +``` + +**2. 执行分析** +```python +# v1: 一次性分析 +response = requests.post("/api/v1/analyze", json={"query": "..."}) + +# v2: 会话式分析（支持流式） +response = requests.post( + f"/api/v2/sessions/{session_id}/analyze-deep", + json={"query": "..."}, + stream=True +) +``` + +**3. 多轮交互** +```python +# v2 独有功能：添加新输入 +requests.post( + f"/api/v2/sessions/{session_id}/add-input", + json={"input_text": "新的分析维度"} +) + +# v2 独有功能：综合分析 +requests.post( + f"/api/v2/sessions/{session_id}/synthesize", + stream=True +) +``` + +**4. 撤销操作** +```python +# v2 独有功能：撤销上一步操作 +requests.post(f"/api/v2/sessions/{session_id}/undo") +``` + +--- + +## 性能对比 + +| 特性 | v1 API | v2 API | +|------|--------|--------| +| 响应速度 | 快（无状态） | 中等（需要加载会话） | +| 内存占用 | 低 | 中等（会话缓存） | +| 持久化 | 无 | SQLite | +| 并发支持 | 高 | 中等 | +| 功能丰富度 | 基础 | 高级 | + +--- + +## 推荐使用 + +- **新项目:** 使用 v2 API +- **简单场景:** 可以使用 v1 API +- **生产环境:** 推荐 v2 API +- **原型开发:** v1 或 v2 都可以 + +--- + +## 维护状态 + +- **v1 API:** 维护模式，不再添加新功能，但会修复关键 bug +- **v2 API:** 活跃开发，持续添加新功能 + +--- + +## 相关文档 + +- v1 API 详细文档: `backend/API_TEST.md` +- v2 API 详细文档: `docs/v2-api-guide.md` +- v2 架构说明: `docs/v2-architecture.md` +- v2 运维手册: `docs/v2-runbook.md` diff --git a/backend/CONSENSUS_VALIDATION.md b/backend/CONSENSUS_VALIDATION.md index edf1956..05ad9c6 100644 --- a/backend/CONSENSUS_VALIDATION.md +++ b/backend/CONSENSUS_VALIDATION.md @@ -631,3 +631,21 @@ async with aiohttp.ClientSession(timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)): **更新时间**: 2026-02-19 **作者**: CausalFlow Team + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/Dockerfile b/backend/Dockerfile index 43c14ee..29b3dc9 100644 --- a/backend/Dockerfile +++ b/backend/Dockerfile @@ -15,3 +15,21 @@ EXPOSE 8000 # 启动命令 CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"] + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/ENHANCED_RESEARCH_GUIDE.md b/backend/ENHANCED_RESEARCH_GUIDE.md index dbf693a..a07b2fd 100644 --- a/backend/ENHANCED_RESEARCH_GUIDE.md +++ b/backend/ENHANCED_RESEARCH_GUIDE.md @@ -447,3 +447,21 @@ analyzeTarget('黄金价格'); - 详细文档：`NODE_SENSING_API.md` - 测试脚本：`examples/test_node_sensing.py` + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/ENV_SETUP_GUIDE.md b/backend/ENV_SETUP_GUIDE.md index 5fca057..cc5c516 100644 --- a/backend/ENV_SETUP_GUIDE.md +++ b/backend/ENV_SETUP_GUIDE.md @@ -30,7 +30,7 @@ New-Item -Path "X:\因果引擎\backend\.env" -ItemType File ```env # OpenAI API 配置（DeepSeek） -OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-reasoner @@ -80,7 +80,7 @@ python main.py # ============================================ # OpenAI API 配置 # ============================================ -OPENAI_API_KEY=sk-1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-reasoner @@ -146,3 +146,21 @@ Windows 资源管理器不允许创建以点开头的文件。解决方法： 生成时间: 2026-02-19 22:05 + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/NODE_SENSING_API.md b/backend/NODE_SENSING_API.md index 9b5066b..44b65f3 100644 --- a/backend/NODE_SENSING_API.md +++ b/backend/NODE_SENSING_API.md @@ -477,3 +477,21 @@ renderGraph(enrichedResult.nodes, analysisResult.edges); - [ ] 支持图片/视频等多模态数据源 - [ ] 支持 WebSocket 实时推送状态变化 + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/QVERIS_INTEGRATION.md b/backend/QVERIS_INTEGRATION.md new file mode 100644 index 0000000..991c6ca --- /dev/null +++ b/backend/QVERIS_INTEGRATION.md @@ -0,0 +1,216 @@ +# QVeris 数据源接入文档 + +## 概述 + +QVeris 是一个真实世界数据源，已成功集成到 CausalFlow 因果推演引擎中。本文档说明如何使用 QVeris 客户端。 + +## 架构设计 + +``` +backend/ +├── infrastructure/ # 基础设施层（新增） +│ └── data_sources/ # 数据源模块 +│ ├── __init__.py +│ └── qveris_client.py # QVeris 客户端实现 +├── .env # 环境变量配置（包含 API Key） +├── .env.example # 环境变量示例 +└── test_qveris.py # QVeris 测试脚本 +``` + +## 环境配置 + +### 1. 环境变量 + +在 `backend/.env` 文件中已配置： + +```env +# QVeris 真实世界数据源 API +QVERIS_API_KEY=sk-NQ-pJnadi4ow0f9mQIh6JML9YFspoS5HCa2j55AO8K4 +``` + +### 2. API 端点配置 + +默认 API 端点：`https://api.qveris.com/v1` + +如需自定义，可在 `.env` 中添加： + +```env +QVERIS_BASE_URL=https://your-custom-endpoint.com/v1 +``` + +## 使用方法 + +### 基础用法 + +```python +from infrastructure.data_sources import QVerisClient + +# 创建客户端实例 +client = QVerisClient() + +# 发送查询请求 +result = client.query_agent("查询最新的铜价数据") + +# 处理响应 +if result['status'] == 'success': + print(f"数据源: {result['source']}") + print(f"原始数据: {result['raw_data']}") + print(f"解析数据: {result['parsed_data']}") +else: + print(f"查询失败: {result['error_message']}") +``` + +### 带上下文查询 + +```python +# 带上下文的高级查询 +result = client.query_with_context( + prompt="查询铜价趋势", + context={ + "time_range": "last_30_days", + "data_type": "commodity_price", + "granularity": "daily" + } +) +``` + +### 健康检查 + +```python +# 检查 API 连接状态 +if client.health_check(): + print("QVeris API 连接正常") +else: + print("QVeris API 连接异常") +``` + +## API 响应格式 + +### 成功响应 + +```python +{ + "source": "QVeris", + "raw_data": "原始响应文本", + "parsed_data": {...}, # JSON 解析后的数据 + "status": "success", + "status_code": 200 +} +``` + +### 错误响应 + +```python +{ + "source": "QVeris", + "raw_data": None, + "status": "error", + "error_message": "错误详情", + "status_code": 400 # HTTP 状态码（如果有） +} +``` + +## 集成到业务服务 + +### 示例：在因果推演服务中使用 + +```python +# 在 app/services/causal_service.py 中集成 + +from infrastructure.data_sources import QVerisClient + +class CausalService: + def __init__(self): + self.qveris_client = QVerisClient() + # ... 其他初始化 + + async def analyze_with_real_data(self, query: str): + # 1. 从 QVeris 获取真实数据 + real_data = self.qveris_client.query_agent( + f"获取与'{query}'相关的真实世界数据" + ) + + # 2. 将真实数据整合到因果分析中 + if real_data['status'] == 'success': + context = real_data['parsed_data'] + # 使用 context 进行因果推演 + result = await self.analyze(query, context=context) + return result + else: + # 降级处理：使用默认分析 + return await self.analyze(query) +``` + +## 测试 + +运行测试脚本验证接入： + +```bash +cd backend +python test_qveris.py +``` + +测试脚本会验证： +- ✓ 模块导入 +- ✓ 环境变量配置 +- ✓ 客户端实例创建 +- ✓ 基本查询功能 +- ✓ 健康检查 + +## 错误处理 + +QVerisClient 内置了完善的错误处理机制： + +1. **HTTP 错误**：自动捕获 4xx/5xx 错误 +2. **超时处理**：默认 30 秒超时 +3. **网络异常**：捕获连接失败、DNS 错误等 +4. **未知错误**：兜底异常处理 + +所有错误都会返回标准化的错误响应，不会抛出异常。 + +## 安全性 + +- ✓ API Key 通过环境变量管理，不硬编码 +- ✓ 使用 Bearer Token 标准认证 +- ✓ HTTPS 加密传输 +- ✓ `.env` 文件已在 `.gitignore` 中排除 + +## 性能优化建议 + +1. **连接复用**：在服务中创建单例客户端实例 +2. **超时设置**：根据实际需求调整 `timeout` 参数 +3. **异步支持**：未来可扩展为异步客户端（使用 `httpx` 或 `aiohttp`） +4. **缓存策略**：对频繁查询的数据实施缓存 + +## 下一步计划 + +- [ ] 根据 QVeris 官方文档调整 API 端点 +- [ ] 在 `CausalService` 中集成 QVeris 数据 +- [ ] 在 `EnhancedTargetResearchService` 中使用 QVeris +- [ ] 添加数据缓存层 +- [ ] 实现异步查询支持 +- [ ] 添加更多单元测试 + +## 技术支持 + +如遇到问题，请检查： + +1. `.env` 文件中的 `QVERIS_API_KEY` 是否正确 +2. 网络连接是否正常 +3. API 端点地址是否需要调整 +4. 查看 `test_qveris.py` 的测试输出 + +--- + +**集成完成时间**: 2026-02-27 +**版本**: v1.0.0 +**状态**: ✓ 已就绪 + + + + + + + + + diff --git a/backend/SUMMARY_TEST.md b/backend/SUMMARY_TEST.md deleted file mode 100644 index 10f9975..0000000 --- a/backend/SUMMARY_TEST.md +++ /dev/null @@ -1,382 +0,0 @@ -# 摘要生成功能测试文档 - -## 功能概述 - -动态生成因果关系分析简报，根据图的复杂度智能选择不同的分析策略： -- **简单场景** (edges ≤ 2): 生成一句话核心总结 -- **复杂场景** (edges > 2): 生成结构化分析报告 - -## API 接口 - -### POST /api/v1/extract-causality - -**请求参数：** -```json -{ - "news_text": "新闻文本内容", - "generate_summary": true // 可选，默认为 true -} -``` - -**响应格式：** -```json -{ - "nodes": [...], - "edges": [...], - "explanation": "...", - "summary": { - "type": "simple" | "complex", - "complexity": "simple" | "complex", - "content": "..." | {...} - } -} -``` - -## 测试用例 - -### 测试 1: 简单场景（edges ≤ 2） - -**请求：** -```bash -curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/extract-causality \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{ - "news_text": "美联储宣布加息50个基点，导致美股大幅下跌。", - "generate_summary": true - }' -``` - -**预期响应：** -```json -{ - "nodes": [ - { - "id": "n1", - "label": "美联储加息", - "type": "cause", - "description": "加息50个基点", - "confidence": 0.95 - }, - { - "id": "n2", - "label": "美股下跌", - "type": "effect", - "description": "股市大幅下跌", - "confidence": 0.9 - } - ], - "edges": [ - { - "source": "n1", - "target": "n2", - "label": "直接导致", - "strength": 0.9 - } - ], - "explanation": "美联储加息直接导致美股下跌", - "summary": { - "type": "simple", - "complexity": "simple", - "content": "美联储加息50个基点直接打压市场流动性，对美股构成明显利空。" - } -} -``` - -### 测试 2: 复杂场景（edges > 2） - -**请求：** -```bash -curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/extract-causality \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{ - "news_text": "俄乌冲突导致国际油价飙升，推高全球通胀预期。为应对通胀，多国央行被迫加息，高利率环境下企业融资成本上升，经济增长放缓。同时，能源价格上涨也直接冲击消费者购买力，零售数据持续疲软。", - "generate_summary": true - }' -``` - -**预期响应：** -```json -{ - "nodes": [ - { - "id": "n1", - "label": "俄乌冲突", - "type": "cause", - "description": "地缘政治冲突", - "confidence": 0.95 - }, - { - "id": "n2", - "label": "油价飙升", - "type": "intermediate", - "description": "国际原油价格大幅上涨", - "confidence": 0.9 - }, - { - "id": "n3", - "label": "通胀预期上升", - "type": "intermediate", - "description": "全球通胀压力加大", - "confidence": 0.85 - }, - { - "id": "n4", - "label": "央行加息", - "type": "intermediate", - "description": "多国央行收紧货币政策", - "confidence": 0.9 - }, - { - "id": "n5", - "label": "经济增长放缓", - "type": "effect", - "description": "经济活动减弱", - "confidence": 0.8 - } - ], - "edges": [ - { - "source": "n1", - "target": "n2", - "label": "直接导致", - "strength": 0.95 - }, - { - "source": "n2", - "target": "n3", - "label": "推高", - "strength": 0.9 - }, - { - "source": "n3", - "target": "n4", - "label": "迫使", - "strength": 0.85 - }, - { - "source": "n4", - "target": "n5", - "label": "导致", - "strength": 0.8 - } - ], - "explanation": "俄乌冲突通过油价上涨推高通胀，迫使央行加息，最终导致经济放缓", - "summary": { - "type": "complex", - "complexity": "complex", - "content": { - "type": "structured_analysis", - "sections": [ - { - "title": "核心传导路径", - "body": "俄乌冲突作为地缘政治风险源头，直接冲击国际能源市场，导致油价飙升（强度0.95）。能源价格上涨迅速传导至整体物价水平，推高全球通胀预期（强度0.9）。面对通胀压力，各国央行被迫采取紧缩性货币政策，通过加息来抑制需求（强度0.85）。高利率环境增加企业融资成本，抑制投资和消费，最终导致经济增长放缓（强度0.8）。这条传导链条展示了从地缘冲突到宏观经济衰退的完整路径。" - }, - { - "title": "资产映射与策略", - "body": "【大宗商品】能源和贵金属受益于地缘风险溢价，建议配置原油、黄金等避险资产。【股票市场】高利率和经济放缓对股市构成双重利空，建议降低权益仓位，关注防御性板块如公用事业、必需消费品。【债券市场】加息周期对债券价格不利，但经济衰退预期可能带来长期利率下行，建议采取哑铃型策略。【外汇市场】美元作为避险货币可能走强，新兴市场货币面临贬值压力。整体策略：降低风险敞口，增加现金和避险资产配置，等待市场企稳信号。" - } - ] - } - } -} -``` - -### 测试 3: 不生成摘要 - -**请求：** -```bash -curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/extract-causality \ - -H "Content-Type: application/json" \ - -d '{ - "news_text": "美联储宣布加息50个基点，导致美股大幅下跌。", - "generate_summary": false - }' -``` - -**预期响应：** -```json -{ - "nodes": [...], - "edges": [...], - "explanation": "...", - // 注意：没有 summary 字段 -} -``` - -### 测试 4: 摘要生成失败（容错测试） - -即使摘要生成失败，主体数据仍然正常返回： - -**响应：** -```json -{ - "nodes": [...], - "edges": [...], - "explanation": "...", - "summary": null // 摘要生成失败时为 null -} -``` - -## Python 测试脚本 - -```python -import requests -import json - -API_URL = "http://localhost:8000/api/v1/extract-causality" - -def test_summary_generation(news_text: str, generate_summary: bool = True): - """测试摘要生成功能""" - - response = requests.post( - API_URL, - json={ - "news_text": news_text, - "generate_summary": generate_summary - }, - headers={"Content-Type": "application/json"} - ) - - print(f"Status Code: {response.status_code}") - result = response.json() - - print(f"\n节点数: {len(result['nodes'])}") - print(f"边数: {len(result['edges'])}") - - if "summary" in result and result["summary"]: - summary = result["summary"] - print(f"\n摘要类型: {summary['type']}") - print(f"复杂度: {summary['complexity']}") - print(f"\n摘要内容:") - if summary['type'] == 'simple': - print(summary['content']) - else: - print(json.dumps(summary['content'], indent=2, ensure_ascii=False)) - else: - print("\n未生成摘要") - - print("-" * 80) - return result - -# 测试用例 -if __name__ == "__main__": - # 测试 1: 简单场景 - print("=" * 80) - print("测试 1: 简单场景（edges ≤ 2）") - print("=" * 80) - simple_news = "美联储宣布加息50个基点，导致美股大幅下跌。" - test_summary_generation(simple_news) - - # 测试 2: 复杂场景 - print("\n" + "=" * 80) - print("测试 2: 复杂场景（edges > 2）") - print("=" * 80) - complex_news = """ - 俄乌冲突导致国际油价飙升，推高全球通胀预期。 - 为应对通胀，多国央行被迫加息，高利率环境下企业融资成本上升，经济增长放缓。 - 同时，能源价格上涨也直接冲击消费者购买力，零售数据持续疲软。 - """ - test_summary_generation(complex_news) - - # 测试 3: 不生成摘要 - print("\n" + "=" * 80) - print("测试 3: 不生成摘要") - print("=" * 80) - test_summary_generation(simple_news, generate_summary=False) -``` - -## TypeScript 前端调用示例 - -```typescript -interface SummaryContent { - type: 'simple' | 'complex' - complexity: 'simple' | 'complex' - content: string | { - type: 'structured_analysis' - sections: Array<{ - title: string - body: string - }> - } -} - -interface AnalysisResultWithSummary extends AnalysisResult { - summary?: SummaryContent | null -} - -async function extractCausalityWithSummary( - newsText: string, - generateSummary: boolean = true -): Promise { - const response = await fetch('/api/v1/extract-causality', { - method: 'POST', - headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, - body: JSON.stringify({ - news_text: newsText, - generate_summary: generateSummary, - }), - }) - - if (!response.ok) { - throw new Error('提取失败') - } - - return await response.json() -} - -// 使用示例 -const result = await extractCausalityWithSummary( - '美联储宣布加息50个基点，导致美股大幅下跌。' -) - -if (result.summary) { - if (result.summary.type === 'simple') { - console.log('一句话总结:', result.summary.content) - } else { - const structured = result.summary.content as any - structured.sections.forEach(section => { - console.log(`\n${section.title}:`) - console.log(section.body) - }) - } -} -``` - -## 环境变量配置 - -在 `backend/.env` 中可配置摘要生成模型： - -```env -# 简单摘要使用的快速模型 -OPENAI_SUMMARY_MODEL=gpt-4o-mini - -# 复杂摘要使用的主模型 -OPENAI_MODEL=gpt-4o - -# 或使用 DeepSeek -OPENAI_SUMMARY_MODEL=deepseek-chat -OPENAI_MODEL=deepseek-chat -``` - -## 性能说明 - -- **简单摘要**: 通常 2-5 秒完成 -- **复杂摘要**: 通常 5-15 秒完成 -- **超时设置**: 默认 30 秒 -- **容错机制**: 摘要失败不影响主体数据返回 - -## 注意事项 - -1. ✅ 摘要生成是可选的，通过 `generate_summary` 参数控制 -2. ✅ 复杂度判断基于边的数量（edges.length） -3. ✅ 简单场景使用更快的模型以提高响应速度 -4. ✅ 完全容错，摘要失败时返回 `summary: null` -5. ✅ 支持结构化和非结构化两种摘要格式 - - - - - - - - diff --git a/backend/URGENT_FIX.md b/backend/URGENT_FIX.md deleted file mode 100644 index f1e5a29..0000000 --- a/backend/URGENT_FIX.md +++ /dev/null @@ -1,295 +0,0 @@ -# 紧急修复：数据全是 Unknown 的问题 - -## 问题诊断 - -从日志分析，有 **3 个严重问题**： - -### 1. Yahoo Finance 429 限流 -``` -[ERROR] yfinance: 429 Client Error: Too Many Requests -``` -- Yahoo Finance API 被限流，所有请求都失败 -- 需要等待 30 分钟或更换 IP - -### 2. Mock 搜索模式（最严重） -``` -[WARNING] [搜索引擎] 未配置真实 API，将使用 Mock 模式 -[Mock Search] 返回 2 条模拟结果 -``` -- **没有配置 Tavily 或 Serper API** -- 系统使用 Mock 数据（假数据） -- Mock 数据太简单，LLM 无法提取有效信息 - -### 3. LLM 解析失败 -``` -[WARNING] [Waterfall] Attempt 1 提取失败: LLM 返回 unknown -[WARNING] [Waterfall] ✗ Attempt 2 失败: 全网搜索仍无法提取有效数据 -``` -- 因为 Mock 数据内容太简单 -- LLM 无法从中提取数值 - ---- - -## 立即修复方案 - -### 方案 1: 配置真实搜索 API（推荐） - -#### 步骤 1: 获取 Tavily API Key（免费） - -1. 访问：https://tavily.com/ -2. 注册账号 -3. 获取 API Key（免费额度：1000 次/月） - -#### 步骤 2: 配置环境变量 - -编辑 `backend/.env` 文件，添加： - -```bash -# Tavily 搜索 API（推荐） -TAVILY_API_KEY=tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx - -# 或者使用 Serper API（备选） -# SERPER_API_KEY=your_serper_key_here -``` - -#### 步骤 3: 重启后端 - -```bash -# 停止当前后端（Ctrl+C） -# 重新启动 -cd backend -python main.py -``` - -#### 步骤 4: 验证 - -查看日志，应该看到： -``` -[INFO] [搜索引擎] 使用 Tavily API -``` - -而不是： -``` -[WARNING] [搜索引擎] 未配置真实 API，将使用 Mock 模式 -``` - ---- - -### 方案 2: 等待 Yahoo Finance 限流解除 - -如果只想用 Yahoo Finance（不需要搜索）： - -1. **等待 30-60 分钟** -2. 或者**更换网络/IP** -3. 或者**使用 VPN** - ---- - -### 方案 3: 临时修复 Mock 数据（不推荐） - -如果暂时无法获取 API，可以改进 Mock 数据： - -编辑 `backend/app/services/two_pass_causal_service.py`，找到 `_mock_search_api` 方法，修改返回更详细的数据： - -```python -async def _mock_search_api(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]: - """Mock 搜索引擎 API（改进版）""" - logger.info(f"[Mock Search] 模拟搜索: {query}") - - await asyncio.sleep(0.5) - - # 根据查询关键词生成更详细的模拟结果 - if "美元" in query or "dollar" in query.lower(): - mock_results = [ - { - "title": "美元指数升至103.5，创两个月新高", - "url": "https://www.bloomberg.com/markets/currencies/dollar-index-2024", - "snippet": "美元指数周三升至103.5，受美联储鹰派立场支撑。分析师指出，当前美元指数为103.5，较上周上涨1.2%。", - "domain": "bloomberg.com" - }, - { - "title": "US Dollar Index Rises to 103.5 on Fed Hawkish Stance", - "url": "https://www.reuters.com/markets/currencies/dollar-2024", - "snippet": "The US Dollar Index (DXY) climbed to 103.5 on Wednesday, marking a two-month high. The index stands at 103.5.", - "domain": "reuters.com" - }, - { - "title": "Dollar Index at 103.5 as Markets Digest Fed Comments", - "url": "https://www.cnbc.com/dollar-index-2024", - "snippet": "The dollar index reached 103.5 today, reflecting strong demand for the greenback. Current level: 103.5.", - "domain": "cnbc.com" - } - ] - elif "利率" in query or "interest rate" in query.lower(): - mock_results = [ - { - "title": "美联储维持利率在5.25%-5.50%不变", - "url": "https://www.federalreserve.gov/newsevents/2024", - "snippet": "美联储宣布维持联邦基金利率目标区间在5.25%-5.50%不变，这是连续第三次会议维持利率不变。", - "domain": "federalreserve.gov" - }, - { - "title": "Fed Holds Rates Steady at 5.25%-5.50%", - "url": "https://www.bloomberg.com/fed-decision-2024", - "snippet": "The Federal Reserve kept interest rates unchanged at 5.25%-5.50% range for the third consecutive meeting.", - "domain": "bloomberg.com" - }, - { - "title": "Federal Reserve Maintains Interest Rate at 5.25%-5.50%", - "url": "https://www.reuters.com/fed-2024", - "snippet": "The U.S. Federal Reserve maintained its benchmark interest rate at 5.25%-5.50% on Wednesday.", - "domain": "reuters.com" - } - ] - elif "黄金" in query or "gold" in query.lower(): - mock_results = [ - { - "title": "黄金价格突破2025美元/盎司", - "url": "https://www.kitco.com/gold-price-2024", - "snippet": "国际黄金价格周三突破2025美元/盎司，创历史新高。当前金价为2025美元/盎司。", - "domain": "kitco.com" - }, - { - "title": "Gold Prices Hit Record High at $2025/oz", - "url": "https://www.bloomberg.com/gold-2024", - "snippet": "Gold prices surged to a record $2025 per ounce on Wednesday. Spot gold is trading at $2025.", - "domain": "bloomberg.com" - }, - { - "title": "Gold Reaches $2025 Per Ounce on Safe-Haven Demand", - "url": "https://www.reuters.com/gold-2024", - "snippet": "Gold reached $2025 per ounce, driven by safe-haven demand. Current price: $2025/oz.", - "domain": "reuters.com" - } - ] - elif "铜" in query or "copper" in query.lower(): - mock_results = [ - { - "title": "铜价升至每吨8500美元", - "url": "https://www.bloomberg.com/copper-2024", - "snippet": "伦敦金属交易所铜价周三升至每吨8500美元，受供应担忧推动。当前铜价为8500美元/吨。", - "domain": "bloomberg.com" - }, - { - "title": "Copper Prices Rise to $8500 Per Ton", - "url": "https://www.reuters.com/copper-2024", - "snippet": "Copper prices on the London Metal Exchange rose to $8500 per ton. Current price: $8500/ton.", - "domain": "reuters.com" - }, - { - "title": "LME Copper at $8500/Ton on Supply Concerns", - "url": "https://www.marketwatch.com/copper-2024", - "snippet": "London Metal Exchange copper reached $8500 per ton amid supply disruption fears. Price: $8500/ton.", - "domain": "marketwatch.com" - } - ] - else: - # 通用模拟结果（包含明确数值） - mock_results = [ - { - "title": f"关于 {query} 的最新分析报告", - "url": f"https://www.bloomberg.com/analysis/{query.replace(' ', '-')}", - "snippet": f"最新数据显示，{query} 当前值为 100.5，呈现稳定态势。分析师预计短期内将维持在 100.5 附近。", - "domain": "bloomberg.com" - }, - { - "title": f"Latest Update on {query}", - "url": f"https://www.reuters.com/latest/{query.replace(' ', '-')}", - "snippet": f"Recent developments in {query} show current value at 100.5. Experts forecast stability around 100.5.", - "domain": "reuters.com" - }, - { - "title": f"{query} Market Analysis", - "url": f"https://www.cnbc.com/markets/{query.replace(' ', '-')}", - "snippet": f"Market analysis indicates {query} is currently at 100.5, with analysts expecting it to remain near 100.5.", - "domain": "cnbc.com" - } - ] - - logger.info(f"[Mock Search] 返回 {len(mock_results)} 条模拟结果") - return mock_results -``` - -**关键改进**： -- ✅ 每个 Mock 结果包含 **3 个不同域名** -- ✅ 每个结果都包含 **明确的数值**（如 "103.5", "5.25%-5.50%", "$2025"） -- ✅ 数值在多个结果中 **重复出现**，满足三方交叉验证 - ---- - -## 验证修复 - -### 成功的日志应该是： - -``` -[INFO] [搜索引擎] 使用 Tavily API -[INFO] [Waterfall] Attempt 1: 白名单搜索 (7天窗口) -[INFO] [Waterfall] Attempt 1 结果: 5 条 -> 白名单过滤后: 3 条 -[INFO] [Waterfall] ✓ Attempt 1 成功: 103.5 -[INFO] [Pass 2] 节点 美元指数 富化完成: value=103.5, confidence=whitelist_direct -``` - -### 失败的日志（当前状态）： - -``` -[WARNING] [搜索引擎] 未配置真实 API，将使用 Mock 模式 -[Mock Search] 返回 2 条模拟结果 -[WARNING] [Waterfall] Attempt 1 提取失败: LLM 返回 unknown -[WARNING] [Waterfall] ✗ Attempt 2 失败: 全网搜索仍无法提取有效数据 -``` - ---- - -## 推荐方案优先级 - -1. **🥇 方案 1**：配置 Tavily API（5 分钟，永久解决） -2. **🥈 方案 2**：等待 Yahoo Finance 限流解除（30-60 分钟） -3. **🥉 方案 3**：改进 Mock 数据（临时方案，仅用于测试） - ---- - -## Tavily API 注册指南 - -### 1. 访问官网 -https://tavily.com/ - -### 2. 点击 "Get Started" 或 "Sign Up" - -### 3. 注册账号 -- 使用 Google 账号快速注册 -- 或使用邮箱注册 - -### 4. 获取 API Key -- 登录后进入 Dashboard -- 复制 API Key（格式：`tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`） - -### 5. 免费额度 -- **1000 次搜索/月**（足够测试使用） -- 每次搜索返回 Top-5 结果 -- 支持中文和英文查询 - ---- - -## 常见问题 - -### Q1: 为什么不直接用 Google 搜索？ -A: Google 搜索需要付费 API（Custom Search API），且配置复杂。Tavily 专为 AI 应用设计，免费且易用。 - -### Q2: Serper 和 Tavily 哪个更好？ -A: -- **Tavily**：免费 1000 次/月，专为 AI 设计，推荐 -- **Serper**：免费 2500 次/月，但需要信用卡验证 - -### Q3: 配置 API 后还是 unknown？ -A: 检查： -1. `.env` 文件是否正确配置 -2. 后端是否重启 -3. 日志是否显示 `[INFO] 使用 Tavily API` - -### Q4: Yahoo Finance 什么时候恢复？ -A: 通常 30-60 分钟后自动恢复，或更换 IP/VPN。 - ---- - -生成时间: 2026-02-19 22:00 - diff --git a/backend/app/api/causal_router.py b/backend/app/api/causal_router.py index 0060143..aded5d9 100644 --- a/backend/app/api/causal_router.py +++ b/backend/app/api/causal_router.py @@ -12,14 +12,64 @@ from app.services.two_pass_causal_service import TwoPassCausalService router = APIRouter() -causal_service = CausalService() -news_extraction_service = NewsExtractionService() -summary_service = SummaryGenerationService() -target_research_service = TargetResearchService() -streaming_research_service = StreamingTargetResearchService() -node_sensing_service = NodeSensingService() -enhanced_research_service = EnhancedTargetResearchService() -two_pass_service = TwoPassCausalService() + +# 延迟初始化服务实例，避免在导入时就需要环境变量 +_causal_service = None +_news_extraction_service = None +_summary_service = None +_target_research_service = None +_streaming_research_service = None +_node_sensing_service = None +_enhanced_research_service = None +_two_pass_service = None + +def get_causal_service(): + global _causal_service + if _causal_service is None: + _causal_service = CausalService() + return _causal_service + +def get_news_extraction_service(): + global _news_extraction_service + if _news_extraction_service is None: + _news_extraction_service = NewsExtractionService() + return _news_extraction_service + +def get_summary_service(): + global _summary_service + if _summary_service is None: + _summary_service = SummaryGenerationService() + return _summary_service + +def get_target_research_service(): + global _target_research_service + if _target_research_service is None: + _target_research_service = TargetResearchService() + return _target_research_service + +def get_streaming_research_service(): + global _streaming_research_service + if _streaming_research_service is None: + _streaming_research_service = StreamingTargetResearchService() + return _streaming_research_service + +def get_node_sensing_service(): + global _node_sensing_service + if _node_sensing_service is None: + _node_sensing_service = NodeSensingService() + return _node_sensing_service + +def get_enhanced_research_service(): + global _enhanced_research_service + if _enhanced_research_service is None: + _enhanced_research_service = EnhancedTargetResearchService() + return _enhanced_research_service + +def get_two_pass_service(): + global _two_pass_service + if _two_pass_service is None: + _two_pass_service = TwoPassCausalService() + return _two_pass_service class CausalQuery(BaseModel): """因果推演查询请求""" @@ -72,7 +122,7 @@ async def analyze_causal_chain(query: CausalQuery): 分析因果链（旧版本，保持兼容） """ try: - result = await causal_service.analyze( + result = await get_causal_service().analyze( query.query, query.context, query.max_depth @@ -129,7 +179,7 @@ async def analyze_causal_chain_v2(query: CausalQuery): - ✅ 并发处理提升性能 """ try: - result = await two_pass_service.analyze_two_pass( + result = await get_two_pass_service().analyze_two_pass( query.query, query.context ) @@ -162,11 +212,11 @@ async def extract_causality(request: NewsExtractionRequest): """ try: # 1. 调用新闻提取服务，获取因果图数据 - result = await news_extraction_service.extract_causality(request.news_text) + result = await get_news_extraction_service().extract_causality(request.news_text) # 2. 如果需要生成摘要，调用摘要生成服务 if request.generate_summary: - result = await summary_service.generate_causal_summary_safe(result) + result = await get_summary_service().generate_causal_summary_safe(result) # 3. 返回结果（包含可选的 summary 字段） return result @@ -217,7 +267,7 @@ async def research_target_stream(request: TargetResearchRequest): async def event_generator(): """生成 SSE 事件流""" try: - async for event in streaming_research_service.stream_research_target(request.target): + async for event in get_streaming_research_service().stream_research_target(request.target): # 发送事件数据 yield f"data: {event}\n\n" except Exception as e: @@ -266,7 +316,7 @@ async def research_target(request: TargetResearchRequest): """ try: # 执行完整的研究 Pipeline - result = await target_research_service.research_target(request.target) + result = await get_target_research_service().research_target(request.target) return result @@ -325,7 +375,7 @@ async def research_target_enhanced(request: TargetResearchRequest): """ try: # 执行增强型研究 Pipeline - result = await enhanced_research_service.research_target_with_sensing( + result = await get_enhanced_research_service().research_target_with_sensing( request.target ) @@ -392,7 +442,7 @@ async def enrich_nodes(request: NodeEnrichmentRequest): raise ValueError("节点列表不能为空") # 批量并发处理节点状态更新 - enriched_nodes = await node_sensing_service.enrich_nodes_batch(request.nodes) + enriched_nodes = await get_node_sensing_service().enrich_nodes_batch(request.nodes) return { "success": True, diff --git a/backend/app/api/v2_router.py b/backend/app/api/v2_router.py new file mode 100644 index 0000000..dcef041 --- /dev/null +++ b/backend/app/api/v2_router.py @@ -0,0 +1,169 @@ +import json +from typing import Any, Dict, List, Optional + +from fastapi import APIRouter, HTTPException +from fastapi.responses import StreamingResponse +from pydantic import BaseModel, Field + +from app.services.v2_analysis_service import V2AnalysisService + +router = APIRouter() +_v2_service: Optional[V2AnalysisService] = None + + +def get_v2_service() -> V2AnalysisService: + global _v2_service + if _v2_service is None: + _v2_service = V2AnalysisService() + return _v2_service + + +class SessionCreateRequest(BaseModel): + title: Optional[str] = None + + +class MultiInputItem(BaseModel): + type: str = Field("event", description="event/data/news/query") + content: str = Field(..., min_length=1) + + +class SynthesizeRequest(BaseModel): + inputs: List[MultiInputItem] + find_connections: bool = True + discover_targets: bool = True + max_depth: int = Field(5, ge=1, le=8) + + +class DeepAnalyzeRequest(BaseModel): + seed_query: str = Field(..., min_length=1) + max_depth: int = Field(5, ge=1, le=8) + max_nodes: int = Field(50, ge=5, le=200) + + +class ExpandRequest(BaseModel): + node_id: str + direction: str = Field("both", pattern="^(causes|effects|both|related)$") + + +class AddInputRequest(BaseModel): + input: MultiInputItem + + +class SuggestionRequest(BaseModel): + text: str = "" + + +def _sse_response(generator): + async def event_generator(): + try: + async for event in generator: + yield f"data: {json.dumps(event, ensure_ascii=False)}\n\n" + except Exception as exc: + payload = {"status": "error", "message": str(exc), "data": {}} + yield f"data: {json.dumps(payload, ensure_ascii=False)}\n\n" + + return StreamingResponse( + event_generator(), + media_type="text/event-stream", + headers={ + "Cache-Control": "no-cache", + "Connection": "keep-alive", + "X-Accel-Buffering": "no", + }, + ) + + +@router.post("/sessions") +async def create_session(request: SessionCreateRequest): + return get_v2_service().create_session(request.title) + + +@router.get("/sessions/{session_id}") +async def get_session(session_id: str): + try: + return get_v2_service().get_session(session_id) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/analyze-deep") +async def analyze_deep(session_id: str, request: DeepAnalyzeRequest): + service = get_v2_service() + return _sse_response( + service.analyze_deep_stream( + session_id=session_id, + seed_query=request.seed_query, + max_depth=request.max_depth, + max_nodes=request.max_nodes, + ) + ) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/synthesize") +async def synthesize(session_id: str, request: SynthesizeRequest): + service = get_v2_service() + return _sse_response( + service.synthesize_stream( + session_id=session_id, + inputs=[item.model_dump() for item in request.inputs], + max_depth=request.max_depth, + find_connections=request.find_connections, + discover_targets=request.discover_targets, + ) + ) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/expand") +async def expand(session_id: str, request: ExpandRequest): + try: + direction = "both" if request.direction == "related" else request.direction + return await get_v2_service().expand_node(session_id, request.node_id, direction) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + except Exception as exc: + raise HTTPException(status_code=500, detail=str(exc)) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/add-input") +async def add_input(session_id: str, request: AddInputRequest): + try: + return get_v2_service().add_input(session_id, request.input.model_dump()) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/undo") +async def undo(session_id: str): + try: + return get_v2_service().undo(session_id) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + + +@router.get("/sessions/{session_id}/graph") +async def get_graph(session_id: str): + try: + return get_v2_service().get_session(session_id).get("graph", {}) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + + +@router.post("/sessions/{session_id}/data/refresh/{node_id}") +async def refresh_session_node_data(session_id: str, node_id: str): + try: + return await get_v2_service().refresh_node_data(session_id, node_id) + except ValueError as exc: + raise HTTPException(status_code=404, detail=str(exc)) + + +@router.post("/data/refresh/{node_id}") +async def refresh_node_data(node_id: str, payload: Dict[str, Any]): + session_id = payload.get("session_id") + if not session_id: + raise HTTPException(status_code=400, detail="session_id is required") + return await refresh_session_node_data(session_id, node_id) + + +@router.post("/suggestions") +async def suggestions(request: SuggestionRequest): + return await get_v2_service().suggestions(request.text) diff --git a/backend/app/services/causal_service.py b/backend/app/services/causal_service.py index 10692c5..c4b8a68 100644 --- a/backend/app/services/causal_service.py +++ b/backend/app/services/causal_service.py @@ -9,7 +9,8 @@ class CausalService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") diff --git a/backend/app/services/enhanced_research_service.py b/backend/app/services/enhanced_research_service.py index b80138f..1859f7e 100644 --- a/backend/app/services/enhanced_research_service.py +++ b/backend/app/services/enhanced_research_service.py @@ -22,7 +22,8 @@ class EnhancedTargetResearchService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") self.search_service = SearchService() @@ -171,7 +172,8 @@ async def _analyze_causal_factors(self, target: str) -> Dict[str, Any]: { "id": "n1", "label": "节点标签（如：美元指数）", - "type": "cause|effect|intermediate", + "type": "节点数据类型（见下方类型列表）", + "causal_role": "cause|effect|intermediate", "description": "节点详细描述", "confidence": 0.9 } @@ -188,12 +190,35 @@ async def _analyze_causal_factors(self, target: str) -> Dict[str, Any]: "explanation": "整体因果关系的综合分析" } +【节点数据类型列表】 +定量型（可提取具体数值）： +- macro_indicator: 宏观经济指标（如GDP、CPI、失业率） +- monetary_policy: 货币政策（如利率、准备金率） +- stock_price: 股票价格 +- crypto_price: 加密货币价格 +- forex_rate: 外汇汇率 +- commodity_price: 大宗商品价格 +- interest_rate: 利率 +- inflation_rate: 通胀率 + +定性型（需要情绪/事件分析）： +- geopolitical_risk: 地缘政治风险 +- market_sentiment: 市场情绪 +- policy_expectation: 政策预期 +- regulatory_change: 监管变化 +- social_event: 社会事件 +- industry_trend: 行业趋势 +- consumer_confidence: 消费者信心 +- political_stability: 政治稳定性 +- trade_relations: 贸易关系 + 【分析要求】 1. 识别 3-7 个核心影响因子（节点） 2. 构建完整的因果传导路径（边） -3. 区分直接影响和间接影响 -4. 标注每个因果关系的强度和置信度 -5. 节点 label 必须简洁明确（如"美元指数"、"美联储利率"、"地缘政治风险"）""" +3. 为每个节点选择最合适的 type（从上述类型列表中选择） +4. causal_role 表示因果角色：cause（原因）、effect（结果）、intermediate（中间节点） +5. 节点 label 必须简洁明确（如"美元指数"、"美联储利率"、"地缘政治风险"） +6. 标注每个因果关系的强度和置信度""" user_prompt = f"""【目标资产】 {target} @@ -230,93 +255,78 @@ async def _auto_configure_queries( target: str ) -> List[Dict[str, Any]]: """ - 步骤 2: 自动为节点配置搜索查询 + 步骤 2: 自动为节点配置搜索查询（优化：批量处理） - 使用 LLM 为每个节点生成精准的搜索关键词 + 使用单次 LLM 调用为所有节点生成搜索关键词 """ logger.info(f"[查询配置] 开始为 {len(nodes)} 个节点配置搜索查询") - system_prompt = """你是一个搜索查询优化专家。请为给定的经济/金融节点生成精准的搜索关键词。 + # 构建节点列表 + nodes_info = "\n".join([ + f"{i+1}. {node.get('label', '')} - {node.get('description', '')}" + for i, node in enumerate(nodes) + ]) + + system_prompt = """你是搜索查询优化专家。为每个节点生成2个精准搜索词（中英文）。 -【输出格式】 -必须严格输出以下 JSON 格式： +【输出格式】JSON数组： { "queries": [ - "精准搜索词1（中文）", - "精准搜索词2（英文）" + {"node_index": 0, "keywords": ["中文搜索词 2024", "English keyword latest"]}, + {"node_index": 1, "keywords": ["中文搜索词 2024", "English keyword latest"]} ] } -【查询要求】 -1. 生成 2-3 个搜索查询 -2. 包含中英文关键词 -3. 添加时间限定词（如"2024"、"最新"、"latest"） -4. 查询要具体、可搜索，避免过于宽泛 -5. 针对数值型指标，使用"价格"、"利率"、"指数"等明确词汇 +【要求】 +- 每个节点2个搜索词（中英文各1个） +- 包含时间词（2024/最新/latest） +- 简洁、可搜索""" -【示例】 -节点: "美元指数" -输出: {"queries": ["美元指数最新走势 2024", "US Dollar Index DXY latest"]} + user_prompt = f"""【目标资产】{target} -节点: "美联储利率" -输出: {"queries": ["美联储利率决议 2024", "Federal Reserve interest rate latest"]}""" +【节点列表】 +{nodes_info} - # 并发为所有节点生成查询 - async def generate_queries_for_node(node: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: - node_label = node.get("label", "") - node_description = node.get("description", "") - - user_prompt = f"""【节点信息】 -标签: {node_label} -描述: {node_description} -目标资产: {target} - -请生成该节点的搜索查询关键词。""" +为每个节点生成搜索关键词。""" - try: - response = await self.client.chat.completions.create( - model=self.model, - messages=[ - {"role": "system", "content": system_prompt}, - {"role": "user", "content": user_prompt} - ], - temperature=0.3, - response_format={"type": "json_object"} - ) - - content = response.choices[0].message.content - result = json.loads(content) - - # 注入 sensing_config - node["sensing_config"] = { - "auto_queries": result.get("queries", []) - } - - logger.info(f"[查询配置] 节点 '{node_label}' 配置完成: {len(result.get('queries', []))} 个查询") + try: + response = await self.client.chat.completions.create( + model=self.model, + messages=[ + {"role": "system", "content": system_prompt}, + {"role": "user", "content": user_prompt} + ], + temperature=0.3, + max_tokens=1000, + response_format={"type": "json_object"} + ) + + content = response.choices[0].message.content + result = json.loads(content) + + # 注入 sensing_config + queries_list = result.get("queries", []) + for query_item in queries_list: + node_idx = query_item.get("node_index", 0) + keywords = query_item.get("keywords", []) - except Exception as e: - logger.warning(f"[查询配置] 节点 '{node_label}' 配置失败: {str(e)}") - # 降级：使用节点标签作为查询 + if 0 <= node_idx < len(nodes): + nodes[node_idx]["sensing_config"] = { + "auto_queries": keywords + } + + logger.info(f"[查询配置] 批量配置完成: {len(queries_list)} 个节点") + + except Exception as e: + logger.warning(f"[查询配置] 批量配置失败: {str(e)}，使用降级方案") + # 降级：使用节点标签作为查询 + for node in nodes: + label = node.get("label", "") node["sensing_config"] = { - "auto_queries": [f"{node_label} 最新", f"{node_label} latest"] + "auto_queries": [f"{label} 最新", f"{label} latest"] } - - return node - - # 并发处理所有节点 - import asyncio - configured_nodes = await asyncio.gather( - *[generate_queries_for_node(node) for node in nodes], - return_exceptions=True - ) - - # 过滤异常结果 - valid_nodes = [ - node for node in configured_nodes - if not isinstance(node, Exception) - ] - return valid_nodes + return nodes async def _generate_enhanced_explanation( self, @@ -330,7 +340,7 @@ async def _generate_enhanced_explanation( 结合因果关系和实时状态数据，生成深度分析报告 """ - # 构建节点状态摘要 + # 构建节点状态摘要（包含数据发布时间） node_states = [] for node in nodes: label = node.get("label", "") @@ -338,8 +348,13 @@ async def _generate_enhanced_explanation( value = state.get("value", "unknown") trend = state.get("trend", "stable") context = state.get("narrative_context", "") + release_time = state.get("data_release_time", "未知") - node_states.append(f"- {label}: {value} (趋势: {trend}) - {context}") + # 构建包含时间信息的状态描述 + if release_time != "未知": + node_states.append(f"- {label}: {value} (趋势: {trend}) - {context} [数据发布时间: {release_time}]") + else: + node_states.append(f"- {label}: {value} (趋势: {trend}) - {context}") node_states_text = "\n".join(node_states) @@ -351,12 +366,19 @@ async def _generate_enhanced_explanation( 3. 指出关键传导机制和风险点 4. 给出明确的趋势判断和策略建议 5. 语言专业、逻辑清晰、结论明确 +6. **重要**：凡是引用具体数值，必须标注该数据的发布时间（如"美国2024年第四季度CPI数据显示..."） 【报告结构】 第一段：核心结论（一句话总结当前状态对目标资产的影响） -第二段：因果传导分析（详细说明各因子如何影响目标） -第三段：风险与机会（基于实时数据的判断） -第四段：策略建议（可操作的投资建议）""" +第二段：因果传导分析（详细说明各因子如何影响目标，引用数值时必须标注发布时间） +第三段：风险与机会（基于实时数据的判断，明确数据时效性） +第四段：策略建议（可操作的投资建议） + +【数据引用规范】 +- ✅ 正确："根据2024年12月发布的美国CPI数据显示，通胀率为3.2%..." +- ✅ 正确："美联储在2024年12月FOMC会议上维持利率在5.25%-5.50%..." +- ❌ 错误："美国通胀率为3.2%..."（缺少时间） +- ❌ 错误："美联储利率为5.25%-5.50%..."（缺少时间）""" user_prompt = f"""【目标资产】 {target} @@ -377,7 +399,7 @@ async def _generate_enhanced_explanation( {"role": "user", "content": user_prompt} ], temperature=0.6, - max_tokens=2000 + max_tokens=1500 # 限制输出长度，加快响应 ) enhanced_explanation = response.choices[0].message.content @@ -388,3 +410,6 @@ async def _generate_enhanced_explanation( # 降级：返回原始分析 + 状态摘要 return f"{original_explanation}\n\n【实时状态】\n{node_states_text}" + + + diff --git a/backend/app/services/news_extraction_service.py b/backend/app/services/news_extraction_service.py index 8ada3b0..3b04aaa 100644 --- a/backend/app/services/news_extraction_service.py +++ b/backend/app/services/news_extraction_service.py @@ -10,7 +10,8 @@ class NewsExtractionService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") diff --git a/backend/app/services/node_sensing_service.py b/backend/app/services/node_sensing_service.py index e3f6f87..6d93367 100644 --- a/backend/app/services/node_sensing_service.py +++ b/backend/app/services/node_sensing_service.py @@ -19,6 +19,9 @@ from pathlib import Path import logging +# 导入置信度计算器 +from app.utils.confidence_calculator import calculate_node_confidence + # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, @@ -32,8 +35,9 @@ class NodeSensingService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( - api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "missing-key", + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") @@ -45,23 +49,70 @@ def __init__(self): self.serper_api_key = os.getenv("SERPER_API_KEY") self.serper_base_url = "https://google.serper.dev/search" - # 并发控制 - self.max_concurrent_searches = 5 + # 并发控制（优化：提高并发数） + self.max_concurrent_searches = 10 + self.search_timeout_seconds = 15 + self.search_retry_attempts = 3 + self._search_cache: Dict[str, tuple] = {} + self._search_cache_ttl_seconds = 15 * 60 # 加载白名单配置 self._load_whitelist_config() + def _is_qualitative_node(self, node_type: str) -> bool: + """ + 判断节点是否为定性类型 + + Args: + node_type: 节点类型 + + Returns: + True 表示定性节点，False 表示定量节点 + """ + if not node_type: + return False + + # 检查是否在定性类型集合中 + if node_type in self.qualitative_types: + return True + + # 检查是否在定量类型集合中 + if node_type in self.quantitative_types: + return False + + # 默认：未知类型视为定量（保守策略） + logger.warning(f"[节点分类] 未知节点类型: {node_type}，默认视为定量型") + return False + + def _get_intensity_scale(self, node_type: str) -> str: + """ + 获取定性节点的强度等级类型 + + Args: + node_type: 节点类型 + + Returns: + 强度等级类型: risk_based, sentiment_based, trend_based, expectation_based + """ + routing_rules = self.config.get("routing_rules", {}) + rule = routing_rules.get(node_type, {}) + + # 从路由规则中获取强度等级类型 + intensity_scale = rule.get("intensity_scale", "risk_based") + + return intensity_scale + def _load_whitelist_config(self): - """加载白名单域名配置""" + """加载白名单域名配置和节点类型分类""" config_path = Path(__file__).parent.parent.parent / "config" / "financial_sources.json" try: with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f: - config = json.load(f) + self.config = json.load(f) # 提取所有白名单域名 self.whitelist_domains = [] - search_domains = config.get("search_domains", {}) + search_domains = self.config.get("search_domains", {}) for category_name, category_data in search_domains.items(): if category_name == "description": @@ -69,15 +120,25 @@ def _load_whitelist_config(self): if isinstance(category_data, dict) and "domains" in category_data: self.whitelist_domains.extend(category_data["domains"]) + # 加载节点类型分类 + node_categories = self.config.get("node_type_categories", {}) + self.quantitative_types = set(node_categories.get("quantitative", {}).get("types", [])) + self.qualitative_types = set(node_categories.get("qualitative", {}).get("types", [])) + self.intensity_levels = node_categories.get("qualitative", {}).get("intensity_levels", {}) + logger.info(f"[白名单配置] 加载完成，共 {len(self.whitelist_domains)} 个权威域名") + logger.info(f"[节点分类] 定量型: {len(self.quantitative_types)} 种，定性型: {len(self.qualitative_types)} 种") except Exception as e: logger.error(f"[白名单配置] 加载失败: {str(e)}") self.whitelist_domains = [] + self.quantitative_types = set() + self.qualitative_types = set() + self.intensity_levels = {} async def enrich_node_state(self, node_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ - 为单个节点补充实时状态信息（两阶段共识验证版本） + 为单个节点补充实时状态信息（优化版：保留两阶段但加速） Args: node_json: 节点对象，包含 sensing_config.auto_queries @@ -85,22 +146,20 @@ async def enrich_node_state(self, node_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: Returns: 更新后的节点对象，包含 current_state 字段 - 【两阶段数据流】： - Stage 1: 白名单优先搜索 (Whitelist Pass) - - 限定权威域名搜索（7天窗口） - - LLM 直接提取数值 - - 成功 → 标记 confidence: "whitelist_direct" - - Stage 2: 全网兜底与三方交叉验证 (Cross-Validation Pass) - - 全网搜索（不限域名，7天窗口） - - LLM 严格执行三方交叉验证 - - 必须 ≥3 个独立域名一致才采信 - - 成功 → 标记 confidence: "cross_validated" + 【优化策略】： + - Stage 1: 白名单搜索（快速路径） + - Stage 2: 全网搜索但简化验证（保证数据可用性） + - 优化点：减少搜索结果数、简化 LLM Prompt、提高并发 """ node_id = node_json.get("id", "unknown") node_label = node_json.get("label", "unknown") + node_type = node_json.get("type", "") + + # 判断节点类型（定量 vs 定性） + is_qualitative = self._is_qualitative_node(node_type) + node_category = "定性" if is_qualitative else "定量" - logger.info(f"[节点感知 2.0] 开始处理节点: {node_id} ({node_label})") + logger.info(f"[节点感知] 处理: {node_label} ({node_category})") try: # 1. 提取搜索查询配置 @@ -108,81 +167,80 @@ async def enrich_node_state(self, node_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: auto_queries = sensing_config.get("auto_queries", []) if not auto_queries: - logger.warning(f"[节点感知] 节点 {node_id} 缺少 auto_queries 配置，跳过") + logger.warning(f"[节点感知] 节点 {node_id} 缺少查询配置") return node_json - logger.info(f"[节点感知] 节点 {node_id} 配置了 {len(auto_queries)} 个搜索查询") - # ============================================================ # Stage 1: 白名单优先搜索 # ============================================================ - logger.info(f"[Stage 1] 白名单优先搜索 - 节点: {node_label}") - - stage1_results = await self._perform_searches(auto_queries) + stage1_results = await self._perform_searches(auto_queries, max_results=3) if stage1_results: - # 白名单过滤 whitelist_results = self._filter_by_whitelist(stage1_results) - logger.info( - f"[Stage 1] 搜索结果: {len(stage1_results)} 条 " - f"→ 白名单过滤后: {len(whitelist_results)} 条" - ) - if whitelist_results: - # LLM 直接提取（无需交叉验证） - current_state = await self._extract_state_stage1( - node_label=node_label, - search_results=whitelist_results - ) + # 根据节点类型选择提取方法 + if is_qualitative: + current_state = await self._extract_qualitative_state_stage1( + node_label=node_label, + node_type=node_type, + search_results=whitelist_results + ) + else: + current_state = await self._extract_quantitative_state_stage1( + node_label=node_label, + search_results=whitelist_results + ) if current_state["value"] != "unknown": - logger.info( - f"[Stage 1] ✓ 白名单直接采信: {current_state['value']} " - f"(confidence: whitelist_direct)" - ) + # 计算置信度分数 + llm_confidence = node_json.get("confidence", 0.8) + sources = current_state.get("sources", []) + confidence_result = calculate_node_confidence(sources, llm_confidence) + + current_state["confidence_score"] = confidence_result["final_score"] + current_state["confidence_dimensions"] = confidence_result["dimensions"] + current_state["confidence_rating"] = confidence_result["rating"] - # 注入状态 node_json["current_state"] = current_state node_json["last_updated"] = datetime.utcnow().isoformat() return node_json - else: - logger.warning(f"[Stage 1] LLM 返回 unknown，进入 Stage 2") - else: - logger.warning(f"[Stage 1] 白名单过滤后无结果，进入 Stage 2") - else: - logger.warning(f"[Stage 1] 搜索无结果，进入 Stage 2") # ============================================================ - # Stage 2: 全网兜底与三方交叉验证 + # Stage 2: 全网搜索（简化版，保证数据可用性） # ============================================================ - logger.info(f"[Stage 2] 全网搜索 + 三方交叉验证 - 节点: {node_label}") + logger.info(f"[Stage 2] 全网搜索: {node_label}") - # 重新搜索（全网，Top-10） - stage2_results = await self._perform_searches(auto_queries, max_results=10) + # 全网搜索（减少结果数：10 → 5） + stage2_results = await self._perform_searches(auto_queries, max_results=5) if not stage2_results: - logger.error(f"[Stage 2] 全网搜索无结果，返回 unknown") + logger.warning(f"[Stage 2] 无搜索结果") node_json["current_state"] = self._create_unknown_state() return node_json - logger.info(f"[Stage 2] 全网搜索结果: {len(stage2_results)} 条") - - # LLM 三方交叉验证 - current_state = await self._extract_state_stage2( - node_label=node_label, - search_results=stage2_results - ) - - if current_state["value"] != "unknown": - logger.info( - f"[Stage 2] ✓ 三方交叉验证通过: {current_state['value']} " - f"(confidence: cross_validated, sources: {len(current_state.get('sources', []))})" + # 简化提取（不要求严格的三方验证） + if is_qualitative: + current_state = await self._extract_qualitative_state_simple( + node_label=node_label, + node_type=node_type, + search_results=stage2_results ) else: - logger.warning(f"[Stage 2] ✗ 三方交叉验证失败，返回 unknown") + current_state = await self._extract_quantitative_state_simple( + node_label=node_label, + search_results=stage2_results + ) + + # 计算置信度分数 + llm_confidence = node_json.get("confidence", 0.6) + sources = current_state.get("sources", []) + confidence_result = calculate_node_confidence(sources, llm_confidence) + + current_state["confidence_score"] = confidence_result["final_score"] + current_state["confidence_dimensions"] = confidence_result["dimensions"] + current_state["confidence_rating"] = confidence_result["rating"] - # 注入状态 node_json["current_state"] = current_state node_json["last_updated"] = datetime.utcnow().isoformat() @@ -190,7 +248,6 @@ async def enrich_node_state(self, node_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: except Exception as e: logger.error(f"[节点感知] 节点 {node_id} 处理失败: {str(e)}") - # 降级处理：返回 unknown 状态 node_json["current_state"] = self._create_unknown_state() return node_json @@ -291,12 +348,14 @@ async def _search_single_query(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[D except Exception as e: logger.error(f"[搜索引擎] Serper 搜索也失败: {str(e)}") - logger.error(f"[搜索引擎] 所有搜索引擎均不可用") + # 最终降级：返回空结果（避免卡住） + logger.warning(f"[搜索引擎] 所有搜索引擎均不可用，返回空结果") return [] async def _search_tavily(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]: """调用 Tavily API""" - async with aiohttp.ClientSession() as session: + timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=5) # 5秒超时（优化：减少等待时间） + async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: payload = { "api_key": self.tavily_api_key, "query": query, @@ -324,7 +383,8 @@ async def _search_tavily(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[st async def _search_serper(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]: """调用 Serper API""" - async with aiohttp.ClientSession() as session: + timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=5) # 5秒超时（优化：减少等待时间） + async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: headers = { "X-API-KEY": self.serper_api_key, "Content-Type": "application/json" @@ -384,13 +444,140 @@ def _filter_by_whitelist(self, search_results: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dic return filtered - async def _extract_state_stage1( + def _score_domain(self, domain: str) -> float: + normalized = (domain or "").lower().replace("www.", "") + source_scores = { + "bloomberg.com": 0.95, + "reuters.com": 0.95, + "federalreserve.gov": 0.98, + "fred.stlouisfed.org": 0.98, + "ecb.europa.eu": 0.95, + "imf.org": 0.95, + "worldbank.org": 0.93, + "ft.com": 0.88, + "cnbc.com": 0.8, + "wallstreetcn.com": 0.8, + "investing.com": 0.75, + "marketwatch.com": 0.74, + "seekingalpha.com": 0.6, + "medium.com": 0.4, + } + for suffix, score in source_scores.items(): + if normalized == suffix or normalized.endswith(f".{suffix}"): + return score + if normalized.endswith(".gov"): + return 0.9 + if normalized.endswith(".edu"): + return 0.75 + return 0.3 + + def _score_search_results(self, results: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]: + scored = [] + for result in results: + domain = result.get("domain") or urlparse(result.get("url", "")).netloc + result["domain"] = domain + result["source_quality_score"] = self._score_domain(domain) + scored.append(result) + return sorted(scored, key=lambda item: item.get("source_quality_score", 0.0), reverse=True) + + async def _search_single_query(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]: + cache_key = f"{query}:{max_results}" + cached = self._search_cache.get(cache_key) + if cached: + cached_at, cached_results = cached + if (datetime.utcnow() - cached_at).total_seconds() < self._search_cache_ttl_seconds: + logger.info(f"[搜索缓存] 命中: {query}") + return cached_results + + async def run_with_retries(provider_name, call): + last_error = None + for attempt in range(1, self.search_retry_attempts + 1): + try: + results = await call() + scored_results = self._score_search_results(results) + self._search_cache[cache_key] = (datetime.utcnow(), scored_results) + return scored_results + except Exception as e: + last_error = e + logger.warning(f"[搜索重试] {provider_name} 第 {attempt} 次失败: {str(e)}") + if attempt < self.search_retry_attempts: + await asyncio.sleep(min(2 ** (attempt - 1), 4)) + raise last_error + + if self.tavily_api_key: + try: + return await run_with_retries("Tavily", lambda: self._search_tavily(query, max_results)) + except Exception as e: + logger.warning(f"[搜索引擎] Tavily 失败，尝试 Serper: {str(e)}") + + if self.serper_api_key: + try: + return await run_with_retries("Serper", lambda: self._search_serper(query, max_results)) + except Exception as e: + logger.error(f"[搜索引擎] Serper 失败: {str(e)}") + + return [] + + async def _search_tavily(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]: + timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=self.search_timeout_seconds) + async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: + payload = { + "api_key": self.tavily_api_key, + "query": query, + "search_depth": "basic", + "max_results": min(max_results, 15), + } + async with session.post(self.tavily_base_url, json=payload) as resp: + if resp.status != 200: + raise Exception(f"Tavily API returned {resp.status}") + data = await resp.json() + return [ + { + "title": r.get("title", ""), + "snippet": r.get("content", ""), + "url": r.get("url", ""), + "domain": urlparse(r.get("url", "")).netloc, + } + for r in data.get("results", []) + ] + + async def _search_serper(self, query: str, max_results: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]: + timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=self.search_timeout_seconds) + async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: + headers = {"X-API-KEY": self.serper_api_key, "Content-Type": "application/json"} + payload = {"q": query, "num": min(max_results, 15)} + async with session.post(self.serper_base_url, json=payload, headers=headers) as resp: + if resp.status != 200: + raise Exception(f"Serper API returned {resp.status}") + data = await resp.json() + return [ + { + "title": r.get("title", ""), + "snippet": r.get("snippet", ""), + "url": r.get("link", ""), + "domain": urlparse(r.get("link", "")).netloc, + } + for r in data.get("organic", []) + ] + + def _filter_by_whitelist(self, search_results: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]: + scored = self._score_search_results(search_results) + if not self.whitelist_domains: + return scored + for result in scored: + result["matched_whitelist"] = any( + result.get("domain", "").endswith(domain) or result.get("domain", "") == domain + for domain in self.whitelist_domains + ) + return scored + + async def _extract_quantitative_state_stage1( self, node_label: str, search_results: List[Dict[str, Any]] ) -> Dict[str, Any]: """ - Stage 1: 白名单直接提取（无需交叉验证） + Stage 1: 白名单直接提取（定量节点 - 提取具体数值） Args: node_label: 节点标签（如"美联储利率"） @@ -399,75 +586,148 @@ async def _extract_state_stage1( Returns: 结构化状态对象: {value, trend, narrative_context, confidence, sources} """ - logger.info(f"[Stage 1 LLM] 开始解析节点 '{node_label}' 的状态（白名单直接提取）") + logger.info(f"[Stage 1 定量] 开始解析节点 '{node_label}' 的状态（白名单直接提取）") # 构建上下文 context = self._build_search_context(search_results) # Stage 1 系统提示词：直接提取，信任白名单 - system_prompt = """你是一个专业的金融数据提取引擎。你正在处理来自【权威白名单域名】的搜索结果（如 Bloomberg、Reuters、IMF、东方财富等）。 + system_prompt = """你是一个专业的金融数据提取引擎。从权威来源快速提取关键数据。 -【输出格式】 -必须严格输出以下 JSON 格式： +【输出格式】JSON： { - "value": "具体数值或状态描述", + "value": "具体数值或状态", "trend": "rising|falling|stable", - "narrative_context": "一句话总结当前状态的背景原因", + "narrative_context": "一句话背景", + "data_release_time": "YYYY年MM月DD日", "confidence": "whitelist_direct", - "sources": [ - { - "title": "新闻标题", - "url": "完整URL", - "domain": "域名" - } - ] + "sources": [{"title": "标题", "url": "URL", "domain": "域名"}] } -【关键约束】 -1. value 字段： - - 如果搜索结果中有明确数值，必须提取（如 "5.25%", "1850美元/盎司", "7.2%"） - - 如果没有明确数值，用简短描述（如 "持续上涨", "保持稳定"） - - 如果完全无法确定，必须设为 "unknown" +【规则】 +1. value: 提取数值（如"5.25%"）或简短描述，无法确定则"unknown" +2. data_release_time: 提取数据发布时间（如"2024年12月18日"），无则"未知" +3. trend: rising/falling/stable +4. sources: 最多3条，包含title/url/domain +5. 信息不足时返回unknown""" -2. trend 字段： - - 只能是 "rising"（上升）、"falling"（下降）、"stable"（稳定）三者之一 - - 基于搜索结果中的趋势词判断 + user_prompt = f"""【节点名称】 +{node_label} -3. sources 字段： - - 列出所有支持该数值的搜索结果（最多3条） - - 必须包含 title、url、domain 三个字段 +【搜索结果（来自权威白名单域名）】 +{context} -4. confidence 字段： - - 固定为 "whitelist_direct"（表示来自白名单直接采信） +请提取该节点的实时状态，严格按照 JSON 格式输出。""" -【反幻觉机制】 -- 这些是权威来源，可以直接采信 -- 但如果搜索结果不足以判断状态，所有字段设为保守值： -{ - "value": "unknown", - "trend": "stable", - "narrative_context": "暂无足够信息判断当前状态", + try: + # 调用 LLM（优化：降低max_tokens加速） + response = await self.client.chat.completions.create( + model=self.model, + messages=[ + {"role": "system", "content": system_prompt}, + {"role": "user", "content": user_prompt} + ], + temperature=0.1, + max_tokens=500, # 限制输出长度，加快响应 + response_format={"type": "json_object"} + ) + + content = response.choices[0].message.content + state = json.loads(content) + + # 验证必需字段 + required_fields = ["value", "trend", "narrative_context", "data_release_time", "confidence", "sources"] + for field in required_fields: + if field not in state: + raise ValueError(f"LLM 返回缺少字段: {field}") + + # 验证 trend 枚举值 + valid_trends = ["rising", "falling", "stable"] + if state["trend"] not in valid_trends: + logger.warning(f"[Stage 1 定量] trend 值无效: {state['trend']}，修正为 stable") + state["trend"] = "stable" + + logger.info( + f"[Stage 1 定量] 节点 '{node_label}' 解析成功: " + f"value={state['value']}, data_release_time={state.get('data_release_time', '未知')}, " + f"sources={len(state.get('sources', []))}" + ) + + return state + + except Exception as e: + logger.error(f"[Stage 1 定量] 节点 '{node_label}' 解析失败: {str(e)}") + return self._create_unknown_state(confidence="whitelist_direct") + + async def _extract_qualitative_state_stage1( + self, + node_label: str, + node_type: str, + search_results: List[Dict[str, Any]] + ) -> Dict[str, Any]: + """ + Stage 1: 白名单直接提取（定性节点 - 提取情绪/风险等级） + + Args: + node_label: 节点标签（如"地缘政治风险"） + node_type: 节点类型（用于确定强度等级类型） + search_results: 白名单过滤后的搜索结果 + + Returns: + 结构化状态对象: {value, intensity, key_events, trend, narrative_context, confidence, sources} + """ + logger.info(f"[Stage 1 定性] 开始解析节点 '{node_label}' 的状态（白名单直接提取）") + + # 获取强度等级类型 + intensity_scale = self._get_intensity_scale(node_type) + intensity_options = self.intensity_levels.get(intensity_scale, self.intensity_levels.get("risk_based", [])) + + # 构建上下文 + context = self._build_search_context(search_results) + + # Stage 1 定性节点系统提示词 + system_prompt = f"""你是金融情绪分析引擎。从权威来源快速提取风险/情绪状态。 + +【输出格式】JSON： +{{ + "value": "强度等级（从{intensity_options}中选择）", + "intensity": 0.75, + "key_events": ["事件1", "事件2"], + "trend": "rising|falling|stable", + "narrative_context": "一句话背景", "confidence": "whitelist_direct", - "sources": [] -}""" + "sources": [{{"title": "标题", "url": "URL", "domain": "域名"}}] +}} + +【规则】 +1. value: 从{intensity_options}选择，无法确定则"unknown" +2. intensity: 0.0-1.0评分 +3. key_events: 1-3个关键事件（10-20字） +4. trend: rising/falling/stable +5. sources: 最多3条 +6. 信息不足时返回unknown""" user_prompt = f"""【节点名称】 {node_label} +【节点类型】 +{node_type} + 【搜索结果（来自权威白名单域名）】 {context} -请提取该节点的实时状态，严格按照 JSON 格式输出。""" +请分析该定性节点的当前状态，严格按照 JSON 格式输出。""" try: - # 调用 LLM + # 调用 LLM（优化：降低max_tokens加速） response = await self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt} ], - temperature=0.1, + temperature=0.2, + max_tokens=500, # 限制输出长度，加快响应 response_format={"type": "json_object"} ) @@ -475,192 +735,226 @@ async def _extract_state_stage1( state = json.loads(content) # 验证必需字段 - required_fields = ["value", "trend", "narrative_context", "confidence", "sources"] + required_fields = ["value", "intensity", "key_events", "trend", "narrative_context", "confidence", "sources"] for field in required_fields: if field not in state: raise ValueError(f"LLM 返回缺少字段: {field}") + # 验证 intensity 范围 + if not (0.0 <= state["intensity"] <= 1.0): + logger.warning(f"[Stage 1 定性] intensity 值超出范围: {state['intensity']}，修正为 0.5") + state["intensity"] = 0.5 + # 验证 trend 枚举值 valid_trends = ["rising", "falling", "stable"] if state["trend"] not in valid_trends: - logger.warning(f"[Stage 1 LLM] trend 值无效: {state['trend']}，修正为 stable") + logger.warning(f"[Stage 1 定性] trend 值无效: {state['trend']}，修正为 stable") state["trend"] = "stable" logger.info( - f"[Stage 1 LLM] 节点 '{node_label}' 解析成功: " - f"value={state['value']}, sources={len(state.get('sources', []))}" + f"[Stage 1 定性] 节点 '{node_label}' 解析成功: " + f"value={state['value']}, intensity={state['intensity']}, " + f"key_events={len(state.get('key_events', []))}" ) return state except Exception as e: - logger.error(f"[Stage 1 LLM] 节点 '{node_label}' 解析失败: {str(e)}") - return self._create_unknown_state(confidence="whitelist_direct") + logger.error(f"[Stage 1 定性] 节点 '{node_label}' 解析失败: {str(e)}") + return self._create_unknown_state(confidence="whitelist_direct", intensity=0.5) - async def _extract_state_stage2( + async def _extract_quantitative_state_simple( self, node_label: str, search_results: List[Dict[str, Any]] ) -> Dict[str, Any]: """ - Stage 2: 全网搜索 + 三方交叉验证（核心难点） + 简化版全网提取（定量节点）- 不要求严格三方验证 Args: node_label: 节点标签 - search_results: 全网搜索结果（Top-10） + search_results: 全网搜索结果 Returns: 结构化状态对象: {value, trend, narrative_context, confidence, sources} - - 【三方交叉验证规则】： - 1. 提取的数值必须在至少 3 个不同域名的网页中完全一致 - 2. sources 数组必须严格列出这 3 个支持该数值的独立网页 - 3. 如果满足该数值的独立域名少于 3 个，返回 unknown """ - logger.info(f"[Stage 2 LLM] 开始解析节点 '{node_label}' 的状态（三方交叉验证）") + logger.info(f"[简化提取] 定量节点: {node_label}") - # 构建上下文（包含域名信息） - context = self._build_search_context_with_domains(search_results) + # 构建上下文 + context = self._build_search_context(search_results) - # Stage 2 系统提示词：严格的三方交叉验证 - system_prompt = """你是一个严苛的金融审计员。面对这批全网搜索结果，你必须进行【三方交叉验证 (Cross-Validation)】以消除虚假信息。 + # 简化版系统提示词（不要求严格验证） + system_prompt = """你是金融数据提取专家。从搜索结果中提取最新数据。 -【输出格式】 -必须严格输出以下 JSON 格式： +【输出格式】JSON： { - "value": "具体数值或状态描述", + "value": "具体数值或状态", "trend": "rising|falling|stable", - "narrative_context": "一句话总结当前状态的背景原因", - "confidence": "cross_validated", - "sources": [ - { - "title": "新闻标题1", - "url": "完整URL1", - "domain": "域名1" - }, - { - "title": "新闻标题2", - "url": "完整URL2", - "domain": "域名2" - }, - { - "title": "新闻标题3", - "url": "完整URL3", - "domain": "域名3" - } - ] + "narrative_context": "一句话背景", + "data_release_time": "YYYY年MM月DD日", + "confidence": "web_search", + "sources": [{"title": "标题", "url": "URL", "domain": "域名"}] } -【三方交叉验证规则（严格执行）】 -规则 1：你提取的最新数值，必须在至少 3 个不同域名的网页摘要中完全一致地出现过。 - - 例如：如果你提取 "5.25%"，那么必须有 3 个不同域名的网页都明确提到 "5.25%" - - 不同域名是指：bloomberg.com、reuters.com、cnbc.com 算 3 个不同域名 - - 同一域名的多个页面只算 1 个域名 - -规则 2：请在 JSON 输出的 sources 数组中，严格列出这 3 个支持该数值的独立网页。 - - sources 数组必须包含至少 3 条记录 - - 每条记录必须包含 title、url、domain 三个字段 - - 这 3 条记录的 domain 必须完全不同 - -规则 3：如果满足该数值的独立域名少于 3 个，即使你看到了数据，也必须返回 unknown。 - - 例如：只有 2 个域名提到 "5.25%"，其他域名没有提到或提到不同数值 → 返回 unknown - - 例如：10 个搜索结果都来自同一个域名 → 返回 unknown - -【反幻觉机制】 -- 全网搜索结果可能包含虚假信息、过时数据、营销内容 -- 只有通过三方交叉验证的数据才能采信 -- 如果无法满足三方验证，必须返回： -{ - "value": "unknown", - "trend": "stable", - "narrative_context": "无法通过三方交叉验证，数据源不足或存在冲突", - "confidence": "cross_validated", - "sources": [] -} +【规则】 +1. value: 提取最常见的数值，无法确定则"unknown" +2. data_release_time: 提取发布时间，无则"未知" +3. trend: rising/falling/stable +4. sources: 列出1-3个支持该数值的来源 +5. 优先选择权威来源（bloomberg/reuters/cnbc等）""" -【示例】 -假设搜索结果： -- [结果 1] bloomberg.com: "美联储利率维持在 5.25%" -- [结果 2] reuters.com: "Fed rate remains at 5.25%" -- [结果 3] cnbc.com: "联邦基金利率 5.25%" -- [结果 4] randomsite.com: "利率可能是 5.5%"（冲突数据，忽略） + user_prompt = f"""【节点】{node_label} -✓ 正确输出：value="5.25%"，sources 包含前 3 个结果（3 个不同域名一致） +【搜索结果】 +{context} + +提取最新状态。""" + + try: + # 调用 LLM（优化：降低max_tokens加速） + response = await self.client.chat.completions.create( + model=self.model, + messages=[ + {"role": "system", "content": system_prompt}, + {"role": "user", "content": user_prompt} + ], + temperature=0.1, + max_tokens=500, + response_format={"type": "json_object"} + ) + + content = response.choices[0].message.content + + # 尝试解析JSON，如果失败则记录详细信息 + try: + state = json.loads(content) + except json.JSONDecodeError as json_err: + logger.error(f"[简化提取] 定量节点 '{node_label}' JSON解析失败: {json_err}") + logger.debug(f"[简化提取] LLM返回内容: {content[:500]}") # 只记录前500字符 + return self._create_unknown_state(confidence="web_search") + + # 验证必需字段 + required_fields = ["value", "trend", "narrative_context", "data_release_time", "confidence", "sources"] + for field in required_fields: + if field not in state: + logger.warning(f"[简化提取] 定量节点 '{node_label}' 缺少字段: {field}") + raise ValueError(f"LLM 返回缺少字段: {field}") + + # 验证 trend 枚举值 + valid_trends = ["rising", "falling", "stable"] + if state["trend"] not in valid_trends: + state["trend"] = "stable" + + logger.info(f"[简化提取] 定量节点 '{node_label}' 完成: value={state['value']}") + + return state + + except Exception as e: + logger.error(f"[简化提取] 定量节点 '{node_label}' 失败: {str(e)}") + return self._create_unknown_state(confidence="web_search") + + async def _extract_qualitative_state_simple( + self, + node_label: str, + node_type: str, + search_results: List[Dict[str, Any]] + ) -> Dict[str, Any]: + """ + 简化版全网提取（定性节点）- 不要求严格多源验证 + + Args: + node_label: 节点标签 + node_type: 节点类型 + search_results: 全网搜索结果 + + Returns: + 结构化状态对象: {value, intensity, key_events, trend, narrative_context, confidence, sources} + """ + logger.info(f"[简化提取] 定性节点: {node_label}") + + # 获取强度等级类型 + intensity_scale = self._get_intensity_scale(node_type) + intensity_options = self.intensity_levels.get(intensity_scale, self.intensity_levels.get("risk_based", [])) + + # 构建上下文 + context = self._build_search_context(search_results) + + # 简化版系统提示词（不要求严格验证） + system_prompt = f"""你是金融情绪分析专家。从搜索结果中提取风险/情绪状态。 -假设搜索结果： -- [结果 1] bloomberg.com: "美联储利率维持在 5.25%" -- [结果 2] bloomberg.com: "Fed rate 5.25%"（同域名，不计入） -- [结果 3] reuters.com: "利率可能在 5.0%-5.5% 之间"（不明确，不计入） +【输出格式】JSON： +{{ + "value": "强度等级（从{intensity_options}中选择）", + "intensity": 0.75, + "key_events": ["事件1", "事件2"], + "trend": "rising|falling|stable", + "narrative_context": "一句话背景", + "confidence": "web_search", + "sources": [{{"title": "标题", "url": "URL", "domain": "域名"}}] +}} -✗ 正确输出：value="unknown"（只有 1 个域名明确提到 5.25%，不满足三方验证）""" +【规则】 +1. value: 从{intensity_options}选择最合适的等级 +2. intensity: 0.0-1.0评分 +3. key_events: 1-3个关键事件（10-20字） +4. trend: rising/falling/stable +5. sources: 列出1-3个来源 +6. 优先选择权威来源""" - user_prompt = f"""【节点名称】 -{node_label} + user_prompt = f"""【节点】{node_label} +【类型】{node_type} -【搜索结果（全网，需要三方交叉验证）】 +【搜索结果】 {context} -请严格执行三方交叉验证规则，提取该节点的实时状态。如果无法满足三方验证，必须返回 unknown。""" +提取当前状态。""" try: - # 调用 LLM + # 调用 LLM（优化：降低max_tokens加速） response = await self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt} ], - temperature=0.0, # 零温度，最大化确定性 + temperature=0.2, + max_tokens=500, response_format={"type": "json_object"} ) content = response.choices[0].message.content - state = json.loads(content) + + # 尝试解析JSON，如果失败则记录详细信息 + try: + state = json.loads(content) + except json.JSONDecodeError as json_err: + logger.error(f"[简化提取] 定性节点 '{node_label}' JSON解析失败: {json_err}") + logger.debug(f"[简化提取] LLM返回内容: {content[:500]}") # 只记录前500字符 + return self._create_unknown_state(confidence="web_search", intensity=0.5) # 验证必需字段 - required_fields = ["value", "trend", "narrative_context", "confidence", "sources"] + required_fields = ["value", "intensity", "key_events", "trend", "narrative_context", "confidence", "sources"] for field in required_fields: if field not in state: + logger.warning(f"[简化提取] 定性节点 '{node_label}' 缺少字段: {field}") raise ValueError(f"LLM 返回缺少字段: {field}") - # 验证三方交叉验证规则 - if state["value"] != "unknown": - sources = state.get("sources", []) - - # 检查是否有至少 3 个不同域名 - unique_domains = set() - for source in sources: - domain = source.get("domain", "") - if domain: - unique_domains.add(domain) - - if len(unique_domains) < 3: - logger.warning( - f"[Stage 2 LLM] 三方验证失败: 只有 {len(unique_domains)} 个独立域名，" - f"不满足 ≥3 的要求，强制返回 unknown" - ) - return self._create_unknown_state( - confidence="cross_validated", - narrative="无法通过三方交叉验证，数据源不足或存在冲突" - ) + # 验证 intensity 范围 + if not (0.0 <= state["intensity"] <= 1.0): + state["intensity"] = 0.5 # 验证 trend 枚举值 valid_trends = ["rising", "falling", "stable"] if state["trend"] not in valid_trends: - logger.warning(f"[Stage 2 LLM] trend 值无效: {state['trend']}，修正为 stable") state["trend"] = "stable" - logger.info( - f"[Stage 2 LLM] 节点 '{node_label}' 解析成功: " - f"value={state['value']}, sources={len(state.get('sources', []))} " - f"(unique_domains={len(set(s.get('domain', '') for s in state.get('sources', [])))})" - ) + logger.info(f"[简化提取] 定性节点 '{node_label}' 完成: value={state['value']}") return state except Exception as e: - logger.error(f"[Stage 2 LLM] 节点 '{node_label}' 解析失败: {str(e)}") - return self._create_unknown_state(confidence="cross_validated") + logger.error(f"[简化提取] 定性节点 '{node_label}' 失败: {str(e)}") + return self._create_unknown_state(confidence="web_search", intensity=0.5) def _build_search_context(self, search_results: List[Dict[str, Any]]) -> str: """将搜索结果格式化为 LLM 上下文（简化版）""" @@ -699,14 +993,22 @@ def _build_search_context_with_domains(self, search_results: List[Dict[str, Any] def _create_unknown_state( self, confidence: str = "unknown", - narrative: str = "暂无足够信息判断当前状态" + narrative: str = "暂无足够信息判断当前状态", + intensity: Optional[float] = None ) -> Dict[str, Any]: """创建 unknown 状态（降级方案）""" - return { + state = { "value": "unknown", "trend": "stable", "narrative_context": narrative, + "data_release_time": "未知", "confidence": confidence, "sources": [] } - + + # 如果是定性节点，添加 intensity 和 key_events 字段 + if intensity is not None: + state["intensity"] = intensity + state["key_events"] = [] + + return state diff --git a/backend/app/services/streaming_research_service.py b/backend/app/services/streaming_research_service.py index 7bc38ce..eb1c169 100644 --- a/backend/app/services/streaming_research_service.py +++ b/backend/app/services/streaming_research_service.py @@ -17,7 +17,8 @@ class StreamingTargetResearchService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") self.search_service = SearchService() diff --git a/backend/app/services/structured_api_service.py b/backend/app/services/structured_api_service.py index 795aff4..44e95ed 100644 --- a/backend/app/services/structured_api_service.py +++ b/backend/app/services/structured_api_service.py @@ -7,6 +7,11 @@ from datetime import datetime, timedelta import random +try: + import yfinance as yf +except Exception: # pragma: no cover - optional runtime dependency + yf = None + logger = logging.getLogger(__name__) @@ -48,7 +53,9 @@ async def fetch_data( """ logger.info(f"[StructuredAPI] 调用 {api_name} 获取 {node_label} 数据") - if api_name == "fred": + if api_name == "yfinance": + return await self._fetch_yfinance(node_label, node_type) + elif api_name == "fred": return await self._fetch_fred(node_label, node_type) elif api_name == "tushare": return await self._fetch_tushare(node_label, node_type) @@ -61,6 +68,61 @@ async def fetch_data( else: logger.warning(f"[StructuredAPI] 未知 API: {api_name}") return None + + async def _fetch_yfinance(self, node_label: str, node_type: str) -> Optional[Dict[str, Any]]: + """Fetch liquid market prices through yfinance when a label can be mapped to a ticker.""" + if yf is None: + logger.warning("[StructuredAPI] yfinance is not installed") + return None + + label = node_label.lower() + ticker_map = { + "黄金": "GC=F", + "gold": "GC=F", + "美元指数": "DX-Y.NYB", + "dxy": "DX-Y.NYB", + "标普": "^GSPC", + "s&p": "^GSPC", + "纳斯达克": "^IXIC", + "日元": "JPY=X", + "人民币": "CNY=X", + "原油": "CL=F", + "比特币": "BTC-USD", + "bitcoin": "BTC-USD", + } + ticker = None + for key, value in ticker_map.items(): + if key in node_label or key in label: + ticker = value + break + if not ticker: + return None + + try: + quote = yf.Ticker(ticker) + history = quote.history(period="5d") + if history.empty: + return None + latest = history.iloc[-1] + previous = history.iloc[-2] if len(history) > 1 else latest + latest_close = float(latest["Close"]) + previous_close = float(previous["Close"]) + change_pct = 0.0 if previous_close == 0 else ((latest_close - previous_close) / previous_close) * 100 + return { + "value": f"{latest_close:.2f}", + "unit": "market_price", + "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(), + "source": "Yahoo Finance", + "metadata": { + "ticker": ticker, + "api": "yfinance", + "change_pct": f"{change_pct:+.2f}%", + "node_type": node_type, + }, + } + except Exception as exc: + logger.warning(f"[StructuredAPI] yfinance fetch failed for {node_label}: {exc}") + return None async def _fetch_fred(self, node_label: str, node_type: str) -> Dict[str, Any]: """ @@ -283,3 +345,21 @@ async def _fetch_polygon(self, node_label: str, node_type: str) -> Dict[str, Any } } + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/app/services/summary_service.py b/backend/app/services/summary_service.py index 04cb342..b099f0d 100644 --- a/backend/app/services/summary_service.py +++ b/backend/app/services/summary_service.py @@ -15,7 +15,8 @@ class SummaryGenerationService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) # 使用更快的模型生成摘要 self.simple_model = os.getenv("OPENAI_SUMMARY_MODEL", "deepseek-chat") diff --git a/backend/app/services/target_research_service.py b/backend/app/services/target_research_service.py index ef6ddb1..f909617 100644 --- a/backend/app/services/target_research_service.py +++ b/backend/app/services/target_research_service.py @@ -17,7 +17,8 @@ class TargetResearchService: def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") self.search_service = SearchService() diff --git a/backend/app/services/two_pass_causal_service.py b/backend/app/services/two_pass_causal_service.py index 120e49e..2ae32c3 100644 --- a/backend/app/services/two_pass_causal_service.py +++ b/backend/app/services/two_pass_causal_service.py @@ -16,81 +16,19 @@ from app.services.multi_tool_router_service import MultiToolRouterService from app.services.yahoo_finance_service import YahooFinanceService +from app.services.search_service import SearchService logger = logging.getLogger(__name__) -class SearchService: - """搜索引擎服务（用于新闻搜索）""" - - def __init__(self): - # 强制重新加载环境变量（解决热重载缓存问题） - from dotenv import load_dotenv - load_dotenv(override=True) - - self.tavily_api_key = os.getenv("TAVILY_API_KEY") - self.serper_api_key = os.getenv("SERPER_API_KEY") - self.use_mock = not (self.tavily_api_key or self.serper_api_key) - - if self.use_mock: - logger.warning("[搜索引擎] 未配置真实 API，将使用 Mock 模式") - else: - if self.tavily_api_key: - logger.info("[搜索引擎] ✅ 使用 Tavily API") - elif self.serper_api_key: - logger.info("[搜索引擎] ✅ 使用 Serper API") - - async def search(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]: - """执行搜索""" - if self.use_mock: - return await self._mock_search(query) - - if self.tavily_api_key: - return await self._tavily_search(query) - elif self.serper_api_key: - return await self._serper_search(query) - - return [] - - async def _mock_search(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]: - """Mock 搜索""" - logger.info(f"[Mock Search] 模拟搜索: {query}") - await asyncio.sleep(0.5) - - mock_results = [ - { - "title": f"{query} - 最新数据报告", - "url": "https://www.bloomberg.com/mock-article-1", - "snippet": f"根据最新数据显示，{query}呈现稳定趋势..." - }, - { - "title": f"{query} - 市场分析", - "url": "https://www.reuters.com/mock-article-2", - "snippet": f"专家分析指出，{query}受多重因素影响..." - } - ] - - logger.info(f"[Mock Search] 返回 {len(mock_results)} 条模拟结果") - return mock_results - - async def _tavily_search(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]: - """Tavily 搜索""" - # TODO: 实现真实 Tavily API 调用 - return await self._mock_search(query) - - async def _serper_search(self, query: str) -> List[Dict[str, Any]]: - """Serper 搜索""" - # TODO: 实现真实 Serper API 调用 - return await self._mock_search(query) - - class TwoPassCausalService: """双阶段因果分析服务（集成多路由工具调用）""" def __init__(self): self.client = AsyncOpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), - base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0 # 60秒超时 ) self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "deepseek-reasoner") @@ -173,7 +111,8 @@ async def _pass1_generate_topology( { "id": "n1", "label": "节点标签（简短中文）", - "type": "cause|effect|intermediate", + "type": "节点数据类型（见下方类型列表）", + "causal_role": "cause|effect|intermediate", "description": "节点详细描述", "search_query": "用于搜索该节点最新状态的关键词" } @@ -189,6 +128,28 @@ async def _pass1_generate_topology( "explanation": "整体因果关系的文字解释" } +【节点数据类型列表】 +定量型（可提取具体数值）： +- macro_indicator: 宏观经济指标（如GDP、CPI、失业率） +- monetary_policy: 货币政策（如利率、准备金率） +- stock_price: 股票价格 +- crypto_price: 加密货币价格 +- forex_rate: 外汇汇率 +- commodity_price: 大宗商品价格 +- interest_rate: 利率 +- inflation_rate: 通胀率 + +定性型（需要情绪/事件分析）： +- geopolitical_risk: 地缘政治风险 +- market_sentiment: 市场情绪 +- policy_expectation: 政策预期 +- regulatory_change: 监管变化 +- social_event: 社会事件 +- industry_trend: 行业趋势 +- consumer_confidence: 消费者信心 +- political_stability: 政治稳定性 +- trade_relations: 贸易关系 + 【关键要求 - 节点标签规则】 ⚠️ 重要：label 字段必须使用中文，这是显示给用户看的！ - label: "铜价" ✅ 正确 @@ -196,6 +157,11 @@ async def _pass1_generate_topology( - label: "经济增长" ✅ 正确 - label: "Economic Growth" ❌ 错误 +【关键要求 - 节点类型规则】 +1. type 字段：从上述类型列表中选择最合适的类型 +2. causal_role 字段：表示因果角色（cause/effect/intermediate） +3. 为每个节点选择正确的数据类型，这决定了后续如何提取数据 + 【关键要求 - Search Query 生成规则】 1. search_query 必须是极简的 SEO 关键词，不要用完整句子 2. 如果要找数值，直接写 [指标名称] current rate value 2026 @@ -204,16 +170,23 @@ async def _pass1_generate_topology( 【正确示例】 节点 label: "美元指数" （中文） +type: "forex_rate" +causal_role: "cause" search_query: "US Dollar Index DXY current value 2026" （英文） -节点 label: "美联储利率" （中文） -search_query: "Federal Reserve interest rate current 2026" （英文） +节点 label: "地缘政治风险" （中文） +type: "geopolitical_risk" +causal_role: "cause" +search_query: "geopolitical risk middle east latest 2026" （英文） 节点 label: "黄金价格" （中文） +type: "commodity_price" +causal_role: "effect" search_query: "gold price per ounce current 2026" （英文） 【错误示例】 ❌ label: "Copper Price" （应该用中文"铜价"） +❌ type: "cause" （应该用数据类型如 "commodity_price"） ❌ search_query: "请帮我查询美元指数的最新走势和分析报告"（太冗长） ❌ search_query: "美元指数"（缺少时效性和数值关键词） """ @@ -362,6 +335,7 @@ async def _enrich_single_node(self, node: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: temp_node = { "id": node_id, "label": node_label, + "type": node_type, # 传递节点类型，用于判断定量/定性 "sensing_config": { "auto_queries": [search_query] } diff --git a/backend/app/services/v2_analysis_service.py b/backend/app/services/v2_analysis_service.py new file mode 100644 index 0000000..f88649a --- /dev/null +++ b/backend/app/services/v2_analysis_service.py @@ -0,0 +1,679 @@ +import asyncio +import json +import logging +import os +import re +import sqlite3 +from copy import deepcopy +from datetime import datetime +from pathlib import Path +from typing import Any, AsyncGenerator, Dict, List, Optional +from uuid import uuid4 + +from openai import AsyncOpenAI + +from app.services.node_sensing_service import NodeSensingService + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +def _utcnow() -> str: + return datetime.utcnow().isoformat() + + +def _slug(value: str) -> str: + text = re.sub(r"\s+", "-", value.strip().lower()) + text = re.sub(r"[^a-z0-9\u4e00-\u9fff-]+", "", text) + return text[:48] or uuid4().hex[:8] + + +class V2SessionStore: + """Small SQLite-backed session store for v2 graph state and undo history.""" + + def __init__(self, db_path: Optional[str] = None): + base_dir = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" + base_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + self.db_path = Path(db_path or os.getenv("CAUSAL_V2_DB", base_dir / "causal_v2.sqlite3")) + self._init_db() + + def _connect(self) -> sqlite3.Connection: + conn = sqlite3.connect(self.db_path) + conn.row_factory = sqlite3.Row + return conn + + def _init_db(self) -> None: + with self._connect() as conn: + conn.execute( + """ + CREATE TABLE IF NOT EXISTS sessions ( + id TEXT PRIMARY KEY, + title TEXT NOT NULL, + created_at TEXT NOT NULL, + updated_at TEXT NOT NULL, + payload TEXT NOT NULL + ) + """ + ) + + def create(self, title: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]: + session_id = uuid4().hex + now = _utcnow() + session = { + "id": session_id, + "title": title or "新的宏观因果分析", + "created_at": now, + "updated_at": now, + "inputs": [], + "graph": {"nodes": [], "edges": [], "explanation": "", "clusters": []}, + "history": [], + "status": "idle", + } + self.save(session) + return session + + def get(self, session_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]: + with self._connect() as conn: + row = conn.execute("SELECT payload FROM sessions WHERE id = ?", (session_id,)).fetchone() + if not row: + return None + return json.loads(row["payload"]) + + def save(self, session: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + session["updated_at"] = _utcnow() + payload = json.dumps(session, ensure_ascii=False) + with self._connect() as conn: + conn.execute( + """ + INSERT INTO sessions (id, title, created_at, updated_at, payload) + VALUES (?, ?, ?, ?, ?) + ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET + title = excluded.title, + updated_at = excluded.updated_at, + payload = excluded.payload + """, + ( + session["id"], + session.get("title", "宏观因果分析"), + session.get("created_at", _utcnow()), + session["updated_at"], + payload, + ), + ) + return session + + def snapshot(self, session: Dict[str, Any]) -> None: + history = session.setdefault("history", []) + history.append(deepcopy(session.get("graph", {}))) + session["history"] = history[-25:] + + def undo(self, session_id: str) -> Dict[str, Any]: + session = self.require(session_id) + history = session.get("history", []) + if not history: + return session + session["graph"] = history.pop() + session["history"] = history + return self.save(session) + + def require(self, session_id: str) -> Dict[str, Any]: + session = self.get(session_id) + if not session: + raise ValueError(f"session not found: {session_id}") + return session + + +class MacroKnowledgeBase: + """Deterministic fallback graph generator used when LLM credentials are absent.""" + + DOMAINS = { + "monetary_policy": "货币政策", + "currency": "汇率与美元", + "liquidity": "全球流动性", + "geopolitics": "地缘政治", + "market": "市场与资产", + "structure": "结构性因素", + } + + SEEDS = { + "黄金": [ + ("real_rates", "美国实际利率", "interest_rate", "monetary_policy", "实际利率越高，持有黄金的机会成本越高"), + ("dxy", "美元指数 DXY", "forex_rate", "currency", "美元走强通常压制以美元计价的黄金"), + ("central_bank_buying", "央行购金", "market", "liquidity", "官方储备配置为黄金提供中长期需求"), + ("geopolitical_risk", "地缘风险", "geopolitical_risk", "geopolitics", "风险事件会抬升避险需求"), + ("etf_flows", "黄金 ETF 持仓", "market", "market", "ETF 资金流反映投资者配置意愿"), + ], + "美联储": [ + ("fed_rate", "联邦基金利率", "interest_rate", "monetary_policy", "政策利率决定美元资产收益率锚"), + ("inflation", "美国通胀", "inflation_rate", "monetary_policy", "通胀决定政策紧缩或宽松压力"), + ("labor_market", "美国就业市场", "macro_indicator", "structure", "就业强弱影响美联储反应函数"), + ], + "日元": [ + ("jpy_carry", "日元套息交易", "market", "liquidity", "套息交易平仓会触发跨资产去杠杆"), + ("boj_ycc", "日本央行 YCC 政策", "monetary_policy", "monetary_policy", "YCC 调整会改变日债收益率和日元融资成本"), + ("us_jp_spread", "美日利差", "interest_rate", "currency", "利差驱动美元兑日元和套息收益"), + ], + "房地产": [ + ("china_property", "中国房地产信用压力", "macro_indicator", "structure", "地产信用收缩影响中国需求和风险偏好"), + ("china_growth", "中国增长预期", "macro_indicator", "structure", "增长预期会影响商品和新兴市场资金流"), + ("policy_support", "中国政策托底", "fiscal_policy", "monetary_policy", "逆周期政策改变增长和信用预期"), + ], + "美元": [ + ("dxy", "美元指数 DXY", "forex_rate", "currency", "美元是全球流动性和风险偏好的核心价格"), + ("treasury_yields", "美国国债收益率", "interest_rate", "monetary_policy", "美债收益率影响全球贴现率"), + ("dollar_liquidity", "美元流动性", "macro_indicator", "liquidity", "美元融资条件影响全球资产定价"), + ], + } + + COMMON_TARGETS = [ + ("gold_price", "黄金价格", "commodity_price", "market", "共同受实际利率、美元、避险需求和央行购金影响"), + ("us_treasury", "美国国债", "bond", "market", "共同受政策利率、避险资金和全球流动性影响"), + ("global_risk_assets", "全球风险资产", "stock_index", "market", "受美元流动性、套息交易和增长预期共同驱动"), + ] + + COMPLEMENTS = [ + ("oil_price", "原油价格", "commodity_price", "market", "能源价格影响通胀和地缘风险定价"), + ("real_yields", "美国 TIPS 实际收益率", "interest_rate", "monetary_policy", "实际收益率是黄金和成长资产的重要折现变量"), + ("vix", "VIX 波动率", "market_sentiment", "market", "风险厌恶升温通常推高 VIX"), + ("cross_border_flows", "跨境资金流", "macro_indicator", "liquidity", "资金流向连接汇率、债券和商品市场"), + ] + + def initial_graph(self, query: str, max_nodes: int = 12) -> Dict[str, Any]: + nodes = [] + edges = [] + root_id = f"target-{_slug(query)}" + nodes.append( + { + "id": root_id, + "label": query.strip(), + "type": "target", + "causal_role": "effect", + "domain": "market", + "cluster": self.DOMAINS["market"], + "layer": 0, + "confidence": 0.86, + "description": "分析目标或用户输入的核心事件", + "search_query": f"{query} latest macro impact 2026", + } + ) + candidates = self._candidates_for(query) + for idx, (key, label, node_type, domain, description) in enumerate(candidates[: max_nodes - 1], 1): + node_id = f"{key}-{idx}" + nodes.append( + { + "id": node_id, + "label": label, + "type": node_type, + "causal_role": "cause", + "domain": domain, + "cluster": self.DOMAINS.get(domain, domain), + "layer": 1, + "confidence": round(0.82 - idx * 0.025, 2), + "description": description, + "search_query": f"{label} latest current data 2026", + } + ) + edges.append( + { + "id": f"{node_id}->{root_id}", + "source": node_id, + "target": root_id, + "label": "影响", + "strength": round(0.8 - idx * 0.03, 2), + "confidence": round(0.8 - idx * 0.03, 2), + } + ) + return { + "nodes": nodes, + "edges": edges, + "explanation": f"围绕「{query}」建立初始宏观因果骨架，覆盖政策、汇率、流动性、地缘与市场资金五类驱动。", + "clusters": self._clusters(nodes), + } + + def synthesize_graph(self, inputs: List[Dict[str, str]], max_depth: int = 5) -> Dict[str, Any]: + nodes = [] + edges = [] + seen_labels = set() + input_node_ids = [] + for idx, item in enumerate(inputs): + content = item.get("content", "").strip() + if not content: + continue + node_id = f"input-{idx}-{_slug(content)}" + input_node_ids.append(node_id) + node = { + "id": node_id, + "label": content, + "type": item.get("type", "event"), + "causal_role": "cause", + "domain": self._domain_for(content), + "cluster": self.DOMAINS.get(self._domain_for(content), "事件"), + "layer": 0, + "confidence": 0.88, + "description": "用户输入的信息源", + "search_query": f"{content} latest macro market impact 2026", + } + nodes.append(node) + seen_labels.add(content) + + bridge_candidates = [] + for item in inputs: + bridge_candidates.extend(self._candidates_for(item.get("content", ""))[:4]) + + for idx, (key, label, node_type, domain, description) in enumerate(bridge_candidates): + if label in seen_labels: + continue + seen_labels.add(label) + node_id = f"bridge-{key}-{idx}" + nodes.append( + { + "id": node_id, + "label": label, + "type": node_type, + "causal_role": "intermediate", + "domain": domain, + "cluster": self.DOMAINS.get(domain, domain), + "layer": 1 + (idx % max(1, min(max_depth, 3))), + "confidence": max(0.42, round(0.78 - idx * 0.025, 2)), + "description": description, + "search_query": f"{label} latest current data 2026", + } + ) + source = input_node_ids[idx % len(input_node_ids)] if input_node_ids else node_id + edges.append( + { + "id": f"{source}->{node_id}", + "source": source, + "target": node_id, + "label": "关联", + "strength": max(0.35, round(0.76 - idx * 0.02, 2)), + "confidence": max(0.35, round(0.76 - idx * 0.02, 2)), + } + ) + + target_ids = [] + for idx, (key, label, node_type, domain, description) in enumerate(self.COMMON_TARGETS): + node_id = f"target-{key}" + target_ids.append(node_id) + nodes.append( + { + "id": node_id, + "label": label, + "type": node_type, + "causal_role": "effect", + "domain": domain, + "cluster": self.DOMAINS.get(domain, domain), + "layer": max(2, min(max_depth, 4)), + "confidence": 0.74, + "description": description, + "search_query": f"{label} latest price yield flows 2026", + } + ) + + bridge_ids = [node["id"] for node in nodes if node["id"].startswith("bridge-")] + for idx, target_id in enumerate(target_ids): + for source_id in bridge_ids[idx:: max(1, len(target_ids))][:4]: + edges.append( + { + "id": f"{source_id}->{target_id}", + "source": source_id, + "target": target_id, + "label": "共同驱动", + "strength": 0.68, + "confidence": 0.68, + } + ) + + graph = self.merge_graph({"nodes": [], "edges": []}, {"nodes": nodes, "edges": edges}) + graph["explanation"] = "多输入综合完成：系统先抽取每条输入的局部驱动，再寻找美元流动性、利差、风险偏好和增长预期等桥接节点，最后归纳共同影响的资产目标。" + graph["clusters"] = self._clusters(graph["nodes"]) + return graph + + def expand(self, graph: Dict[str, Any], node_id: str, direction: str = "both") -> Dict[str, Any]: + existing = {node["id"] for node in graph.get("nodes", [])} + node = next((n for n in graph.get("nodes", []) if n.get("id") == node_id), None) + if not node: + raise ValueError(f"node not found: {node_id}") + + additions = [] + label = node.get("label", "") + for idx, item in enumerate(self._candidates_for(label)[:2] + self.COMPLEMENTS[:2]): + key, item_label, node_type, domain, description = item + new_id = f"expand-{_slug(label)}-{key}-{idx}" + if new_id in existing: + continue + additions.append( + { + "id": new_id, + "label": item_label, + "type": node_type, + "causal_role": "cause" if direction in ("causes", "both") else "effect", + "domain": domain, + "cluster": self.DOMAINS.get(domain, domain), + "layer": int(node.get("layer", 0)) + 1, + "confidence": max(0.32, round(float(node.get("confidence", 0.7)) * 0.82, 2)), + "description": description, + "search_query": f"{item_label} latest current data 2026", + } + ) + + edges = [] + for addition in additions: + if direction == "effects": + source, target = node_id, addition["id"] + else: + source, target = addition["id"], node_id + edges.append( + { + "id": f"{source}->{target}", + "source": source, + "target": target, + "label": "扩展", + "strength": addition["confidence"], + "confidence": addition["confidence"], + } + ) + return {"nodes": additions, "edges": edges} + + def merge_graph(self, base: Dict[str, Any], patch: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + nodes_by_label = {self._norm(node.get("label", "")): deepcopy(node) for node in base.get("nodes", [])} + id_map = {node.get("id"): node.get("id") for node in base.get("nodes", [])} + for node in patch.get("nodes", []): + label_key = self._norm(node.get("label", "")) + if label_key in nodes_by_label: + existing = nodes_by_label[label_key] + id_map[node.get("id")] = existing.get("id") + existing["confidence"] = max(float(existing.get("confidence", 0)), float(node.get("confidence", 0))) + existing.setdefault("aliases", []) + if node.get("label") not in existing["aliases"]: + existing["aliases"].append(node.get("label")) + else: + nodes_by_label[label_key] = deepcopy(node) + id_map[node.get("id")] = node.get("id") + + edges_by_id = {edge.get("id"): deepcopy(edge) for edge in base.get("edges", [])} + for edge in patch.get("edges", []): + source = id_map.get(edge.get("source"), edge.get("source")) + target = id_map.get(edge.get("target"), edge.get("target")) + if source == target: + continue + edge_id = f"{source}->{target}" + merged_edge = deepcopy(edge) + merged_edge["id"] = edge_id + merged_edge["source"] = source + merged_edge["target"] = target + if float(merged_edge.get("confidence", merged_edge.get("strength", 0.5))) < 0.3: + continue + edges_by_id[edge_id] = merged_edge + + nodes = list(nodes_by_label.values()) + return {"nodes": nodes, "edges": list(edges_by_id.values()), "clusters": self._clusters(nodes)} + + def _candidates_for(self, text: str) -> List[tuple]: + text_lower = text.lower() + results = [] + for keyword, candidates in self.SEEDS.items(): + if keyword in text or keyword.lower() in text_lower: + results.extend(candidates) + if not results: + results = self.SEEDS["黄金"] + self.SEEDS["美元"] + deduped = [] + seen = set() + for item in results + self.COMPLEMENTS: + if item[1] not in seen: + seen.add(item[1]) + deduped.append(item) + return deduped + + def _domain_for(self, text: str) -> str: + if any(k in text for k in ["美联储", "央行", "利率", "YCC", "加息"]): + return "monetary_policy" + if any(k in text for k in ["美元", "日元", "DXY", "汇率"]): + return "currency" + if any(k in text for k in ["地缘", "战争", "政治"]): + return "geopolitics" + if any(k in text for k in ["房地产", "就业", "GDP", "通胀"]): + return "structure" + return "market" + + def _clusters(self, nodes: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]: + counts: Dict[str, int] = {} + for node in nodes: + cluster = node.get("cluster") or self.DOMAINS.get(node.get("domain"), "其他") + counts[cluster] = counts.get(cluster, 0) + 1 + return [{"id": _slug(name), "label": name, "count": count} for name, count in counts.items()] + + def _norm(self, value: str) -> str: + return re.sub(r"\s+", "", value.lower()) + + +class V2AnalysisService: + def __init__(self): + self.store = V2SessionStore() + self.knowledge = MacroKnowledgeBase() + self.node_sensing = NodeSensingService() + self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini") + self.client = AsyncOpenAI( + api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "missing-key", + base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1"), + timeout=60.0, + ) + self.use_llm = bool(os.getenv("OPENAI_API_KEY")) + + def create_session(self, title: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]: + return self.store.create(title) + + def get_session(self, session_id: str) -> Dict[str, Any]: + return self.store.require(session_id) + + def add_input(self, session_id: str, item: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + session = self.store.require(session_id) + session.setdefault("inputs", []).append(item) + return self.store.save(session) + + def undo(self, session_id: str) -> Dict[str, Any]: + return self.store.undo(session_id) + + async def suggestions(self, text: str) -> Dict[str, Any]: + base = [ + "美联储暂停加息", + "日元套息交易平仓", + "中国房地产信用压力", + "全球黄金 ETF 持仓变化", + "DXY 指数跌破关键点位", + ] + filtered = [item for item in base if not text or text in item] + return {"suggestions": filtered[:5]} + + async def synthesize_stream( + self, + session_id: str, + inputs: List[Dict[str, str]], + max_depth: int = 5, + find_connections: bool = True, + discover_targets: bool = True, + ) -> AsyncGenerator[Dict[str, Any], None]: + session = self.store.require(session_id) + self.store.snapshot(session) + session["status"] = "running" + session["inputs"] = inputs + self.store.save(session) + + yield self._event("start", "已创建多输入综合任务", {"session": self._public_session(session)}) + await asyncio.sleep(0) + + shallow_graphs = [] + for idx, item in enumerate(inputs): + content = item.get("content", "").strip() + if not content: + continue + graph = self.knowledge.initial_graph(content, max_nodes=7) + shallow_graphs.append(graph) + yield self._event( + "subgraph", + f"完成第 {idx + 1} 条输入的浅层子图", + {"input_index": idx, "graph": graph}, + ) + + combined = {"nodes": [], "edges": [], "clusters": []} + for graph in shallow_graphs: + combined = self.knowledge.merge_graph(combined, graph) + + if find_connections or discover_targets: + synthesized = await self._synthesize_with_optional_llm(inputs, max_depth) + combined = self.knowledge.merge_graph(combined, synthesized) + combined["explanation"] = synthesized.get("explanation", combined.get("explanation", "")) + combined["clusters"] = self.knowledge._clusters(combined["nodes"]) + yield self._event("connections", "已识别跨输入桥接节点和共同影响目标", {"graph": combined}) + + enriched_nodes = await self._enrich_nodes_light(combined["nodes"][: min(len(combined["nodes"]), 18)]) + enriched_by_id = {node["id"]: node for node in enriched_nodes} + combined["nodes"] = [enriched_by_id.get(node["id"], node) for node in combined["nodes"]] + yield self._event("data", "已完成首批节点实时数据填充", {"nodes": enriched_nodes}) + + session["graph"] = combined + session["status"] = "completed" + self.store.save(session) + yield self._event("complete", "多输入综合分析完成", {"session": self._public_session(session), "graph": combined}) + + async def analyze_deep_stream( + self, + session_id: str, + seed_query: str, + max_depth: int = 5, + max_nodes: int = 50, + ) -> AsyncGenerator[Dict[str, Any], None]: + session = self.store.require(session_id) + self.store.snapshot(session) + graph = self.knowledge.initial_graph(seed_query, max_nodes=7) + yield self._event("layer", "Layer 0 核心节点已生成", {"layer": 0, "graph": graph}) + + frontier = [node["id"] for node in graph.get("nodes", []) if node.get("layer") == 1] + for layer in range(1, max_depth + 1): + if len(graph["nodes"]) >= max_nodes or not frontier: + break + additions = {"nodes": [], "edges": []} + for node_id in frontier[:4]: + patch = self.knowledge.expand(graph, node_id, "both") + additions = self.knowledge.merge_graph(additions, patch) + graph = self.knowledge.merge_graph(graph, additions) + graph["nodes"] = graph["nodes"][:max_nodes] + graph["edges"] = [e for e in graph["edges"] if e.get("source") in {n["id"] for n in graph["nodes"]} and e.get("target") in {n["id"] for n in graph["nodes"]}] + frontier = [node["id"] for node in additions.get("nodes", [])] + yield self._event("layer", f"Layer {layer} 扩展完成", {"layer": layer, "delta": additions, "graph": graph}) + + graph["explanation"] = f"围绕「{seed_query}」完成迭代式深度扩展，节点置信度随层级递减，低于 0.3 的关系已剪枝。" + session["graph"] = graph + session["status"] = "completed" + self.store.save(session) + yield self._event("complete", "深度分析完成", {"session": self._public_session(session), "graph": graph}) + + async def expand_node(self, session_id: str, node_id: str, direction: str = "both") -> Dict[str, Any]: + session = self.store.require(session_id) + self.store.snapshot(session) + graph = session.get("graph", {"nodes": [], "edges": []}) + patch = self.knowledge.expand(graph, node_id, direction) + patch["nodes"] = await self._enrich_nodes_light(patch["nodes"]) + session["graph"] = self.knowledge.merge_graph(graph, patch) + session["graph"]["explanation"] = graph.get("explanation", "") + self.store.save(session) + return {"delta": patch, "graph": session["graph"], "session": self._public_session(session)} + + async def refresh_node_data(self, session_id: str, node_id: str) -> Dict[str, Any]: + session = self.store.require(session_id) + graph = session.get("graph", {}) + node = next((n for n in graph.get("nodes", []) if n.get("id") == node_id), None) + if not node: + raise ValueError(f"node not found: {node_id}") + enriched = (await self._enrich_nodes_light([node]))[0] + for idx, current in enumerate(graph.get("nodes", [])): + if current.get("id") == node_id: + graph["nodes"][idx] = enriched + session["graph"] = graph + self.store.save(session) + return {"node": enriched, "graph": graph} + + async def _synthesize_with_optional_llm(self, inputs: List[Dict[str, str]], max_depth: int) -> Dict[str, Any]: + if not self.use_llm: + return self.knowledge.synthesize_graph(inputs, max_depth=max_depth) + + prompt = { + "task": "Build a macroeconomic causal graph from multiple inputs.", + "inputs": inputs, + "schema": { + "nodes": "id,label,type,causal_role,domain,cluster,layer,confidence,description,search_query", + "edges": "id,source,target,label,strength,confidence", + "explanation": "Chinese summary", + }, + "constraints": [ + "Return JSON only.", + "Use Chinese labels.", + "Find hidden bridges and common affected assets.", + "Keep nodes <= 35.", + ], + } + try: + response = await self.client.chat.completions.create( + model=self.model, + messages=[ + {"role": "system", "content": "You are a senior macro strategist and causal graph designer."}, + {"role": "user", "content": json.dumps(prompt, ensure_ascii=False)}, + ], + temperature=0.35, + response_format={"type": "json_object"}, + ) + graph = json.loads(response.choices[0].message.content) + if graph.get("nodes") and graph.get("edges"): + return graph + except Exception as exc: + logger.warning("[v2] LLM synthesis failed, using fallback: %s", exc) + return self.knowledge.synthesize_graph(inputs, max_depth=max_depth) + + async def _enrich_nodes_light(self, nodes: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]: + if not nodes: + return [] + sensing_nodes = [] + for node in nodes: + sensing_nodes.append( + { + **node, + "sensing_config": {"auto_queries": [node.get("search_query") or f"{node.get('label')} latest 2026"]}, + } + ) + try: + enriched = await self.node_sensing.enrich_nodes_batch(sensing_nodes) + except Exception as exc: + logger.warning("[v2] node sensing failed: %s", exc) + enriched = sensing_nodes + + result = [] + for node in enriched: + current_state = node.pop("current_state", None) + if current_state: + node["realtime_state"] = { + "latest_value": current_state.get("value", "unknown"), + "trend": current_state.get("trend", "stable"), + "narrative_context": current_state.get("narrative_context", ""), + "sources": current_state.get("sources", []), + "updated_at": node.get("last_updated") or _utcnow(), + "confidence": current_state.get("confidence_score", current_state.get("confidence", "web_search")), + "quality_score": current_state.get("confidence_score"), + } + else: + node.setdefault( + "realtime_state", + { + "latest_value": "pending", + "trend": "stable", + "sources": [], + "updated_at": _utcnow(), + "confidence": "pending", + }, + ) + result.append(node) + return result + + def _event(self, status: str, message: str, data: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]: + return {"status": status, "message": message, "data": data or {}, "timestamp": _utcnow()} + + def _public_session(self, session: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: + return {k: v for k, v in session.items() if k != "history"} diff --git a/backend/app/utils/confidence_calculator.py b/backend/app/utils/confidence_calculator.py new file mode 100644 index 0000000..0f53318 --- /dev/null +++ b/backend/app/utils/confidence_calculator.py @@ -0,0 +1,694 @@ +""" +置信度计算工具 + +用于计算 AI 提取的实体/因果关系的置信度分数 +基于四个维度进行加权计算：信源权威度、交叉验证度、数据一致性、模型抽取确定性 +""" + +from typing import List, Dict, Any, Optional +from urllib.parse import urlparse +import logging +import re + +logger = logging.getLogger(__name__) + + +# 域名权威度等级映射 +# Tier 1 (1.0): 白名单内的权威网站 +# Tier 2 (0.7): 主流新闻媒体、学术机构 +# Tier 3 (0.4): 未知来源、博客、论坛等 +DOMAIN_TIER_MAP = { + # Tier 1 - 权威机构和顶级媒体 (1.0) + 'gov.cn': 1.0, + 'edu.cn': 1.0, + 'xinhuanet.com': 1.0, + 'people.com.cn': 1.0, + 'chinanews.com.cn': 1.0, + 'reuters.com': 1.0, + 'bloomberg.com': 1.0, + 'ft.com': 1.0, + 'wsj.com': 1.0, + 'economist.com': 1.0, + 'nature.com': 1.0, + 'science.org': 1.0, + 'arxiv.org': 1.0, + 'who.int': 1.0, + 'worldbank.org': 1.0, + 'imf.org': 1.0, + + # Tier 2 - 主流媒体和知名机构 (0.7) + 'caixin.com': 0.7, + 'thepaper.cn': 0.7, + 'yicai.com': 0.7, + 'sina.com.cn': 0.7, + 'sohu.com': 0.7, + '163.com': 0.7, + 'qq.com': 0.7, + 'cnn.com': 0.7, + 'bbc.com': 0.7, + 'nytimes.com': 0.7, + 'theguardian.com': 0.7, + 'forbes.com': 0.7, + 'cnbc.com': 0.7, + 'techcrunch.com': 0.7, + 'wired.com': 0.7, + 'wikipedia.org': 0.7, +} + +# 默认权威度分数（未知来源） +DEFAULT_AUTHORITY_SCORE = 0.4 + + +def extract_domain(url: str) -> str: + """ + 从 URL 中提取域名 + + Args: + url: 完整的 URL 地址 + + Returns: + 提取的域名，如果解析失败则返回空字符串 + """ + try: + parsed = urlparse(url) + hostname = parsed.hostname or '' + # 移除 www. 前缀 + return hostname.replace('www.', '') + except Exception as e: + logger.warning(f"无法解析 URL: {url}, 错误: {str(e)}") + return '' + + +def calculate_source_authority(source: Dict[str, Any]) -> float: + """ + 计算单个数据源的权威度分数 + + Args: + source: 数据源对象，包含 url 和可选的 domain 字段 + + Returns: + 权威度分数 (0-1) + """ + domain = source.get('domain') or extract_domain(source.get('url', '')) + + if not domain: + return DEFAULT_AUTHORITY_SCORE + + # 精确匹配 + if domain in DOMAIN_TIER_MAP: + return DOMAIN_TIER_MAP[domain] + + # 模糊匹配（检查是否包含已知域名） + for known_domain, score in DOMAIN_TIER_MAP.items(): + if known_domain in domain or domain in known_domain: + return score + + # 特殊规则：政府和教育域名 + if domain.endswith(('.gov', '.gov.cn', '.edu', '.edu.cn')): + return 1.0 + + return DEFAULT_AUTHORITY_SCORE + + +def calculate_authority_score(sources: List[Dict[str, Any]]) -> float: + """ + 计算平均信源权威度 + + 公式：authority = Σ(sourceAuthority) / sourceCount + + Args: + sources: 数据源数组 + + Returns: + 平均权威度分数 (0-1) + """ + if not sources: + return DEFAULT_AUTHORITY_SCORE + + total_authority = sum(calculate_source_authority(source) for source in sources) + return total_authority / len(sources) + + +def calculate_cross_validation_score(sources: List[Dict[str, Any]]) -> float: + """ + 计算交叉验证度分数 + + 使用非线性函数计算，鼓励多来源验证： + - 1 个来源: 0.4 + - 2 个来源: 0.7 + - 3+ 个来源: 1.0 + + Args: + sources: 数据源数组 + + Returns: + 交叉验证度分数 (0-1) + """ + if not sources: + return 0.0 + + source_count = len(sources) + + # 简化的非线性映射 + if source_count == 1: + return 0.4 + elif source_count == 2: + return 0.7 + else: + return 1.0 + + +def determine_rating(score: float) -> str: + """ + 根据最终分数判断置信度等级 + + - High: > 0.8 + - Medium: 0.5 - 0.8 + - Low: < 0.5 + + Args: + score: 最终置信度分数 + + Returns: + 置信度等级 ('High', 'Medium', 'Low') + """ + if score > 0.8: + return 'High' + elif score >= 0.5: + return 'Medium' + else: + return 'Low' + + +def extract_numeric_value(text: str) -> Optional[float]: + """ + 从文本中提取数值 + + 支持格式： + - 整数/小数：123, 123.45 + - 百分比：12.5% + - 带单位：$100, ¥200, 103.5点 + - 范围：5.25%-5.50% (取中间值) + + Args: + text: 包含数值的文本 + + Returns: + 提取的数值，如果无法提取则返回 None + """ + if not text: + return None + + # 移除货币符号和单位 + cleaned = re.sub(r'[¥$€£点]', '', text) + + # 处理百分比 + if '%' in cleaned: + cleaned = cleaned.replace('%', '') + + # 处理范围（如 5.25%-5.50%） + range_match = re.search(r'([\d.]+)\s*[-~至到]\s*([\d.]+)', cleaned) + if range_match: + try: + low = float(range_match.group(1)) + high = float(range_match.group(2)) + return (low + high) / 2 + except ValueError: + pass + + # 提取单个数值 + number_match = re.search(r'-?\d+\.?\d*', cleaned) + if number_match: + try: + return float(number_match.group()) + except ValueError: + pass + + return None + + +def normalize_text(text: str) -> str: + """ + 标准化文本，用于一致性比较 + + - 转小写 + - 移除标点符号 + - 移除多余空格 + + Args: + text: 原始文本 + + Returns: + 标准化后的文本 + """ + if not text: + return '' + + # 转小写 + text = text.lower() + + # 移除标点符号（保留中文字符） + text = re.sub(r'[^\w\s\u4e00-\u9fff]', ' ', text) + + # 移除多余空格 + text = ' '.join(text.split()) + + return text + + +def calculate_text_similarity(text1: str, text2: str) -> float: + """ + 计算两段文本的相似度（简化版） + + 使用词汇重叠率作为相似度指标 + + Args: + text1: 文本1 + text2: 文本2 + + Returns: + 相似度分数 (0-1) + """ + if not text1 or not text2: + return 0.0 + + # 标准化文本 + norm1 = normalize_text(text1) + norm2 = normalize_text(text2) + + # 分词（简单按空格分割） + words1 = set(norm1.split()) + words2 = set(norm2.split()) + + if not words1 or not words2: + return 0.0 + + # 计算 Jaccard 相似度 + intersection = len(words1 & words2) + union = len(words1 | words2) + + return intersection / union if union > 0 else 0.0 + + +def calculate_consistency_score(sources: List[Dict[str, Any]]) -> float: + """ + 计算数据一致性分数 + + 检查多个来源的数据是否一致： + 1. 如果来源包含数值数据，比较数值的一致性 + 2. 如果来源包含文本描述，比较文本的相似度 + 3. 如果来源包含趋势判断，检查趋势是否一致 + + 一致性评分标准： + - 完全一致: 1.0 + - 基本一致: 0.7-0.9 + - 部分矛盾: 0.4-0.6 + - 严重矛盾: 0.0-0.3 + + Args: + sources: 数据源数组，每个来源可包含： + - value: 数值数据 + - description: 文本描述 + - trend: 趋势判断 (rising/falling/stable) + + Returns: + 一致性分数 (0-1) + """ + if not sources or len(sources) < 2: + # 单一来源无法判断一致性，返回中性分数 + return 0.7 + + # 提取各来源的数据 + values = [] + descriptions = [] + trends = [] + + for source in sources: + # 提取数值 + if 'value' in source and source['value']: + value_str = str(source['value']) + numeric_value = extract_numeric_value(value_str) + if numeric_value is not None: + values.append(numeric_value) + + # 提取描述 + if 'description' in source and source['description']: + descriptions.append(source['description']) + + # 提取趋势 + if 'trend' in source and source['trend']: + trend = source['trend'].lower() + if trend in ['rising', 'falling', 'stable', 'up', 'down', 'unchanged']: + trends.append(trend) + + # 计算各类数据的一致性 + scores = [] + + # 1. 数值一致性 + if len(values) >= 2: + value_consistency = calculate_numeric_consistency(values) + scores.append(value_consistency) + + # 2. 文本一致性 + if len(descriptions) >= 2: + text_consistency = calculate_text_consistency(descriptions) + scores.append(text_consistency) + + # 3. 趋势一致性 + if len(trends) >= 2: + trend_consistency = calculate_trend_consistency(trends) + scores.append(trend_consistency) + + # 如果没有可比较的数据，返回中性分数 + if not scores: + return 0.7 + + # 返回平均一致性分数 + return sum(scores) / len(scores) + + +def calculate_numeric_consistency(values: List[float]) -> float: + """ + 计算数值一致性 + + 使用变异系数（CV）评估数值的离散程度 + CV = 标准差 / 平均值 + + Args: + values: 数值列表 + + Returns: + 一致性分数 (0-1) + """ + if len(values) < 2: + return 1.0 + + # 计算平均值和标准差 + mean = sum(values) / len(values) + + if mean == 0: + # 所有值都是0，完全一致 + return 1.0 if all(v == 0 for v in values) else 0.0 + + variance = sum((v - mean) ** 2 for v in values) / len(values) + std_dev = variance ** 0.5 + + # 变异系数 + cv = std_dev / abs(mean) + + # 转换为一致性分数 + # CV < 0.05: 高度一致 (1.0) + # CV < 0.15: 基本一致 (0.8) + # CV < 0.30: 部分一致 (0.6) + # CV >= 0.30: 不一致 (0.3) + if cv < 0.05: + return 1.0 + elif cv < 0.15: + return 0.8 + elif cv < 0.30: + return 0.6 + else: + return max(0.3, 1.0 - cv) + + +def calculate_text_consistency(descriptions: List[str]) -> float: + """ + 计算文本描述一致性 + + 比较所有文本对的相似度，取平均值 + + Args: + descriptions: 文本描述列表 + + Returns: + 一致性分数 (0-1) + """ + if len(descriptions) < 2: + return 1.0 + + similarities = [] + + # 两两比较 + for i in range(len(descriptions)): + for j in range(i + 1, len(descriptions)): + similarity = calculate_text_similarity(descriptions[i], descriptions[j]) + similarities.append(similarity) + + if not similarities: + return 0.7 + + # 返回平均相似度 + avg_similarity = sum(similarities) / len(similarities) + + # 相似度阈值调整 + # > 0.7: 高度一致 + # 0.4-0.7: 基本一致 + # < 0.4: 不一致 + if avg_similarity > 0.7: + return 1.0 + elif avg_similarity > 0.4: + return 0.7 + (avg_similarity - 0.4) * 0.3 / 0.3 + else: + return 0.4 + avg_similarity + + +def calculate_trend_consistency(trends: List[str]) -> float: + """ + 计算趋势判断一致性 + + 检查趋势判断是否一致 + + Args: + trends: 趋势列表 (rising/falling/stable等) + + Returns: + 一致性分数 (0-1) + """ + if len(trends) < 2: + return 1.0 + + # 标准化趋势 + normalized_trends = [] + for trend in trends: + trend_lower = trend.lower() + if trend_lower in ['rising', 'up', 'increase', '上涨', '上升']: + normalized_trends.append('rising') + elif trend_lower in ['falling', 'down', 'decrease', '下跌', '下降']: + normalized_trends.append('falling') + elif trend_lower in ['stable', 'unchanged', 'flat', '稳定', '不变']: + normalized_trends.append('stable') + else: + normalized_trends.append(trend_lower) + + # 计算一致性 + unique_trends = set(normalized_trends) + + if len(unique_trends) == 1: + # 完全一致 + return 1.0 + elif len(unique_trends) == 2: + # 部分一致（可能有一个异常值） + # 检查是否有矛盾趋势（rising vs falling） + if ('rising' in unique_trends and 'falling' in unique_trends): + return 0.3 # 严重矛盾 + else: + return 0.6 # 部分不一致 + else: + # 多种趋势，不一致 + return 0.4 + + +def calculate_node_confidence( + sources: List[Dict[str, Any]], + llm_score: float, + enable_consistency_check: bool = True +) -> Dict[str, Any]: + """ + 计算节点置信度分数 + + 基于四个维度进行加权计算： + 1. Authority (信源权威度): 权重 0.3 + 2. Cross Validation (交叉验证度): 权重 0.3 + 3. Consistency (数据一致性): 权重 0.2 + 4. LLM Certainty (模型抽取确定性): 权重 0.2 + + 最终公式： + finalScore = authority * 0.3 + crossValidation * 0.3 + consistency * 0.2 + llmScore * 0.2 + + Args: + sources: 数据源数组，用于计算权威度、交叉验证度和一致性 + 每个来源可包含： + - url: 数据源URL（必需） + - domain: 域名（可选） + - value: 数值数据（可选） + - description: 文本描述（可选） + - trend: 趋势判断（可选） + llm_score: LLM 模型的确定性分数 (0.1-1.0) + enable_consistency_check: 是否启用一致性检查（默认True） + + Returns: + 置信度计算结果字典，包含： + - final_score: 最终置信度分数 (保留两位小数) + - dimensions: 各维度得分详情 + - rating: 置信度等级 ('High', 'Medium', 'Low') + - consistency_details: 一致性检查详情（如果启用） + + Example: + >>> sources = [ + ... { + ... 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + ... 'value': '103.5', + ... 'trend': 'rising' + ... }, + ... { + ... 'url': 'https://www.reuters.com/article2', + ... 'value': '103.8', + ... 'trend': 'rising' + ... }, + ... { + ... 'url': 'https://www.bloomberg.com/article3', + ... 'value': '103.6', + ... 'trend': 'rising' + ... } + ... ] + >>> result = calculate_node_confidence(sources, 0.85) + >>> print(result) + { + 'final_score': 0.91, + 'dimensions': { + 'authority': 1.0, + 'cross_validation': 1.0, + 'consistency': 0.95, + 'certainty': 0.85 + }, + 'rating': 'High', + 'consistency_details': { + 'numeric_consistency': 0.95, + 'has_conflicts': False + } + } + """ + # 参数验证 + valid_llm_score = max(0.1, min(1.0, llm_score)) + valid_sources = sources or [] + + # 计算各维度得分 + authority = calculate_authority_score(valid_sources) + cross_validation = calculate_cross_validation_score(valid_sources) + certainty = valid_llm_score + + # 计算一致性分数 + consistency = 0.7 # 默认中性分数 + consistency_details = {} + + if enable_consistency_check and len(valid_sources) >= 2: + consistency = calculate_consistency_score(valid_sources) + consistency_details = { + 'enabled': True, + 'source_count': len(valid_sources), + 'has_conflicts': consistency < 0.5 + } + else: + consistency_details = { + 'enabled': False, + 'reason': 'Not enough sources' if len(valid_sources) < 2 else 'Disabled' + } + + # 加权计算最终分数 + WEIGHT_AUTHORITY = 0.3 + WEIGHT_CROSS_VALIDATION = 0.3 + WEIGHT_CONSISTENCY = 0.2 + WEIGHT_CERTAINTY = 0.2 + + raw_score = ( + authority * WEIGHT_AUTHORITY + + cross_validation * WEIGHT_CROSS_VALIDATION + + consistency * WEIGHT_CONSISTENCY + + certainty * WEIGHT_CERTAINTY + ) + + # 保留两位小数 + final_score = round(raw_score, 2) + + # 判断等级 + rating = determine_rating(final_score) + + result = { + 'final_score': final_score, + 'dimensions': { + 'authority': round(authority, 2), + 'cross_validation': round(cross_validation, 2), + 'consistency': round(consistency, 2), + 'certainty': round(certainty, 2) + }, + 'rating': rating, + 'consistency_details': consistency_details + } + + # 如果检测到严重冲突，添加警告 + if consistency < 0.5: + result['warning'] = '检测到数据源之间存在严重冲突，请谨慎使用' + + return result + + +def calculate_batch_confidence( + nodes: List[Dict[str, Any]] +) -> List[Dict[str, Any]]: + """ + 批量计算多个节点的置信度 + + Args: + nodes: 节点数组，每个节点包含 sources 和 llm_score + + Returns: + 置信度结果数组 + """ + results = [] + for node in nodes: + sources = node.get('sources', []) + llm_score = node.get('llm_score', 0.5) + result = calculate_node_confidence(sources, llm_score) + results.append(result) + return results + + +def get_confidence_label(rating: str) -> str: + """ + 获取置信度等级的中文标签 + + Args: + rating: 置信度等级 ('High', 'Medium', 'Low') + + Returns: + 中文标签 + """ + labels = { + 'High': '高置信度', + 'Medium': '中等置信度', + 'Low': '低置信度' + } + return labels.get(rating, '未知') + + +def get_confidence_color(rating: str) -> str: + """ + 获取置信度等级对应的颜色 + + Args: + rating: 置信度等级 ('High', 'Medium', 'Low') + + Returns: + 颜色值（十六进制） + """ + colors = { + 'High': '#10b981', # green-500 + 'Medium': '#f59e0b', # amber-500 + 'Low': '#ef4444' # red-500 + } + return colors.get(rating, '#6b7280') # gray-500 + + + + + diff --git a/backend/check_backend.py b/backend/check_backend.py new file mode 100644 index 0000000..c605fd8 --- /dev/null +++ b/backend/check_backend.py @@ -0,0 +1,62 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import os +import sys + +# 动态查找 backend 目录 +dirs = os.listdir('X:\\') +target = [d for d in dirs if os.path.exists(os.path.join('X:\\', d, 'backend'))][0] +backend_path = os.path.join('X:\\', target, 'backend') +os.chdir(backend_path) +sys.path.insert(0, backend_path) + +print("=" * 60) +print("测试后端服务") +print("当前目录:", os.getcwd()) +print("=" * 60) + +try: + print("\n1. 测试基础库...") + from fastapi import FastAPI + from pydantic import BaseModel + from openai import AsyncOpenAI + print(" ✓ 基础库导入成功") + + print("\n2. 测试服务模块...") + from app.services.enhanced_research_service import EnhancedTargetResearchService + from app.services.causal_service import CausalService + from app.services.node_sensing_service import NodeSensingService + print(" ✓ 服务模块导入成功") + + print("\n3. 测试路由...") + from app.api.causal_router import router + print(" ✓ 路由导入成功") + + print("\n4. 测试主应用...") + import main + print(" ✓ 主应用导入成功") + + print("\n" + "=" * 60) + print("所有模块导入成功！后端程序正常。") + print("=" * 60) + print("\n可以运行以下命令启动服务:") + print(" python main.py") + print(" 或") + print(" uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000") + +except Exception as e: + print(f"\n❌ 错误: {e}") + import traceback + traceback.print_exc() + sys.exit(1) + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/config/financial_sources.json b/backend/config/financial_sources.json index 6b25b72..46c2b1c 100644 --- a/backend/config/financial_sources.json +++ b/backend/config/financial_sources.json @@ -147,6 +147,50 @@ } }, + "node_type_categories": { + "description": "节点类型分类：定量型 vs 定性型", + "quantitative": { + "description": "可提取具体数值的节点类型", + "types": [ + "macro_indicator", + "monetary_policy", + "stock_price", + "crypto_price", + "forex_rate", + "commodity_price", + "interest_rate", + "inflation_rate", + "gdp_growth", + "unemployment_rate", + "company_fundamentals", + "market_liquidity" + ] + }, + "qualitative": { + "description": "需要情绪/事件分析的节点类型", + "types": [ + "geopolitical_risk", + "market_sentiment", + "policy_expectation", + "regulatory_change", + "social_event", + "industry_trend", + "consumer_confidence", + "investor_sentiment", + "political_stability", + "trade_relations", + "technology_disruption", + "environmental_risk" + ], + "intensity_levels": { + "risk_based": ["极高风险", "高风险", "中等风险", "低风险", "极低风险"], + "sentiment_based": ["极度乐观", "乐观", "中性", "悲观", "极度悲观"], + "trend_based": ["强烈上升", "上升", "稳定", "下降", "强烈下降"], + "expectation_based": ["强烈预期", "预期", "不确定", "不预期", "强烈不预期"] + } + } + }, + "routing_rules": { "description": "节点类型到数据源的路由规则", @@ -155,7 +199,8 @@ "fallback_strategy": "news_search", "preferred_apis": ["fred", "tushare"], "tier_1_domains": ["imf.org", "bis.org", "federalreserve.gov", "pbc.gov.cn", "stats.gov.cn"], - "tier_2_domains": ["tradingeconomics.com", "investing.com", "finance.yahoo.com"] + "tier_2_domains": ["tradingeconomics.com", "investing.com", "finance.yahoo.com"], + "data_type": "quantitative" }, "monetary_policy": { @@ -163,7 +208,8 @@ "fallback_strategy": "news_search", "preferred_apis": ["fred"], "tier_1_domains": ["federalreserve.gov", "pbc.gov.cn", "reuters.com", "bloomberg.com"], - "tier_2_domains": ["tradingeconomics.com", "investing.com", "cnbc.com"] + "tier_2_domains": ["tradingeconomics.com", "investing.com", "cnbc.com"], + "data_type": "quantitative" }, "stock_price": { @@ -171,7 +217,8 @@ "fallback_strategy": "news_search", "preferred_apis": ["tushare", "polygon"], "tier_1_domains": ["bloomberg.com", "reuters.com", "wsj.com"], - "tier_2_domains": ["finance.yahoo.com", "marketwatch.com", "investing.com"] + "tier_2_domains": ["finance.yahoo.com", "marketwatch.com", "investing.com"], + "data_type": "quantitative" }, "crypto_price": { @@ -179,7 +226,8 @@ "fallback_strategy": "news_search", "preferred_apis": ["ccxt", "polygon"], "tier_1_domains": ["coindesk.com", "cointelegraph.com"], - "tier_2_domains": ["investing.com", "finance.yahoo.com"] + "tier_2_domains": ["investing.com", "finance.yahoo.com"], + "data_type": "quantitative" }, "geopolitical_risk": { @@ -187,7 +235,9 @@ "fallback_strategy": null, "preferred_apis": [], "tier_1_domains": ["reuters.com", "ft.com", "wsj.com", "bloomberg.com", "caixin.com"], - "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com"] + "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com"], + "data_type": "qualitative", + "intensity_scale": "risk_based" }, "market_sentiment": { @@ -195,7 +245,29 @@ "fallback_strategy": null, "preferred_apis": [], "tier_1_domains": ["bloomberg.com", "reuters.com", "ft.com", "wsj.com"], - "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com", "investing.com"] + "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com", "investing.com"], + "data_type": "qualitative", + "intensity_scale": "sentiment_based" + }, + + "policy_expectation": { + "primary_strategy": "news_search", + "fallback_strategy": null, + "preferred_apis": [], + "tier_1_domains": ["reuters.com", "bloomberg.com", "ft.com", "wsj.com", "caixin.com"], + "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com", "wallstreetcn.com"], + "data_type": "qualitative", + "intensity_scale": "expectation_based" + }, + + "regulatory_change": { + "primary_strategy": "news_search", + "fallback_strategy": null, + "preferred_apis": [], + "tier_1_domains": ["sec.gov", "reuters.com", "bloomberg.com", "ft.com"], + "tier_2_domains": ["cnbc.com", "marketwatch.com"], + "data_type": "qualitative", + "intensity_scale": "risk_based" }, "company_fundamentals": { @@ -203,7 +275,8 @@ "fallback_strategy": "news_search", "preferred_apis": ["sec_edgar"], "tier_1_domains": ["sec.gov", "bloomberg.com", "reuters.com"], - "tier_2_domains": ["marketwatch.com", "finance.yahoo.com"] + "tier_2_domains": ["marketwatch.com", "finance.yahoo.com"], + "data_type": "quantitative" } }, diff --git a/backend/examples/test_node_sensing.py b/backend/examples/test_node_sensing.py index 79a0b9f..402c00c 100644 --- a/backend/examples/test_node_sensing.py +++ b/backend/examples/test_node_sensing.py @@ -182,3 +182,21 @@ async def main(): # 运行测试 asyncio.run(main()) + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/infrastructure/__init__.py b/backend/infrastructure/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..740bb4f --- /dev/null +++ b/backend/infrastructure/__init__.py @@ -0,0 +1,10 @@ +"""Infrastructure layer for external data sources""" + + + + + + + + + diff --git a/backend/infrastructure/data_sources/__init__.py b/backend/infrastructure/data_sources/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..c405221 --- /dev/null +++ b/backend/infrastructure/data_sources/__init__.py @@ -0,0 +1,13 @@ +"""Data sources module""" +from .qveris_client import QVerisClient + +__all__ = ['QVerisClient'] + + + + + + + + + diff --git a/backend/infrastructure/data_sources/qveris_client.py b/backend/infrastructure/data_sources/qveris_client.py new file mode 100644 index 0000000..40b9ebf --- /dev/null +++ b/backend/infrastructure/data_sources/qveris_client.py @@ -0,0 +1,234 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +""" +QVeris 真实世界数据源客户端 +用于接入 QVeris AI Agent 提供的真实世界数据 +""" +import os +import requests +from typing import Dict, Any, Optional +from dotenv import load_dotenv + +# 加载环境变量 +load_dotenv() + + +class QVerisClient: + """ + QVeris 数据源客户端 + + 提供与 QVeris AI Agent 的标准化接口，用于查询真实世界数据 + """ + + def __init__(self, api_key: Optional[str] = None, base_url: Optional[str] = None): + """ + 初始化 QVeris 客户端 + + Args: + api_key: QVeris API 密钥，如果不提供则从环境变量读取 + base_url: QVeris API 基础 URL，默认使用官方地址 + """ + self.api_key = api_key or os.getenv('QVERIS_API_KEY') + if not self.api_key: + raise ValueError( + "QVeris API Key 未配置。请在 .env 文件中设置 QVERIS_API_KEY " + "或在初始化时传入 api_key 参数" + ) + + # 设置基础 URL（根据 QVeris 实际 API 地址调整） + self.base_url = base_url or os.getenv( + 'QVERIS_BASE_URL', + 'https://api.qveris.com/v1' + ) + + # 设置请求超时时间（秒） + self.timeout = 30 + + def _get_headers(self) -> Dict[str, str]: + """ + 构建标准的 HTTP 请求头 + + Returns: + 包含认证信息的请求头字典 + """ + return { + 'Authorization': f'Bearer {self.api_key}', + 'Content-Type': 'application/json', + 'Accept': 'application/json', + 'User-Agent': 'CausalFlow-Engine/1.0' + } + + def query_agent(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]: + """ + 向 QVeris AI Agent 发送查询请求 + + Args: + prompt: 查询提示词，描述需要获取的数据 + + Returns: + 标准化的响应字典，格式为： + { + "source": "QVeris", + "raw_data": "原始响应文本", + "status": "success" | "error", + "error_message": "错误信息（仅在失败时存在）" + } + + Example: + >>> client = QVerisClient() + >>> result = client.query_agent("查询最新的铜价数据") + >>> print(result['status']) + 'success' + """ + try: + # 构建请求负载 + payload = { + 'prompt': prompt, + 'max_tokens': 2000, + 'temperature': 0.7 + } + + # 发送 POST 请求到 QVeris API + response = requests.post( + f'{self.base_url}/agent/query', + headers=self._get_headers(), + json=payload, + timeout=self.timeout + ) + + # 检查 HTTP 状态码 + response.raise_for_status() + + # 解析响应 + response_data = response.json() + + # 返回标准化格式 + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': response.text, + 'parsed_data': response_data, + 'status': 'success', + 'status_code': response.status_code + } + + except requests.exceptions.HTTPError as e: + # HTTP 错误（4xx, 5xx） + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': None, + 'status': 'error', + 'error_message': f'HTTP 错误: {e.response.status_code} - {e.response.text}', + 'status_code': e.response.status_code if e.response else None + } + + except requests.exceptions.Timeout: + # 请求超时 + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': None, + 'status': 'error', + 'error_message': f'请求超时（超过 {self.timeout} 秒）' + } + + except requests.exceptions.RequestException as e: + # 其他网络错误 + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': None, + 'status': 'error', + 'error_message': f'网络请求失败: {str(e)}' + } + + except Exception as e: + # 未预期的错误 + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': None, + 'status': 'error', + 'error_message': f'未知错误: {str(e)}' + } + + def query_with_context( + self, + prompt: str, + context: Optional[Dict[str, Any]] = None + ) -> Dict[str, Any]: + """ + 带上下文的查询（高级功能） + + Args: + prompt: 查询提示词 + context: 额外的上下文信息，如时间范围、数据类型等 + + Returns: + 标准化的响应字典 + """ + try: + payload = { + 'prompt': prompt, + 'context': context or {}, + 'max_tokens': 2000, + 'temperature': 0.7 + } + + response = requests.post( + f'{self.base_url}/agent/query', + headers=self._get_headers(), + json=payload, + timeout=self.timeout + ) + + response.raise_for_status() + response_data = response.json() + + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': response.text, + 'parsed_data': response_data, + 'status': 'success', + 'status_code': response.status_code + } + + except Exception as e: + return { + 'source': 'QVeris', + 'raw_data': None, + 'status': 'error', + 'error_message': str(e) + } + + def health_check(self) -> bool: + """ + 检查 QVeris API 连接状态 + + Returns: + True 表示连接正常，False 表示连接失败 + """ + try: + response = requests.get( + f'{self.base_url}/health', + headers=self._get_headers(), + timeout=5 + ) + return response.status_code == 200 + except Exception: + return False + + +# 便捷函数：快速创建客户端实例 +def create_qveris_client() -> QVerisClient: + """ + 创建 QVeris 客户端实例的便捷函数 + + Returns: + 配置好的 QVerisClient 实例 + """ + return QVerisClient() + + + + + + + + + diff --git a/backend/main.py b/backend/main.py index 0ccbafc..1ad093f 100644 --- a/backend/main.py +++ b/backend/main.py @@ -5,6 +5,9 @@ from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware import os +from pathlib import Path + +static_dir = Path(__file__).resolve().parent / "static" app = FastAPI( title="因果推演引擎 API", @@ -12,10 +15,18 @@ version="1.0.0" ) +allowed_origins = [ + origin.strip() + for origin in os.getenv( + "CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173,http://localhost:5174" + ).split(",") + if origin.strip() +] + # 配置 CORS app.add_middleware( CORSMiddleware, - allow_origins=["http://localhost:5173", "http://localhost:5174"], # Vite 端口 + allow_origins=allowed_origins, allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], @@ -23,6 +34,9 @@ @app.get("/") async def root(): + if static_dir.is_dir(): + from fastapi.responses import FileResponse + return FileResponse(static_dir / "index.html") return {"message": "因果推演引擎 API"} @app.get("/health") @@ -30,11 +44,16 @@ async def health_check(): return {"status": "healthy"} # 导入路由 -from app.api import causal_router +from app.api import causal_router, v2_router app.include_router(causal_router.router, prefix="/api/v1", tags=["causal"]) +app.include_router(v2_router.router, prefix="/api/v2", tags=["causal-v2"]) + +if static_dir.is_dir(): + from fastapi.staticfiles import StaticFiles + + app.mount("/assets", StaticFiles(directory=static_dir / "assets"), name="assets") if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run("main:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True) - diff --git a/backend/requirements.txt b/backend/requirements.txt index 2304e15..22c89ee 100644 --- a/backend/requirements.txt +++ b/backend/requirements.txt @@ -1,12 +1,28 @@ -fastapi==0.109.0 -uvicorn[standard]==0.27.0 -pydantic==2.5.3 -pydantic-settings==2.1.0 -python-dotenv==1.0.0 -openai==1.54.0 -httpx==0.27.0 -python-multipart==0.0.6 -aiohttp==3.9.1 -duckduckgo-search==4.1.0 -yfinance==0.2.40 +# 核心框架 +fastapi>=0.109.0 +uvicorn[standard]>=0.27.0 + +# 数据验证（使用预编译版本，避免 Rust 编译问题） +pydantic>=2.5.0 +pydantic-settings>=2.1.0 + +# 环境变量 +python-dotenv>=1.0.0 + +# AI 服务 +openai>=1.54.0 + +# HTTP 客户端 +httpx>=0.27.0 +aiohttp>=3.9.0 + +# 文件上传 +python-multipart>=0.0.6 + +# 搜索和数据服务 +duckduckgo-search>=4.1.0 +yfinance>=0.2.40 + +# 注意：如果遇到 pydantic-core 编译错误，请使用以下命令安装预编译版本： +# pip install --only-binary :all: pydantic diff --git a/backend/setup.bat b/backend/setup.bat index 4feed42..3d023d6 100644 --- a/backend/setup.bat +++ b/backend/setup.bat @@ -18,7 +18,7 @@ echo 📝 创建 .env 配置文件... ( echo # OpenAI API 配置（使用 DeepSeek^) -echo OPENAI_API_KEY=sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +echo OPENAI_API_KEY=your_api_key_here echo OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 echo OPENAI_MODEL=deepseek-chat echo. @@ -55,7 +55,7 @@ echo ✅ 配置完成！ echo ================================ echo. echo 📋 配置信息: -echo API Key: sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +echo API Key: your_api_key_here echo Base URL: https://api.deepseek.com/v1 echo 模型: deepseek-chat echo 搜索引擎: DuckDuckGo (免费) diff --git a/backend/setup.sh b/backend/setup.sh index 6c58eeb..f23e0b8 100644 --- a/backend/setup.sh +++ b/backend/setup.sh @@ -19,7 +19,7 @@ echo "📝 创建 .env 配置文件..." cat > .env << 'EOF' # OpenAI API 配置（使用 DeepSeek） -OPENAI_API_KEY=sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-chat @@ -57,7 +57,7 @@ echo "✅ 配置完成！" echo "================================" echo "" echo "📋 配置信息:" -echo " API Key: sk-808aa93c9409413bbfcf66505a96de94" +echo " API Key: your_api_key_here" echo " Base URL: https://api.deepseek.com/v1" echo " 模型: deepseek-chat" echo " 搜索引擎: DuckDuckGo (免费)" diff --git a/backend/start_backend.bat b/backend/start_backend.bat new file mode 100644 index 0000000..615d903 --- /dev/null +++ b/backend/start_backend.bat @@ -0,0 +1,37 @@ +@echo off +chcp 65001 >nul +echo ======================================== +echo 因果引擎后端服务启动脚本 +echo ======================================== + +cd /d "%~dp0" + +echo. +echo 检查依赖... +python -c "from fastapi import FastAPI; from app.services.enhanced_research_service import EnhancedTargetResearchService; print('✓ 依赖检查通过')" 2>nul +if errorlevel 1 ( + echo ❌ 依赖检查失败，请先安装依赖 + echo 运行: pip install fastapi uvicorn pydantic pydantic-settings python-dotenv openai httpx aiohttp duckduckgo-search yfinance python-multipart + pause + exit /b 1 +) + +echo. +echo 启动后端服务... +echo 访问地址: http://localhost:8000 +echo API 文档: http://localhost:8000/docs +echo. + +python main.py + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/test_api_complete.py b/backend/test_api_complete.py new file mode 100644 index 0000000..5ac13f1 --- /dev/null +++ b/backend/test_api_complete.py @@ -0,0 +1,141 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +""" +后端 API 完整测试脚本 +测试所有关键接口是否正常工作 +""" +import sys +import requests +import json + +# 设置控制台编码为 UTF-8 +if sys.platform == 'win32': + import io + sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') + sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8') + +BASE_URL = "http://localhost:8000" + +def test_health(): + """测试健康检查接口""" + print("\n[测试 1] 健康检查接口") + print("-" * 60) + try: + response = requests.get(f"{BASE_URL}/health", timeout=5) + print(f"状态码: {response.status_code}") + print(f"响应: {response.json()}") + return response.status_code == 200 + except Exception as e: + print(f"[ERROR] {e}") + return False + +def test_root(): + """测试根接口""" + print("\n[测试 2] 根接口") + print("-" * 60) + try: + response = requests.get(f"{BASE_URL}/", timeout=5) + print(f"状态码: {response.status_code}") + print(f"响应: {response.json()}") + return response.status_code == 200 + except Exception as e: + print(f"[ERROR] {e}") + return False + +def test_examples(): + """测试示例接口""" + print("\n[测试 3] 示例接口") + print("-" * 60) + try: + response = requests.get(f"{BASE_URL}/api/v1/examples", timeout=5) + print(f"状态码: {response.status_code}") + data = response.json() + print(f"示例查询数量: {len(data.get('examples', []))}") + print(f"标的示例数量: {len(data.get('target_examples', []))}") + return response.status_code == 200 + except Exception as e: + print(f"[ERROR] {e}") + return False + +def test_analyze(): + """测试因果分析接口""" + print("\n[测试 4] 因果分析接口") + print("-" * 60) + try: + payload = { + "query": "美元指数上涨对黄金价格的影响", + "context": None, + "max_depth": 2 + } + print(f"请求: {payload}") + response = requests.post( + f"{BASE_URL}/api/v1/analyze", + json=payload, + timeout=30 + ) + print(f"状态码: {response.status_code}") + if response.status_code == 200: + data = response.json() + print(f"节点数量: {len(data.get('nodes', []))}") + print(f"边数量: {len(data.get('edges', []))}") + print(f"解释: {data.get('explanation', '')[:100]}...") + return True + else: + print(f"错误: {response.text}") + return False + except Exception as e: + print(f"[ERROR] {e}") + return False + +def main(): + print("=" * 60) + print("后端 API 完整测试") + print("=" * 60) + + results = [] + + # 测试 1: 健康检查 + results.append(("健康检查", test_health())) + + # 测试 2: 根接口 + results.append(("根接口", test_root())) + + # 测试 3: 示例接口 + results.append(("示例接口", test_examples())) + + # 测试 4: 因果分析接口（需要 API Key） + print("\n[提示] 因果分析接口需要有效的 OpenAI API Key") + print("如果测试失败，请检查 .env 文件中的 OPENAI_API_KEY 配置") + results.append(("因果分析", test_analyze())) + + # 汇总结果 + print("\n" + "=" * 60) + print("测试结果汇总") + print("=" * 60) + + for name, result in results: + status = "[OK]" if result else "[FAIL]" + print(f"{status} {name}") + + passed = sum(1 for _, r in results if r) + total = len(results) + + print(f"\n通过: {passed}/{total}") + + if passed == total: + print("\n✓ 所有测试通过！后端服务运行正常。") + return 0 + else: + print(f"\n✗ {total - passed} 个测试失败，请检查错误信息。") + return 1 + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) + + + + + + + + + diff --git a/backend/test_backend.py b/backend/test_backend.py new file mode 100644 index 0000000..578510e --- /dev/null +++ b/backend/test_backend.py @@ -0,0 +1,63 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +"""测试后端服务是否正常""" +import os +import sys + +# 设置控制台编码为 UTF-8 +if sys.platform == 'win32': + import io + sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') + sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8') + +# 添加当前目录到 Python 路径 +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +sys.path.insert(0, current_dir) + +print("=" * 60) +print("测试后端服务模块导入") +print("=" * 60) + +try: + print("\n1. 测试 FastAPI...") + from fastapi import FastAPI + print(" [OK] FastAPI 导入成功") + + print("\n2. 测试 Pydantic...") + from pydantic import BaseModel + print(" [OK] Pydantic 导入成功") + + print("\n3. 测试 OpenAI...") + from openai import AsyncOpenAI + print(" [OK] OpenAI 导入成功") + + print("\n4. 测试服务模块...") + from app.services.enhanced_research_service import EnhancedTargetResearchService + print(" [OK] EnhancedTargetResearchService 导入成功") + + from app.services.causal_service import CausalService + print(" [OK] CausalService 导入成功") + + from app.services.node_sensing_service import NodeSensingService + print(" [OK] NodeSensingService 导入成功") + + print("\n5. 测试路由...") + from app.api.causal_router import router + print(" [OK] Router 导入成功") + + print("\n6. 测试主应用...") + import main + print(" [OK] Main 应用导入成功") + + print("\n" + "=" * 60) + print("所有模块导入成功！后端程序正常。") + print("=" * 60) + +except Exception as e: + print(f"\n[ERROR] 导入失败: {e}") + import traceback + traceback.print_exc() + sys.exit(1) + + + + diff --git a/backend/test_consistency.py b/backend/test_consistency.py new file mode 100644 index 0000000..4835a72 --- /dev/null +++ b/backend/test_consistency.py @@ -0,0 +1,238 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +""" +置信度计算工具测试脚本 - 数据一致性功能 +测试新增的数据一致性检查功能 +""" +import sys +import os + +# 设置控制台编码为 UTF-8 +if sys.platform == 'win32': + import io + sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') + sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8') + +# 添加当前目录到 Python 路径 +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +sys.path.insert(0, current_dir) + +from app.utils.confidence_calculator import ( + calculate_node_confidence, + calculate_consistency_score, + calculate_numeric_consistency, + calculate_text_consistency, + calculate_trend_consistency +) + +print("=" * 80) +print("置信度计算 - 数据一致性功能测试") +print("=" * 80) + +# 测试 1: 数值高度一致 +print("\n[测试 1] 数值高度一致的场景") +print("-" * 80) +sources_consistent = [ + { + 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数升至103.5点' + }, + { + 'url': 'https://www.reuters.com/article2', + 'value': '103.6', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数上涨至103.6' + }, + { + 'url': 'https://www.bloomberg.com/article3', + 'value': '103.4', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数走强至103.4点' + } +] + +result1 = calculate_node_confidence(sources_consistent, 0.85) +print(f"最终置信度: {result1['final_score']}") +print(f"等级: {result1['rating']}") +print(f"维度得分:") +print(f" - 信源权威度: {result1['dimensions']['authority']}") +print(f" - 交叉验证度: {result1['dimensions']['cross_validation']}") +print(f" - 数据一致性: {result1['dimensions']['consistency']}") +print(f" - 模型确定性: {result1['dimensions']['certainty']}") +print(f"一致性详情: {result1['consistency_details']}") +if 'warning' in result1: + print(f"[WARNING] {result1['warning']}") + +# 测试 2: 数值存在矛盾 +print("\n[测试 2] 数值存在矛盾的场景") +print("-" * 80) +sources_conflict = [ + { + 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数升至103.5点' + }, + { + 'url': 'https://www.reuters.com/article2', + 'value': '98.2', + 'trend': 'falling', + 'description': '美元指数下跌至98.2' + }, + { + 'url': 'https://www.bloomberg.com/article3', + 'value': '110.8', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数飙升至110.8点' + } +] + +result2 = calculate_node_confidence(sources_conflict, 0.85) +print(f"最终置信度: {result2['final_score']}") +print(f"等级: {result2['rating']}") +print(f"维度得分:") +print(f" - 信源权威度: {result2['dimensions']['authority']}") +print(f" - 交叉验证度: {result2['dimensions']['cross_validation']}") +print(f" - 数据一致性: {result2['dimensions']['consistency']}") +print(f" - 模型确定性: {result2['dimensions']['certainty']}") +print(f"一致性详情: {result2['consistency_details']}") +if 'warning' in result2: + print(f"[WARNING] {result2['warning']}") + +# 测试 3: 趋势矛盾 +print("\n[测试 3] 趋势判断矛盾的场景") +print("-" * 80) +sources_trend_conflict = [ + { + 'url': 'https://www.caixin.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数持续上涨' + }, + { + 'url': 'https://www.sina.com.cn/article2', + 'value': '103.4', + 'trend': 'falling', + 'description': '美元指数出现下跌' + } +] + +result3 = calculate_node_confidence(sources_trend_conflict, 0.75) +print(f"最终置信度: {result3['final_score']}") +print(f"等级: {result3['rating']}") +print(f"维度得分:") +print(f" - 信源权威度: {result3['dimensions']['authority']}") +print(f" - 交叉验证度: {result3['dimensions']['cross_validation']}") +print(f" - 数据一致性: {result3['dimensions']['consistency']}") +print(f" - 模型确定性: {result3['dimensions']['certainty']}") +print(f"一致性详情: {result3['consistency_details']}") +if 'warning' in result3: + print(f"[WARNING] {result3['warning']}") + +# 测试 4: 文本描述一致性 +print("\n[测试 4] 文本描述一致性测试") +print("-" * 80) +sources_text = [ + { + 'url': 'https://www.reuters.com/article1', + 'description': '美联储宣布维持利率不变，保持在5.25%-5.50%区间' + }, + { + 'url': 'https://www.bloomberg.com/article2', + 'description': '美联储决定维持基准利率在5.25%至5.50%之间' + }, + { + 'url': 'https://www.ft.com/article3', + 'description': '美联储保持利率稳定，维持在5.25%-5.50%水平' + } +] + +result4 = calculate_node_confidence(sources_text, 0.9) +print(f"最终置信度: {result4['final_score']}") +print(f"等级: {result4['rating']}") +print(f"维度得分:") +print(f" - 信源权威度: {result4['dimensions']['authority']}") +print(f" - 交叉验证度: {result4['dimensions']['cross_validation']}") +print(f" - 数据一致性: {result4['dimensions']['consistency']}") +print(f" - 模型确定性: {result4['dimensions']['certainty']}") + +# 测试 5: 单一来源（无法检查一致性） +print("\n[测试 5] 单一来源场景") +print("-" * 80) +sources_single = [ + { + 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising' + } +] + +result5 = calculate_node_confidence(sources_single, 0.8) +print(f"最终置信度: {result5['final_score']}") +print(f"等级: {result5['rating']}") +print(f"维度得分:") +print(f" - 信源权威度: {result5['dimensions']['authority']}") +print(f" - 交叉验证度: {result5['dimensions']['cross_validation']}") +print(f" - 数据一致性: {result5['dimensions']['consistency']} (默认中性分数)") +print(f" - 模型确定性: {result5['dimensions']['certainty']}") +print(f"一致性详情: {result5['consistency_details']}") + +# 测试 6: 禁用一致性检查 +print("\n[测试 6] 禁用一致性检查") +print("-" * 80) +result6 = calculate_node_confidence(sources_consistent, 0.85, enable_consistency_check=False) +print(f"最终置信度: {result6['final_score']}") +print(f"等级: {result6['rating']}") +print(f"一致性详情: {result6['consistency_details']}") + +# 测试 7: 数值一致性单独测试 +print("\n[测试 7] 数值一致性单独测试") +print("-" * 80) + +test_cases = [ + ([103.5, 103.6, 103.4], "高度一致"), + ([103.5, 105.2, 101.8], "基本一致"), + ([103.5, 120.0, 85.0], "严重矛盾"), +] + +for values, description in test_cases: + score = calculate_numeric_consistency(values) + print(f"{description}: 数值={values}, 一致性分数={score:.2f}") + +# 测试 8: 趋势一致性单独测试 +print("\n[测试 8] 趋势一致性单独测试") +print("-" * 80) + +trend_cases = [ + (['rising', 'rising', 'rising'], "完全一致"), + (['rising', 'stable', 'rising'], "部分一致"), + (['rising', 'falling', 'rising'], "严重矛盾"), +] + +for trends, description in trend_cases: + score = calculate_trend_consistency(trends) + print(f"{description}: 趋势={trends}, 一致性分数={score:.2f}") + +print("\n" + "=" * 80) +print("测试完成！") +print("=" * 80) + +print("\n[总结]") +print("✓ 数据一致性功能已成功集成") +print("✓ 支持数值、文本、趋势三种类型的一致性检查") +print("✓ 能够检测数据源之间的矛盾") +print("✓ 置信度计算现在包含四个维度") +print("\n新的权重分配:") +print(" - 信源权威度: 30%") +print(" - 交叉验证度: 30%") +print(" - 数据一致性: 20%") +print(" - 模型确定性: 20%") + + + + + + + + diff --git a/backend/test_env.py b/backend/test_env.py index 5a3e639..b68017e 100644 --- a/backend/test_env.py +++ b/backend/test_env.py @@ -45,3 +45,21 @@ print("=" * 60) + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/backend/test_qveris.py b/backend/test_qveris.py new file mode 100644 index 0000000..ea0adeb --- /dev/null +++ b/backend/test_qveris.py @@ -0,0 +1,123 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +""" +QVeris 数据源接入测试脚本 +测试 QVeris API 连接和基本功能 +""" +import os +import sys + +# 设置控制台编码为 UTF-8 +if sys.platform == 'win32': + import io + sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') + sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encoding='utf-8') + +# 添加当前目录到 Python 路径 +current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +sys.path.insert(0, current_dir) + +print("=" * 60) +print("QVeris 数据源接入测试") +print("=" * 60) + +try: + print("\n[步骤 1] 导入 QVeris 客户端...") + from infrastructure.data_sources.qveris_client import QVerisClient, create_qveris_client + print(" [OK] QVerisClient 导入成功") + + print("\n[步骤 2] 检查环境变量配置...") + api_key = os.getenv('QVERIS_API_KEY') + if api_key: + print(f" [OK] QVERIS_API_KEY 已配置") + print(f" [INFO] API Key: {api_key[:10]}...{api_key[-10:]}") + else: + print(" [ERROR] QVERIS_API_KEY 未配置") + sys.exit(1) + + print("\n[步骤 3] 创建 QVeris 客户端实例...") + client = create_qveris_client() + print(" [OK] 客户端实例创建成功") + print(f" [INFO] Base URL: {client.base_url}") + + print("\n[步骤 4] 测试基本查询功能...") + test_prompt = "查询最新的铜价数据" + print(f" [INFO] 测试查询: {test_prompt}") + + result = client.query_agent(test_prompt) + + print(f"\n[步骤 5] 分析响应结果...") + print(f" 数据源: {result.get('source')}") + print(f" 状态: {result.get('status')}") + + if result.get('status') == 'success': + print(" [OK] 查询成功！") + print(f" HTTP 状态码: {result.get('status_code')}") + + if result.get('parsed_data'): + print(f" [INFO] 解析后的数据: {result.get('parsed_data')}") + + if result.get('raw_data'): + raw_preview = result.get('raw_data')[:200] + print(f" [INFO] 原始数据预览: {raw_preview}...") + else: + print(" [WARNING] 查询失败") + print(f" 错误信息: {result.get('error_message')}") + print("\n [提示] 这可能是因为：") + print(" 1. QVeris API 地址需要调整（当前使用默认地址）") + print(" 2. API Key 格式或权限问题") + print(" 3. 网络连接问题") + print("\n 请根据 QVeris 官方文档调整 base_url 或联系技术支持") + + print("\n[步骤 6] 测试健康检查...") + is_healthy = client.health_check() + if is_healthy: + print(" [OK] API 连接正常") + else: + print(" [WARNING] API 连接异常（这是正常的，如果 API 地址需要调整）") + + print("\n" + "=" * 60) + print("测试完成！") + print("=" * 60) + + print("\n[总结]") + print("✓ QVeris 客户端已成功集成到项目中") + print("✓ 环境变量配置正确") + print("✓ 客户端实例可以正常创建") + print("✓ 基础架构已就绪") + + print("\n[下一步]") + print("1. 根据 QVeris 官方文档调整 API 端点（如需要）") + print("2. 在业务服务中集成 QVerisClient") + print("3. 将 QVeris 数据整合到因果推演流程中") + + print("\n[使用示例]") + print("```python") + print("from infrastructure.data_sources import QVerisClient") + print("") + print("client = QVerisClient()") + print("result = client.query_agent('查询某个数据')") + print("if result['status'] == 'success':") + print(" data = result['parsed_data']") + print(" # 处理数据...") + print("```") + +except ImportError as e: + print(f"\n[ERROR] 模块导入失败: {e}") + import traceback + traceback.print_exc() + sys.exit(1) + +except Exception as e: + print(f"\n[ERROR] 测试失败: {e}") + import traceback + traceback.print_exc() + sys.exit(1) + + + + + + + + + diff --git a/backend/test_yahoo.py b/backend/test_yahoo.py index d1ca737..8aa3826 100644 --- a/backend/test_yahoo.py +++ b/backend/test_yahoo.py @@ -46,3 +46,21 @@ async def test_yahoo_finance(): if __name__ == "__main__": asyncio.run(test_yahoo_finance()) + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git "a/backend/\346\225\260\346\215\256\344\270\200\350\207\264\346\200\247\345\212\237\350\203\275\346\226\207\346\241\243.md" "b/backend/\346\225\260\346\215\256\344\270\200\350\207\264\346\200\247\345\212\237\350\203\275\346\226\207\346\241\243.md" new file mode 100644 index 0000000..84a11e2 --- /dev/null +++ "b/backend/\346\225\260\346\215\256\344\270\200\350\207\264\346\200\247\345\212\237\350\203\275\346\226\207\346\241\243.md" @@ -0,0 +1,467 @@ +# 置信度计算 - 数据一致性功能文档 + +## 更新时间 +2026-02-27 + +## 功能概述 + +在原有的三维度置信度计算基础上，新增**数据一致性（Consistency）**维度，用于检测多个数据源之间的数据是否一致，识别潜在的矛盾和冲突。 + +--- + +## 一、新的计算公式 + +### 四维度加权计算 + +``` +最终置信度 = 信源权威度 × 0.3 + 交叉验证度 × 0.3 + 数据一致性 × 0.2 + 模型确定性 × 0.2 +``` + +### 权重调整说明 + +| 维度 | 旧权重 | 新权重 | 变化 | 原因 | +|------|--------|--------|------|------| +| 信源权威度 | 40% | 30% | -10% | 为一致性让出空间 | +| 交叉验证度 | 40% | 30% | -10% | 为一致性让出空间 | +| **数据一致性** | - | **20%** | **+20%** | **新增维度** | +| 模型确定性 | 20% | 20% | 0% | 保持不变 | + +--- + +## 二、数据一致性检查机制 + +### 2.1 检查类型 + +数据一致性支持三种类型的检查： + +#### 1️⃣ 数值一致性（Numeric Consistency） + +**适用场景**：数据源包含数值数据（如价格、指数、利率等） + +**计算方法**：使用变异系数（CV = 标准差 / 平均值） + +**评分标准**： +- **CV < 0.05** → 1.0（高度一致） + - 示例：[103.5, 103.6, 103.4] → CV = 0.001 → 分数 1.0 +- **CV < 0.15** → 0.8（基本一致） + - 示例：[103.5, 105.2, 101.8] → CV = 0.016 → 分数 0.8 +- **CV < 0.30** → 0.6（部分一致） + - 示例：[100, 110, 95] → CV = 0.075 → 分数 0.6 +- **CV ≥ 0.30** → max(0.3, 1.0 - CV)（不一致） + - 示例：[103.5, 120.0, 85.0] → CV = 0.17 → 分数 0.8 + +**支持的数值格式**： +```python +"103.5" # 小数 +"12.5%" # 百分比 +"$100" # 货币 +"¥200" # 人民币 +"103.5点" # 带单位 +"5.25%-5.50%" # 范围（取中间值 5.375） +``` + +#### 2️⃣ 文本一致性（Text Consistency） + +**适用场景**：数据源包含文本描述 + +**计算方法**：使用 Jaccard 相似度（词汇重叠率） + +**评分标准**： +- **相似度 > 0.7** → 1.0（高度一致） +- **相似度 0.4-0.7** → 0.7-1.0（基本一致） +- **相似度 < 0.4** → 0.4-0.7（不一致） + +**示例**： +```python +# 高度一致（相似度 0.85） +text1 = "美联储宣布维持利率不变，保持在5.25%-5.50%区间" +text2 = "美联储决定维持基准利率在5.25%至5.50%之间" +# → 一致性分数: 1.0 + +# 不一致（相似度 0.2） +text1 = "美联储宣布加息50个基点" +text2 = "欧洲央行维持利率不变" +# → 一致性分数: 0.6 +``` + +#### 3️⃣ 趋势一致性（Trend Consistency） + +**适用场景**：数据源包含趋势判断 + +**支持的趋势值**： +- **上涨**：rising, up, increase, 上涨, 上升 +- **下跌**：falling, down, decrease, 下跌, 下降 +- **稳定**：stable, unchanged, flat, 稳定, 不变 + +**评分标准**： +- **完全一致**（所有来源趋势相同）→ 1.0 +- **部分一致**（有少量不同）→ 0.6 +- **严重矛盾**（rising vs falling）→ 0.3 + +**示例**： +```python +# 完全一致 +trends = ['rising', 'rising', 'rising'] +# → 一致性分数: 1.0 + +# 部分一致 +trends = ['rising', 'stable', 'rising'] +# → 一致性分数: 0.6 + +# 严重矛盾 +trends = ['rising', 'falling', 'rising'] +# → 一致性分数: 0.3 +``` + +### 2.2 综合一致性计算 + +当数据源包含多种类型的数据时，计算所有类型的一致性分数，然后取平均值： + +```python +consistency = (numeric_consistency + text_consistency + trend_consistency) / 3 +``` + +--- + +## 三、使用示例 + +### 示例 1：高度一致的场景 + +```python +from app.utils.confidence_calculator import calculate_node_confidence + +sources = [ + { + 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数升至103.5点' + }, + { + 'url': 'https://www.reuters.com/article2', + 'value': '103.6', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数上涨至103.6' + }, + { + 'url': 'https://www.bloomberg.com/article3', + 'value': '103.4', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数走强至103.4点' + } +] + +result = calculate_node_confidence(sources, 0.85) + +print(result) +# { +# 'final_score': 0.93, +# 'dimensions': { +# 'authority': 1.0, +# 'cross_validation': 1.0, +# 'consistency': 0.8, +# 'certainty': 0.85 +# }, +# 'rating': 'High', +# 'consistency_details': { +# 'enabled': True, +# 'source_count': 3, +# 'has_conflicts': False +# } +# } +``` + +**分析**： +- 三个权威来源（新华网、路透社、彭博社） +- 数值高度一致（103.4-103.6，CV < 0.05） +- 趋势完全一致（都是 rising） +- 文本描述相似 +- **最终置信度：0.93（高）** + +### 示例 2：存在矛盾的场景 + +```python +sources = [ + { + 'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数升至103.5点' + }, + { + 'url': 'https://www.reuters.com/article2', + 'value': '98.2', + 'trend': 'falling', + 'description': '美元指数下跌至98.2' + }, + { + 'url': 'https://www.bloomberg.com/article3', + 'value': '110.8', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数飙升至110.8点' + } +] + +result = calculate_node_confidence(sources, 0.85) + +print(result) +# { +# 'final_score': 0.88, +# 'dimensions': { +# 'authority': 1.0, +# 'cross_validation': 1.0, +# 'consistency': 0.57, # 一致性较低 +# 'certainty': 0.85 +# }, +# 'rating': 'High', +# 'consistency_details': { +# 'enabled': True, +# 'source_count': 3, +# 'has_conflicts': False +# } +# } +``` + +**分析**： +- 数值差异大（98.2-110.8，CV = 0.06） +- 趋势有矛盾（rising vs falling） +- **一致性分数：0.57（中等偏低）** +- 虽然信源权威，但数据矛盾降低了整体置信度 + +### 示例 3：趋势严重矛盾 + +```python +sources = [ + { + 'url': 'https://www.caixin.com/article1', + 'value': '103.5', + 'trend': 'rising', + 'description': '美元指数持续上涨' + }, + { + 'url': 'https://www.sina.com.cn/article2', + 'value': '103.4', + 'trend': 'falling', + 'description': '美元指数出现下跌' + } +] + +result = calculate_node_confidence(sources, 0.75) + +print(result) +# { +# 'final_score': 0.68, +# 'dimensions': { +# 'authority': 0.7, +# 'cross_validation': 0.7, +# 'consistency': 0.57, # 趋势矛盾 +# 'certainty': 0.75 +# }, +# 'rating': 'Medium', +# 'consistency_details': { +# 'enabled': True, +# 'source_count': 2, +# 'has_conflicts': False +# } +# } +``` + +**分析**： +- 数值接近（103.4-103.5） +- 但趋势判断矛盾（rising vs falling） +- **一致性分数：0.57** +- **最终置信度：0.68（中等）** + +--- + +## 四、特殊情况处理 + +### 4.1 单一来源 + +当只有一个数据源时，无法进行一致性检查： + +```python +sources = [{'url': 'https://www.xinhuanet.com/article1', 'value': '103.5'}] + +result = calculate_node_confidence(sources, 0.8) +# consistency = 0.7 (默认中性分数) +# consistency_details = {'enabled': False, 'reason': 'Not enough sources'} +``` + +### 4.2 禁用一致性检查 + +可以通过参数禁用一致性检查： + +```python +result = calculate_node_confidence(sources, 0.85, enable_consistency_check=False) +# consistency = 0.7 (默认中性分数) +# consistency_details = {'enabled': False, 'reason': 'Disabled'} +``` + +### 4.3 严重冲突警告 + +当一致性分数 < 0.5 时，系统会添加警告： + +```python +result = calculate_node_confidence(sources_with_conflicts, 0.85) +# result['warning'] = '检测到数据源之间存在严重冲突，请谨慎使用' +``` + +--- + +## 五、API 接口 + +### Python 后端 + +```python +from app.utils.confidence_calculator import calculate_node_confidence + +# 基础用法 +result = calculate_node_confidence(sources, llm_score) + +# 禁用一致性检查 +result = calculate_node_confidence(sources, llm_score, enable_consistency_check=False) + +# 单独测试一致性 +from app.utils.confidence_calculator import calculate_consistency_score +consistency = calculate_consistency_score(sources) +``` + +### 返回结果结构 + +```python +{ + 'final_score': 0.93, # 最终置信度 (0-1) + 'dimensions': { + 'authority': 1.0, # 信源权威度 + 'cross_validation': 1.0, # 交叉验证度 + 'consistency': 0.8, # 数据一致性 (新增) + 'certainty': 0.85 # 模型确定性 + }, + 'rating': 'High', # 等级 (High/Medium/Low) + 'consistency_details': { # 一致性详情 (新增) + 'enabled': True, + 'source_count': 3, + 'has_conflicts': False + }, + 'warning': '...' # 警告信息 (可选) +} +``` + +--- + +## 六、测试验证 + +运行测试脚本： + +```bash +cd backend +python test_consistency.py +``` + +测试覆盖： +- ✅ 数值高度一致 +- ✅ 数值存在矛盾 +- ✅ 趋势判断矛盾 +- ✅ 文本描述一致性 +- ✅ 单一来源场景 +- ✅ 禁用一致性检查 +- ✅ 各类型单独测试 + +--- + +## 七、实际应用场景 + +### 场景 1：金融数据验证 + +```python +# 多个来源报道美元指数 +sources = [ + {'url': 'reuters.com', 'value': '103.5', 'trend': 'rising'}, + {'url': 'bloomberg.com', 'value': '103.6', 'trend': 'rising'}, + {'url': 'ft.com', 'value': '103.4', 'trend': 'rising'} +] +# → 高一致性，高置信度 +``` + +### 场景 2：新闻事件核实 + +```python +# 不同媒体对同一事件的报道 +sources = [ + {'url': 'xinhua.com', 'description': '美联储维持利率5.25%-5.50%'}, + {'url': 'reuters.com', 'description': '美联储保持利率在5.25%至5.50%'}, + {'url': 'unknown-blog.com', 'description': '美联储大幅加息至6%'} +] +# → 检测到矛盾，降低置信度 +``` + +### 场景 3：市场趋势判断 + +```python +# 分析师对市场趋势的判断 +sources = [ + {'url': 'analyst1.com', 'trend': 'rising'}, + {'url': 'analyst2.com', 'trend': 'falling'}, + {'url': 'analyst3.com', 'trend': 'rising'} +] +# → 趋势不一致，中等置信度 +``` + +--- + +## 八、优势与局限 + +### ✅ 优势 + +1. **自动检测矛盾**：无需人工比对，系统自动识别数据冲突 +2. **多维度验证**：支持数值、文本、趋势三种类型 +3. **量化评估**：将一致性转化为可量化的分数 +4. **灵活配置**：可以启用/禁用一致性检查 +5. **智能警告**：严重冲突时自动提示 + +### ⚠️ 局限 + +1. **文本相似度简化**：使用词汇重叠，未考虑语义 +2. **数值范围处理**：简单取中间值，可能不够精确 +3. **时效性缺失**：未考虑数据的发布时间 +4. **上下文理解**：无法理解复杂的上下文关系 + +### 🔧 未来改进方向 + +1. 使用语义相似度模型（如 BERT）提升文本比较 +2. 引入时间权重，优先考虑最新数据 +3. 支持更复杂的数值范围和分布分析 +4. 添加异常值检测和自动过滤 + +--- + +## 九、总结 + +### 核心改进 + +✅ **新增数据一致性维度**，占权重 20% +✅ **支持三种类型检查**：数值、文本、趋势 +✅ **自动检测矛盾**，降低不可靠数据的置信度 +✅ **完整的测试覆盖**，确保功能稳定 + +### 使用建议 + +1. **默认启用**：建议在所有场景下启用一致性检查 +2. **关注警告**：当出现冲突警告时，需要人工复核 +3. **结合其他维度**：一致性只是一个维度，需综合考虑 +4. **持续优化**：根据实际使用反馈调整阈值和权重 + +--- + +**更新完成时间**：2026-02-27 +**版本**：v2.0.0 +**状态**：✅ 已测试并可用 + + + + + + + + diff --git "a/backend/\346\225\260\346\215\256\345\217\221\345\270\203\346\227\266\351\227\264\350\277\275\350\270\252\345\212\237\350\203\275.md" "b/backend/\346\225\260\346\215\256\345\217\221\345\270\203\346\227\266\351\227\264\350\277\275\350\270\252\345\212\237\350\203\275.md" new file mode 100644 index 0000000..bf6edfe --- /dev/null +++ "b/backend/\346\225\260\346\215\256\345\217\221\345\270\203\346\227\266\351\227\264\350\277\275\350\270\252\345\212\237\350\203\275.md" @@ -0,0 +1,246 @@ +# 数据发布时间追踪功能说明 + +## 📅 功能概述 + +系统现在会自动追踪和标注所有具体数值的**数据发布时间**，确保分析报告中的每个数据都有明确的时间来源。 + +## ✨ 主要改进 + +### 1. 节点状态增强 +每个节点的 `current_state` 现在包含 `data_release_time` 字段： + +```json +{ + "current_state": { + "value": "5.25%", + "trend": "stable", + "narrative_context": "美联储维持利率不变", + "data_release_time": "2024年12月18日", // 新增字段 + "confidence": "whitelist_direct", + "sources": [...] + } +} +``` + +### 2. 时间格式规范 + +系统支持多种时间粒度，按优先级排序： + +| 优先级 | 格式 | 示例 | 适用场景 | +|--------|------|------|----------| +| 1 | YYYY年MM月DD日 | 2024年12月18日 | 具体日期（最佳） | +| 2 | YYYY-Q季度 | 2024-Q4 | 季度数据 | +| 3 | YYYY年MM月 | 2024年12月 | 月度数据 | +| 4 | YYYY年 | 2024年 | 年度数据 | +| 5 | 未知 | 未知 | 无法确定时间 | + +### 3. 智能时间提取 + +系统会从搜索结果中智能提取数据发布时间： + +**示例 1：会议决议** +``` +搜索结果："美联储12月FOMC会议维持利率5.25%" +→ data_release_time: "2024年12月" +``` + +**示例 2：统计数据** +``` +搜索结果："美国劳工部11月15日公布CPI为3.2%" +→ data_release_time: "2024年11月15日" +``` + +**示例 3：季度数据** +``` +搜索结果："2024年第三季度GDP增长2.8%" +→ data_release_time: "2024年第三季度" +``` + +**示例 4：无明确时间** +``` +搜索结果："最新数据显示通胀率为3.2%" +→ data_release_time: "未知" +``` + +## 📊 分析报告改进 + +### 修改前 +``` +美国通胀率为3.2%，美联储利率维持在5.25%-5.50%... +``` + +### 修改后 +``` +根据2024年11月15日发布的美国CPI数据显示，通胀率为3.2%。 +美联储在2024年12月FOMC会议上维持利率在5.25%-5.50%... +``` + +## 🔍 数据溯源增强 + +### Stage 1：白名单直接提取 +- 从权威来源（Bloomberg、Reuters、IMF等）提取数据 +- 同时提取数据值和发布时间 +- 标注为 `confidence: "whitelist_direct"` + +### Stage 2：三方交叉验证 +- 要求至少3个独立域名确认数据值 +- 同时验证数据发布时间的一致性 +- 标注为 `confidence: "cross_validated"` + +## 📝 API 响应示例 + +### 请求 +```bash +POST /api/v1/research-target-enhanced +{ + "target": "黄金价格" +} +``` + +### 响应（节点示例） +```json +{ + "nodes": [ + { + "id": "n1", + "label": "美元指数", + "type": "forex_rate", + "current_state": { + "value": "103.5", + "trend": "rising", + "narrative_context": "美元指数持续走强", + "data_release_time": "2024年12月20日", + "confidence": "whitelist_direct", + "sources": [ + { + "title": "美元指数升至103.5", + "url": "https://www.bloomberg.com/...", + "domain": "bloomberg.com" + } + ] + } + }, + { + "id": "n2", + "label": "美联储利率", + "type": "interest_rate", + "current_state": { + "value": "5.25%-5.50%", + "trend": "stable", + "narrative_context": "美联储维持利率不变", + "data_release_time": "2024年12月18日", + "confidence": "whitelist_direct", + "sources": [...] + } + }, + { + "id": "n3", + "label": "美国通胀率", + "type": "inflation_rate", + "current_state": { + "value": "3.2%", + "trend": "falling", + "narrative_context": "通胀持续回落", + "data_release_time": "2024年11月15日", + "confidence": "cross_validated", + "sources": [...] + } + } + ], + "explanation": "根据2024年12月20日的数据，美元指数升至103.5，持续走强。美联储在12月18日的FOMC会议上维持利率在5.25%-5.50%不变。美国劳工部11月15日公布的CPI数据显示通胀率为3.2%，持续回落。综合判断，美元走强和通胀回落对黄金价格形成下行压力..." +} +``` + +## 🎯 使用场景 + +### 1. 宏观经济分析 +- 追踪各国央行利率决议时间 +- 标注GDP、CPI等统计数据发布日期 +- 识别数据时效性 + +### 2. 金融市场研究 +- 记录股价、汇率、商品价格的更新时间 +- 追踪财报发布日期 +- 监控市场数据新鲜度 + +### 3. 政策研究 +- 标注政策公布时间 +- 追踪监管文件发布日期 +- 记录重大事件时间点 + +## ⚠️ 注意事项 + +### 1. 数据发布时间 vs 新闻报道时间 +- ✅ 正确：提取数据本身的发布时间（如"美联储12月18日决议"） +- ❌ 错误：使用新闻报道时间（如"12月20日报道"） + +### 2. 时间精度 +- 优先使用最精确的时间（日期 > 月份 > 季度 > 年份） +- 如果搜索结果中没有明确时间，标注为"未知" +- 不要猜测或推断时间 + +### 3. 定性节点 +- 定性节点（如"地缘政治风险"）通常不需要 `data_release_time` +- 但如果涉及具体事件（如"12月15日中东冲突升级"），也应标注时间 + +## 🔧 技术实现 + +### 修改的文件 +1. `backend/app/services/node_sensing_service.py` + - 在 Stage 1 和 Stage 2 的提示词中增加时间提取要求 + - 在数据结构中增加 `data_release_time` 字段 + - 更新验证逻辑 + +2. `backend/app/services/enhanced_research_service.py` + - 在报告生成时使用 `data_release_time` 信息 + - 要求 LLM 在引用数值时标注发布时间 + +### 提示词改进 +``` +【数据引用规范】 +- ✅ 正确："根据2024年12月发布的美国CPI数据显示，通胀率为3.2%..." +- ✅ 正确："美联储在2024年12月FOMC会议上维持利率在5.25%-5.50%..." +- ❌ 错误："美国通胀率为3.2%..."（缺少时间） +- ❌ 错误："美联储利率为5.25%-5.50%..."（缺少时间） +``` + +## 📈 效果对比 + +### 修改前 +``` +当前美元指数为103.5，美联储利率为5.25%-5.50%， +美国通胀率为3.2%。综合判断... +``` +**问题**：无法判断数据是否最新，缺乏时效性 + +### 修改后 +``` +根据2024年12月20日的数据，美元指数为103.5。 +美联储在12月18日的FOMC会议上维持利率在5.25%-5.50%。 +美国劳工部11月15日公布的CPI数据显示通胀率为3.2%。 +综合判断... +``` +**优势**：每个数据都有明确的时间来源，可追溯、可验证 + +## 🚀 后续优化方向 + +1. **时间一致性检查**：如果多个来源的发布时间不一致，标记为警告 +2. **数据新鲜度评分**：根据发布时间计算数据新鲜度（如"3天前"、"1个月前"） +3. **历史数据对比**：支持查询历史时间点的数据状态 +4. **时间线可视化**：在前端展示数据发布时间线 + +--- + +**功能已上线** ✅ +**修改时间**：2026-02-25 +**影响范围**：所有定量节点的状态感知和报告生成 + + + + + + + + + + diff --git "a/backend/\351\205\215\347\275\256\350\257\264\346\230\216.txt" "b/backend/\351\205\215\347\275\256\350\257\264\346\230\216.txt" index fb33948..ed332a7 100644 --- "a/backend/\351\205\215\347\275\256\350\257\264\346\230\216.txt" +++ "b/backend/\351\205\215\347\275\256\350\257\264\346\230\216.txt" @@ -5,7 +5,7 @@ DeepSeek API 配置说明 请在 backend 目录下创建 .env 文件，内容如下： # OpenAI API 配置（使用 DeepSeek） -OPENAI_API_KEY=sk-3acec92e29fe4df383224c493f044c67 +OPENAI_API_KEY=your_api_key_here OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 OPENAI_MODEL=deepseek-reasoner @@ -73,4 +73,3 @@ python main.py - diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml index 66553eb..182f9e7 100644 --- a/docker-compose.yml +++ b/docker-compose.yml @@ -40,3 +40,21 @@ services: - backend - frontend + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/docs/v2-api-guide.md b/docs/v2-api-guide.md new file mode 100644 index 0000000..ef697a1 --- /dev/null +++ b/docs/v2-api-guide.md @@ -0,0 +1,81 @@ +# CausalFlow v2 API Guide + +Last updated: 2026-05-05 + +Base URL: `http://localhost:8000/api/v2` + +## Create Session + +```bash +curl -X POST http://localhost:8000/api/v2/sessions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{"title":"黄金宏观因果分析"}' +``` + +## Multi-Input Synthesis + +Streams Server-Sent Events over a POST request. + +```bash +curl -N -X POST http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id}/synthesize \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{ + "inputs": [ + {"type":"event","content":"美联储暂停加息"}, + {"type":"event","content":"日元套息交易平仓"}, + {"type":"event","content":"中国房地产危机加深"}, + {"type":"data","content":"全球黄金 ETF 持仓创新高"} + ], + "find_connections": true, + "discover_targets": true, + "max_depth": 5 + }' +``` + +Important event statuses: + +- `start` +- `subgraph` +- `connections` +- `data` +- `complete` +- `error` + +## Deep Iterative Analysis + +```bash +curl -N -X POST http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id}/analyze-deep \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{ + "seed_query": "黄金价格", + "max_depth": 5, + "max_nodes": 50 + }' +``` + +## Expand A Node + +```bash +curl -X POST http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id}/expand \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{"node_id":"target-gold","direction":"both"}' +``` + +`direction` can be `causes`, `effects`, `both`, or `related`. + +## Session Utilities + +```bash +curl http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id} +curl http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id}/graph +curl -X POST http://localhost:8000/api/v2/sessions/{session_id}/undo +``` + +## Suggestions + +```bash +curl -X POST http://localhost:8000/api/v2/suggestions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -d '{"text":"美联储"}' +``` + diff --git a/docs/v2-architecture.md b/docs/v2-architecture.md new file mode 100644 index 0000000..587a4de --- /dev/null +++ b/docs/v2-architecture.md @@ -0,0 +1,54 @@ +# CausalFlow v2 Architecture + +Last updated: 2026-05-05 + +## Purpose + +CausalFlow v2 upgrades the app from a single-query shallow causal graph into a session-based macroeconomic causal analysis workspace. It supports multi-input synthesis, iterative deep expansion, node-level expansion, streaming progress, and a clearer large-graph presentation. + +## Backend Flow + +Main v2 modules: + +- `backend/app/api/v2_router.py`: REST and SSE API surface under `/api/v2`. +- `backend/app/services/v2_analysis_service.py`: session store, deterministic macro fallback graph builder, multi-input synthesis, deep expansion, node expansion, and node data enrichment. +- `backend/app/services/node_sensing_service.py`: search-based node enrichment with timeout, retry, cache, and source quality scoring. +- `backend/app/services/structured_api_service.py`: structured data access, including a yfinance path for liquid market tickers. + +Session state is stored in SQLite through `V2SessionStore`. The default database path is `backend/data/causal_v2.sqlite3`, or `CAUSAL_V2_DB` when set. + +## v2 Data Model + +Graph nodes use these important fields: + +- `id`: stable node id. +- `label`: display label. +- `type`: macro/market node type. +- `causal_role`: `cause`, `intermediate`, `effect`, or `target`. +- `domain`: broad domain such as `monetary_policy`, `currency`, `liquidity`, `geopolitics`, `market`, or `structure`. +- `cluster`: user-facing group label. +- `layer`: causal layer used by the frontend layout. +- `confidence`: 0 to 1 score. +- `search_query`: query used for real-time enrichment. +- `realtime_state`: optional latest value, trend, sources, and update time. + +Graph edges use: + +- `id`, `source`, `target` +- `label` +- `strength` +- `confidence` + +## Frontend Presentation + +The v2 graph no longer renders every node and every edge as one dense free-form graph. `CausalGraph.jsx` uses a layered lane layout: + +- each causal layer becomes a fixed column; +- nodes are grouped by cluster inside each layer; +- node cards have fixed dimensions to prevent overlap; +- default edge mode shows only the main backbone; +- selecting a node switches to focused one-hop edges; +- an "all edges" mode remains available for debugging dense graphs. + +This is intentionally optimized for 50+ node macro graphs where readability matters more than showing every relation at once. + diff --git a/docs/v2-runbook.md b/docs/v2-runbook.md new file mode 100644 index 0000000..f4af123 --- /dev/null +++ b/docs/v2-runbook.md @@ -0,0 +1,68 @@ +# CausalFlow v2 Runbook + +Last updated: 2026-05-05 + +## Local Startup + +Backend: + +```powershell +cd "X:\vibe coding\6 因果引擎\backend" +python -m uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 +``` + +Frontend: + +```powershell +cd "X:\vibe coding\6 因果引擎\frontend" +npm.cmd run dev -- --host 0.0.0.0 --port 5173 +``` + +Open `http://localhost:5173`. + +## Environment Variables + +Set these in `backend/.env` when real LLM/search enrichment is needed. See `backend/.env.example` for a template. + +```env +OPENAI_API_KEY=your_key_here +OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 +OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini +TAVILY_API_KEY=optional +SERPER_API_KEY=optional +CAUSAL_V2_DB=optional/path/to/causal_v2.sqlite3 +``` + +The v2 service can still create deterministic fallback graphs without `OPENAI_API_KEY`. + +## Verification + +Backend import check: + +```powershell +cd "X:\vibe coding\6 因果引擎" +python -m py_compile backend\main.py backend\app\api\v2_router.py backend\app\services\v2_analysis_service.py +``` + +Frontend build: + +```powershell +cd "X:\vibe coding\6 因果引擎\frontend" +npm.cmd run build +``` + +In the Codex sandbox, `npm.cmd run build` may fail with `spawn EPERM` unless escalation is allowed, because Vite/esbuild starts a child process. + +## Runtime State + +- SQLite sessions are stored under `backend/data/` by default. +- Treat `backend/data/` as local runtime state. +- Do not commit generated SQLite files. + +## Common UI Checks + +- Add many input clues in the left sidebar and verify the input panel scrolls. +- Generate a multi-input graph and verify default graph mode shows a readable backbone rather than every edge. +- Click a node and verify focused one-hop edges appear. +- Use cluster filter buttons to isolate one macro domain. + diff --git a/frontend/Dockerfile b/frontend/Dockerfile index d3348a8..fb14e4d 100644 --- a/frontend/Dockerfile +++ b/frontend/Dockerfile @@ -23,3 +23,21 @@ EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/frontend/NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md b/frontend/NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md new file mode 100644 index 0000000..e1b86ec --- /dev/null +++ b/frontend/NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md @@ -0,0 +1,360 @@ +# NodeDetailDrawer 快速启动指南 + +## 🚀 快速开始 + +### 1. 查看演示页面 + +在 `App.jsx` 中导入演示页面： + +```jsx +import NodeDetailDrawerDemo from './NodeDetailDrawerDemo' + +function App() { + return +} + +export default App +``` + +然后启动开发服务器： + +```bash +cd frontend +npm run dev +``` + +访问 `http://localhost:5173` 即可看到完整的演示页面。 + +--- + +## 📦 文件清单 + +已创建的文件： + +``` +frontend/src/components/ +├── NodeDetailDrawer.jsx # 主组件 +├── NodeDetailDrawer.example.jsx # 基础使用示例 +├── NodeDetailDrawer.testData.js # 测试数据 +└── NodeDetailDrawer.README.md # 完整文档 + +frontend/src/ +└── NodeDetailDrawerDemo.jsx # 完整演示页面 +``` + +--- + +## 🎯 三种使用方式 + +### 方式 1: 查看完整演示（推荐） + +```jsx +// App.jsx +import NodeDetailDrawerDemo from './NodeDetailDrawerDemo' + +function App() { + return +} +``` + +**特点**: 包含 6 个测试场景，精美的卡片布局，一键查看所有功能。 + +--- + +### 方式 2: 集成到现有图谱 + +```jsx +// CausalGraphViewer.jsx (已自动集成) +import NodeDetailDrawer from './NodeDetailDrawer' + +function CausalGraphViewer({ analysisResult }) { + const [selectedNode, setSelectedNode] = useState(null) + + const handleNodeClick = (event, node) => { + setSelectedNode(node.data.originalData) + } + + return ( + <> + + + setSelectedNode(null)} + /> + + ) +} +``` + +**特点**: 已自动集成到 `CausalGraphViewer`，点击图谱节点即可弹出详情。 + +--- + +### 方式 3: 独立使用 + +```jsx +import { useState } from 'react' +import NodeDetailDrawer from './components/NodeDetailDrawer' +import { fedRateHikeData } from './components/NodeDetailDrawer.testData' + +function MyComponent() { + const [isOpen, setIsOpen] = useState(false) + + return ( + <> + + + setIsOpen(false)} + /> + + ) +} +``` + +--- + +## 🧪 测试数据说明 + +`NodeDetailDrawer.testData.js` 提供了 6 个测试场景： + +| 场景 | 说明 | 数据完整度 | +|------|------|-----------| +| `fedRateHikeData` | 美联储加息 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整 | +| `chinaRealEstateData` | 中国房地产 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整 | +| `aiTechData` | AI 技术 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整 | +| `minimalData` | 最小化 | ⭐ 仅标题 | +| `topologyOnlyData` | 供应链 | ⭐⭐⭐ 元信息+拓扑 | +| `temporalOnlyData` | 气候变化 | ⭐⭐⭐⭐ 元信息+时间动态 | + +使用方式： + +```jsx +import testDataCollection from './components/NodeDetailDrawer.testData' + +// 使用完整数据 + + +// 使用最小化数据 + +``` + +--- + +## 🎨 自定义样式 + +### 修改抽屉宽度 + +```jsx +// NodeDetailDrawer.jsx 第 280 行 +
+ {/* 改为 w-[500px] 或其他宽度 */} +
+``` + +### 修改风险等级颜色 + +```jsx +// NodeDetailDrawer.jsx DrawerHeader 组件 +const getRiskColor = (level) => { + const colors = { + high: 'bg-red-100 text-red-700 border-red-300', + medium: 'bg-amber-100 text-amber-700 border-amber-300', + low: 'bg-green-100 text-green-700 border-green-300' + } + return colors[level] || colors.medium +} +``` + +### 修改置信度阈值 + +```jsx +// NodeDetailDrawer.jsx EvidenceSection 组件 +const getConfidenceColor = (score) => { + if (score >= 0.8) return 'bg-green-500' // 高置信度 + if (score >= 0.6) return 'bg-amber-500' // 中等置信度 + return 'bg-red-500' // 低置信度 +} +``` + +--- + +## 🔧 与后端数据对接 + +如果你的后端返回的数据结构不同，需要进行转换： + +```jsx +// 示例：转换后端数据 +function transformBackendData(backendNode) { + return { + meta: { + title: backendNode.name, + category: backendNode.category, + risk_level: backendNode.risk, + current_metric: { + label: backendNode.metric_name, + value: backendNode.metric_value, + trend: backendNode.trend + } + }, + topology: { + causes: backendNode.upstream_nodes, + effects: backendNode.downstream_nodes + }, + temporal_dynamics: backendNode.temporal_data, + evidence: { + confidence_score: backendNode.confidence, + sources: backendNode.news_sources + } + } +} + +// 使用转换后的数据 +const transformedData = transformBackendData(rawBackendData) + +``` + +--- + +## 📱 响应式支持 + +组件默认宽度为 420px，适合桌面端。如需移动端支持： + +```jsx +// 添加响应式类名 +
+``` + +--- + +## ⚡ 性能优化建议 + +### 1. 懒加载组件 + +```jsx +import { lazy, Suspense } from 'react' + +const NodeDetailDrawer = lazy(() => import('./components/NodeDetailDrawer')) + +function App() { + return ( + 加载中...
}> + + + ) +} +``` + +### 2. 使用 memo 优化 + +```jsx +import { memo } from 'react' + +const NodeDetailDrawer = memo(function NodeDetailDrawer({ nodeData, isOpen, onClose }) { + // ... +}, (prevProps, nextProps) => { + return prevProps.isOpen === nextProps.isOpen && + prevProps.nodeData === nextProps.nodeData +}) +``` + +--- + +## 🐛 常见问题 + +### Q1: 抽屉不显示？ + +检查 `isOpen` 和 `nodeData` 是否正确传递： + +```jsx +console.log('isOpen:', isOpen) +console.log('nodeData:', nodeData) +``` + +### Q2: 样式错乱？ + +确保 Tailwind CSS 已正确配置，检查 `tailwind.config.js`： + +```js +module.exports = { + content: [ + "./index.html", + "./src/**/*.{js,jsx,ts,tsx}", + ], + // ... +} +``` + +### Q3: 图标不显示？ + +确认 lucide-react 已安装： + +```bash +npm install lucide-react +``` + +### Q4: 点击遮罩层无法关闭？ + +检查 `onClose` 回调是否正确绑定： + +```jsx + { + console.log('关闭抽屉') + setIsOpen(false) + }} +/> +``` + +--- + +## 📚 更多资源 + +- **完整文档**: `NodeDetailDrawer.README.md` +- **测试数据**: `NodeDetailDrawer.testData.js` +- **使用示例**: `NodeDetailDrawer.example.jsx` +- **演示页面**: `NodeDetailDrawerDemo.jsx` + +--- + +## 🎉 开始使用 + +最快的方式是运行演示页面： + +```bash +# 1. 进入前端目录 +cd frontend + +# 2. 启动开发服务器 +npm run dev + +# 3. 在 App.jsx 中导入演示页面 +# import NodeDetailDrawerDemo from './NodeDetailDrawerDemo' +# function App() { return } + +# 4. 访问 http://localhost:5173 +``` + +点击任意卡片即可查看详情抽屉效果！ + +--- + +**祝你使用愉快！** 🚀 + + + + + + + + + + + + diff --git "a/frontend/NodeDetailDrawer_\346\200\273\347\273\223.md" "b/frontend/NodeDetailDrawer_\346\200\273\347\273\223.md" new file mode 100644 index 0000000..8e9ab4c --- /dev/null +++ "b/frontend/NodeDetailDrawer_\346\200\273\347\273\223.md" @@ -0,0 +1,430 @@ +# NodeDetailDrawer 组件开发总结 + +## ✅ 已完成的工作 + +### 1. 核心组件开发 + +✨ **NodeDetailDrawer.jsx** - 主组件 +- 商业情报风格的右侧详情面板 +- 固定定位，宽度 420px，支持滚动 +- 包含 6 个内部子组件，高度模块化 + +**核心功能区块：** +- 📋 **Header (元信息区)**: 标题、分类、风险等级、当前指标卡片 +- 🔗 **Topology (因果脉络区)**: 简洁的因果链可视化 (原因 → 当前 → 结果) +- ⏱️ **Temporal Dynamics (时空动态区)**: 垂直时间轴展示过去/现在/未来 +- 📊 **Scenario Cards (场景卡片)**: Base Case 和 Tail Risk 双场景推演 +- 🔍 **Evidence (证据信源区)**: AI 置信度进度条 + 新闻来源列表 + +**内部子组件：** +1. `DrawerHeader` - 顶部元信息 +2. `TopologySection` - 因果拓扑 +3. `TemporalDynamicsSection` - 时空动态 +4. `TimelineNode` - 时间轴节点 +5. `ScenarioCard` - 场景卡片 +6. `EvidenceSection` - 证据信源 + +--- + +### 2. 测试与示例文件 + +📦 **NodeDetailDrawer.testData.js** - 6 个测试场景 +- `fedRateHikeData` - 美联储加息（完整数据） +- `chinaRealEstateData` - 中国房地产（中等风险） +- `aiTechData` - AI 技术（低风险） +- `minimalData` - 最小化数据（仅标题） +- `topologyOnlyData` - 供应链（仅拓扑） +- `temporalOnlyData` - 气候变化（仅时间动态） + +📝 **NodeDetailDrawer.example.jsx** - 基础使用示例 +- 展示最简单的集成方式 +- 包含完整的使用说明和数据结构文档 + +🎨 **NodeDetailDrawerDemo.jsx** - 完整演示页面 +- 精美的卡片布局展示 6 个测试场景 +- 渐变背景、悬停效果、响应式设计 +- 包含功能特性介绍和技术栈展示 + +--- + +### 3. 文档体系 + +📚 **NodeDetailDrawer.README.md** - 完整文档 (3000+ 字) +- 组件概述和特性 +- 安装依赖和基本用法 +- Props 说明和数据结构 +- 组件结构和内部子组件 +- 样式定制和设计理念 +- 使用示例和常见问题 + +🚀 **NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md** - 快速启动指南 +- 三种使用方式（演示页面/集成图谱/独立使用） +- 测试数据说明 +- 自定义样式指南 +- 性能优化建议 +- 常见问题解答 + +🔌 **NodeDetailDrawer.integration.md** - 集成指南 +- 与 CausalGraphViewer 集成方法 +- 后端数据格式要求（TypeScript 接口） +- Python FastAPI 示例代码 +- 前端数据转换函数 +- 完整集成流程 + +--- + +### 4. 自动集成 + +✅ **已自动集成到 CausalGraphViewer.jsx** +- 导入 NodeDetailDrawer 组件 +- 替代原有的 Sidebar 组件 +- 点击图谱节点即可弹出详情抽屉 + +--- + +## 📁 文件清单 + +``` +X:\因果引擎\frontend\ +├── src\ +│ ├── components\ +│ │ ├── NodeDetailDrawer.jsx # 主组件 ⭐ +│ │ ├── NodeDetailDrawer.example.jsx # 基础示例 +│ │ ├── NodeDetailDrawer.testData.js # 测试数据 +│ │ ├── NodeDetailDrawer.README.md # 完整文档 +│ │ ├── NodeDetailDrawer.integration.md # 集成指南 +│ │ └── CausalGraphViewer.jsx # 已集成 ✅ +│ │ +│ └── NodeDetailDrawerDemo.jsx # 演示页面 ⭐ +│ +├── NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md # 快速启动 ⭐ +└── NodeDetailDrawer_总结.md # 本文档 +``` + +--- + +## 🚀 快速开始（三步） + +### 方法 1: 查看完整演示（推荐） + +```bash +# 1. 修改 App.jsx +``` + +```jsx +// src/App.jsx +import NodeDetailDrawerDemo from './NodeDetailDrawerDemo' + +function App() { + return +} + +export default App +``` + +```bash +# 2. 启动开发服务器 +cd frontend +npm run dev + +# 3. 访问 http://localhost:5173 +# 点击任意卡片查看效果！ +``` + +--- + +### 方法 2: 在现有图谱中使用 + +NodeDetailDrawer 已自动集成到 `CausalGraphViewer.jsx`，无需额外配置。 + +只需确保节点数据包含以下结构： + +```javascript +{ + meta: { + title: "节点标题" // 必需 + // 其他字段可选 + } +} +``` + +--- + +### 方法 3: 独立使用 + +```jsx +import { useState } from 'react' +import NodeDetailDrawer from './components/NodeDetailDrawer' +import { fedRateHikeData } from './components/NodeDetailDrawer.testData' + +function MyComponent() { + const [isOpen, setIsOpen] = useState(false) + + return ( + <> + + + setIsOpen(false)} + /> + + ) +} +``` + +--- + +## 🎨 设计亮点 + +### 1. 商业情报风格 +- 专业的视觉层次和信息密度 +- 渐变卡片、毛玻璃效果、阴影层次 +- 避免"AI slop"美学，独特的设计语言 + +### 2. 时间轴叙事 +- 垂直时间轴强化时间感 +- 过去（灰色）→ 现在（紫色高亮）→ 未来（蓝色） +- 视觉引导用户理解因果演化 + +### 3. 场景分析 +- Base Case（基准情景）+ Tail Risk（尾部风险） +- 概率标签醒目展示（右上角） +- 关键指标列表清晰呈现 + +### 4. 信源追溯 +- AI 置信度进度条（颜色分级） +- 新闻来源可点击跳转 +- 悬停效果增强交互体验 + +--- + +## 🛠️ 技术栈 + +- **React 18** - 组件框架 +- **Tailwind CSS 3** - 样式系统 +- **Lucide React** - 图标库（已安装） +- **@xyflow/react** - 图谱库（已有） + +--- + +## 📊 数据结构（最小示例） + +```javascript +// 最简单的数据（只需标题） +{ + meta: { + title: "节点标题" + } +} + +// 完整数据（所有字段可选） +{ + meta: { + title: "美联储加息预期", + category: "货币政策", + risk_level: "high", + current_metric: { + label: "联邦基金利率", + value: "5.25%", + trend: "up" + } + }, + topology: { + causes: ["通胀压力", "就业市场强劲"], + effects: ["美元走强", "股市波动"] + }, + temporal_dynamics: { + past: { summary: "历史回顾..." }, + present: { summary: "当前状态..." }, + future: { + base_case: { + title: "基准情景", + probability: "65%", + description: "描述...", + key_metrics: [ + { label: "指标1", value: "值1" } + ] + }, + tail_risk: { + title: "尾部风险", + probability: "25%", + description: "描述...", + key_metrics: [...] + } + } + }, + evidence: { + confidence_score: 0.85, + sources: [ + { + title: "新闻标题", + url: "https://...", + date: "2024-01-15" + } + ] + } +} +``` + +--- + +## 🎯 使用场景 + +### 1. 因果图谱节点详情 +点击图谱节点，展示该节点的详细信息、上下游关系、时间演化和证据来源。 + +### 2. 风险分析报告 +展示风险事件的当前状态、历史回顾、未来推演（基准情景 vs 尾部风险）。 + +### 3. 商业情报展示 +展示市场事件、政策变化、技术趋势等的深度分析和数据支撑。 + +### 4. 研究报告可视化 +将研究报告的结构化数据以专业的方式呈现给用户。 + +--- + +## 🔧 自定义配置 + +### 修改抽屉宽度 + +```jsx +// NodeDetailDrawer.jsx 第 280 行 +
// 改为 w-[500px] +``` + +### 修改风险颜色 + +```jsx +// DrawerHeader 组件 +const getRiskColor = (level) => { + const colors = { + high: 'bg-red-100 text-red-700', // 高风险 + medium: 'bg-amber-100 text-amber-700', // 中风险 + low: 'bg-green-100 text-green-700' // 低风险 + } + return colors[level] || colors.medium +} +``` + +### 添加动画效果 + +```jsx +// 可选：使用 Framer Motion +import { motion } from 'framer-motion' + + +``` + +--- + +## 📈 性能优化 + +1. **条件渲染**: 只在 `isOpen=true` 时渲染组件 +2. **懒加载**: 可使用 `React.lazy()` 按需加载 +3. **Memo 优化**: 避免不必要的重新渲染 +4. **事件处理**: 使用 `useCallback` 优化回调函数 + +--- + +## 🐛 常见问题 + +### Q: 抽屉不显示？ +A: 检查 `isOpen` 和 `nodeData` 是否正确传递 + +### Q: 样式错乱？ +A: 确保 Tailwind CSS 配置正确，检查 `content` 路径 + +### Q: 图标不显示？ +A: 确认 `lucide-react` 已安装（已自动安装） + +### Q: 如何与后端对接？ +A: 参考 `NodeDetailDrawer.integration.md` 中的数据转换示例 + +--- + +## 📚 文档索引 + +| 文档 | 用途 | 推荐阅读顺序 | +|------|------|-------------| +| `NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md` | 快速启动 | ⭐ 第一步 | +| `NodeDetailDrawer.README.md` | 完整文档 | ⭐⭐ 第二步 | +| `NodeDetailDrawer.integration.md` | 集成指南 | ⭐⭐⭐ 第三步 | +| `NodeDetailDrawer.example.jsx` | 代码示例 | 参考 | +| `NodeDetailDrawerDemo.jsx` | 演示页面 | 运行查看 | + +--- + +## ✨ 下一步建议 + +### 立即体验 +```bash +cd frontend +npm run dev +# 修改 App.jsx 导入 NodeDetailDrawerDemo +# 访问 http://localhost:5173 +``` + +### 集成到项目 +1. 确保后端返回符合格式的节点数据 +2. 在 `CausalGraphViewer` 中点击节点测试 +3. 根据需要调整样式和数据转换逻辑 + +### 扩展功能 +- 添加节点编辑功能 +- 支持导出为 PDF/图片 +- 添加分享功能 +- 集成评论系统 + +--- + +## 🎉 总结 + +✅ **核心组件**: NodeDetailDrawer.jsx（高度模块化，6 个子组件） +✅ **测试数据**: 6 个完整的测试场景 +✅ **演示页面**: 精美的交互式演示 +✅ **文档体系**: 3 份详细文档（快速启动/完整文档/集成指南） +✅ **自动集成**: 已集成到 CausalGraphViewer +✅ **依赖安装**: lucide-react 已安装 + +**组件已完全可用，可以立即开始使用！** 🚀 + +--- + +**开发时间**: 2024-02-24 +**组件版本**: v1.0.0 +**技术栈**: React 18 + Tailwind CSS 3 + Lucide React +**代码行数**: ~500 行（主组件） +**文档字数**: 10,000+ 字 + +--- + +## 📞 支持 + +如有问题，请参考： +1. `NODEDETAILDRAWER_QUICKSTART.md` - 快速启动指南 +2. `NodeDetailDrawer.README.md` - 完整文档 +3. `NodeDetailDrawer.integration.md` - 集成指南 + +**祝你使用愉快！** 🎊 + + + + + + + + + + + + diff --git a/frontend/REFACTOR_NOTES.md b/frontend/REFACTOR_NOTES.md index 4d6d817..35d1dc8 100644 --- a/frontend/REFACTOR_NOTES.md +++ b/frontend/REFACTOR_NOTES.md @@ -136,7 +136,9 @@ const [hasAnalyzed, setHasAnalyzed] = useState(false) ## 关键改进 ### 1. 移除的组件 -- ❌ `DataSourcesPanel.jsx` - 不再使用底部固定面板 +- ✅ `DataSourcesPanel.jsx` - 已删除,不再使用底部固定面板 +- ✅ `Sidebar.jsx` - 已删除,被 NodeDetailDrawer 替代 +- ✅ `CausalGraphViewer.jsx` - 已删除,被直接使用 CausalGraph 替代 - ❌ 顶部 Header - 简化为侧边栏标题 ### 2. 布局优势 @@ -274,13 +276,27 @@ import { motion } from 'framer-motion' **已修改**： - ✅ `frontend/src/App.jsx` - 主布局重构 -**可删除**（已不使用）： -- ⚠️ `frontend/src/components/DataSourcesPanel.jsx` - 可选删除 +**已删除**（不再使用）： +- ✅ `frontend/src/components/DataSourcesPanel.jsx` - 已删除 +- ✅ `frontend/src/components/Sidebar.jsx` - 已删除 +- ✅ `frontend/src/components/CausalGraphViewer.jsx` - 已删除 + +**已移动到 demo 目录**： +- ✅ `frontend/src/demo/ExamplePage.jsx` - 示例页面 +- ✅ `frontend/src/demo/StreamingResearchPage.jsx` - 流式研究演示 +- ✅ `frontend/src/demo/NodeDetailDrawerDemo.jsx` - 组件演示 +- ✅ `frontend/src/demo/AnimationDemo.jsx` - 动画测试 +- ✅ `frontend/src/demo/LoadingOverlay.jsx` - 加载组件 +- ✅ `frontend/src/demo/NodeDetailDrawer.example.jsx` - 示例代码 +- ✅ `frontend/src/demo/NodeDetailDrawer.testData.js` - 测试数据 +- ✅ `frontend/src/demo/NodeDetailDrawer.README.md` - 组件文档 +- ✅ `frontend/src/demo/NodeDetailDrawer.integration.md` - 集成指南 **未修改**（继续使用）： - ✅ `frontend/src/components/QueryPanel.jsx` - ✅ `frontend/src/components/CausalGraph.jsx` - ✅ `frontend/src/components/CustomNode.jsx` +- ✅ `frontend/src/components/NodeDetailDrawer.jsx` --- @@ -342,3 +358,21 @@ const debouncedAnalyze = useMemo( 生成时间: 2026-02-19 21:45 重构版本: 2.0 (Perplexity Style) + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/frontend/install-animation.bat b/frontend/install-animation.bat new file mode 100644 index 0000000..0a5a3a4 --- /dev/null +++ b/frontend/install-animation.bat @@ -0,0 +1,50 @@ +@echo off +chcp 65001 >nul +echo ======================================== +echo 前端动画优化 - 快速安装 +echo ======================================== + +cd /d "%~dp0" + +echo. +echo [1/3] 安装 framer-motion... +call npm install framer-motion + +if errorlevel 1 ( + echo. + echo ❌ 安装失败！ + echo 请检查网络连接或手动运行：npm install framer-motion + pause + exit /b 1 +) + +echo. +echo [2/3] 验证安装... +call npm list framer-motion + +echo. +echo [3/3] 启动开发服务器... +echo. +echo ✅ 安装完成！ +echo. +echo 动画特性： +echo - 图谱缩放：75%% 等比例缩小 +echo - 向左位移：-15%% +echo - 背景模糊：4px +echo - 弹簧物理：自然回弹效果 +echo. +echo 正在启动前端服务... +echo 访问地址：http://localhost:5173 +echo. + +call npm run dev + + + + + + + + + + diff --git a/frontend/nginx.conf b/frontend/nginx.conf index 072d1d6..62ff586 100644 --- a/frontend/nginx.conf +++ b/frontend/nginx.conf @@ -32,3 +32,21 @@ server { } } + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/frontend/package-lock.json b/frontend/package-lock.json index 23de9ff..e80ef34 100644 --- a/frontend/package-lock.json +++ b/frontend/package-lock.json @@ -11,6 +11,8 @@ "@xyflow/react": "^12.0.4", "axios": "^1.6.5", "dagre": "^0.8.5", + "framer-motion": "^11.18.2", + "lucide-react": "^0.575.0", "react": "^18.2.0", "react-dom": "^18.2.0" }, @@ -3038,6 +3040,33 @@ "url": "https://github.com/sponsors/rawify" } }, + "node_modules/framer-motion": { + "version": "11.18.2", + "resolved": "https://registry.npmmirror.com/framer-motion/-/framer-motion-11.18.2.tgz", + "integrity": "sha512-5F5Och7wrvtLVElIpclDT0CBzMVg3dL22B64aZwHtsIY8RB4mXICLrkajK4G9R+ieSAGcgrLeae2SeUTg2pr6w==", + "license": "MIT", + "dependencies": { + "motion-dom": "^11.18.1", + "motion-utils": "^11.18.1", + "tslib": "^2.4.0" + }, + "peerDependencies": { + "@emotion/is-prop-valid": "*", + "react": "^18.0.0 || ^19.0.0", + "react-dom": "^18.0.0 || ^19.0.0" + }, + "peerDependenciesMeta": { + "@emotion/is-prop-valid": { + "optional": true + }, + "react": { + "optional": true + }, + "react-dom": { + "optional": true + } + } + }, "node_modules/fs.realpath": { "version": "1.0.0", "resolved": "https://registry.npmmirror.com/fs.realpath/-/fs.realpath-1.0.0.tgz", @@ -4068,6 +4097,15 @@ "yallist": "^3.0.2" } }, + "node_modules/lucide-react": { + "version": "0.575.0", + "resolved": "https://registry.npmmirror.com/lucide-react/-/lucide-react-0.575.0.tgz", + "integrity": "sha512-VuXgKZrk0uiDlWjGGXmKV6MSk9Yy4l10qgVvzGn2AWBx1Ylt0iBexKOAoA6I7JO3m+M9oeovJd3yYENfkUbOeg==", + "license": "ISC", + "peerDependencies": { + "react": "^16.5.1 || ^17.0.0 || ^18.0.0 || ^19.0.0" + } + }, "node_modules/math-intrinsics": { "version": "1.1.0", "resolved": "https://registry.npmmirror.com/math-intrinsics/-/math-intrinsics-1.1.0.tgz", @@ -4135,6 +4173,21 @@ "node": "*" } }, + "node_modules/motion-dom": { + "version": "11.18.1", + "resolved": "https://registry.npmmirror.com/motion-dom/-/motion-dom-11.18.1.tgz", + "integrity": "sha512-g76KvA001z+atjfxczdRtw/RXOM3OMSdd1f4DL77qCTF/+avrRJiawSG4yDibEQ215sr9kpinSlX2pCTJ9zbhw==", + "license": "MIT", + "dependencies": { + "motion-utils": "^11.18.1" + } + }, + "node_modules/motion-utils": { + "version": "11.18.1", + "resolved": "https://registry.npmmirror.com/motion-utils/-/motion-utils-11.18.1.tgz", + "integrity": "sha512-49Kt+HKjtbJKLtgO/LKj9Ld+6vw9BjH5d9sc40R/kVyH8GLAXgT42M2NnuPcJNuA3s9ZfZBUcwIgpmZWGEE+hA==", + "license": "MIT" + }, "node_modules/ms": { "version": "2.1.3", "resolved": "https://registry.npmmirror.com/ms/-/ms-2.1.3.tgz", @@ -5550,6 +5603,12 @@ "dev": true, "license": "Apache-2.0" }, + "node_modules/tslib": { + "version": "2.8.1", + "resolved": "https://registry.npmmirror.com/tslib/-/tslib-2.8.1.tgz", + "integrity": "sha512-oJFu94HQb+KVduSUQL7wnpmqnfmLsOA/nAh6b6EH0wCEoK0/mPeXU6c3wKDV83MkOuHPRHtSXKKU99IBazS/2w==", + "license": "0BSD" + }, "node_modules/type-check": { "version": "0.4.0", "resolved": "https://registry.npmmirror.com/type-check/-/type-check-0.4.0.tgz", diff --git a/frontend/package.json b/frontend/package.json index 9f0d904..2b132dc 100644 --- a/frontend/package.json +++ b/frontend/package.json @@ -10,11 +10,13 @@ "lint": "eslint . --ext js,jsx --report-unused-disable-directives --max-warnings 0" }, "dependencies": { - "react": "^18.2.0", - "react-dom": "^18.2.0", "@xyflow/react": "^12.0.4", + "axios": "^1.6.5", "dagre": "^0.8.5", - "axios": "^1.6.5" + "framer-motion": "^11.18.2", + "lucide-react": "^0.575.0", + "react": "^18.2.0", + "react-dom": "^18.2.0" }, "devDependencies": { "@types/react": "^18.2.48", @@ -30,4 +32,3 @@ "vite": "^5.0.11" } } - diff --git a/frontend/src/App.jsx b/frontend/src/App.jsx index 0a326e1..1a956db 100644 --- a/frontend/src/App.jsx +++ b/frontend/src/App.jsx @@ -1,276 +1,302 @@ -import { useState } from 'react' +import { useMemo, useState } from 'react' +import { Activity, Database, GitBranch, Layers3, Pause, RotateCcw, Sparkles } from 'lucide-react' import CausalGraph from './components/CausalGraph' import QueryPanel from './components/QueryPanel' +const API_BASE = import.meta.env.VITE_API_BASE_URL || '/api/v2' + +async function streamPost(url, body, onEvent) { + const response = await fetch(url, { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, + body: JSON.stringify(body), + }) + + if (!response.ok || !response.body) { + const text = await response.text() + throw new Error(text || '请求失败') + } + + const reader = response.body.getReader() + const decoder = new TextDecoder('utf-8') + let buffer = '' + + while (true) { + const { value, done } = await reader.read() + if (done) break + buffer += decoder.decode(value, { stream: true }) + const chunks = buffer.split('\n\n') + buffer = chunks.pop() || '' + + for (const chunk of chunks) { + const line = chunk.split('\n').find((item) => item.startsWith('data:')) + if (!line) continue + const payload = line.replace(/^data:\s*/, '') + onEvent(JSON.parse(payload)) + } + } +} + function App() { - // ============================================ - // 核心状态管理 - // ============================================ - const [hasAnalyzed, setHasAnalyzed] = useState(false) + const [session, setSession] = useState(null) const [graphData, setGraphData] = useState(null) + const [events, setEvents] = useState([]) const [loading, setLoading] = useState(false) - const [nodes, setNodes] = useState([]) - const [showSources, setShowSources] = useState(false) + const [selectedNode, setSelectedNode] = useState(null) + const [error, setError] = useState('') + + const stats = useMemo(() => { + const nodes = graphData?.nodes || [] + const edges = graphData?.edges || [] + const sources = nodes.reduce((count, node) => count + (node.realtime_state?.sources?.length || 0), 0) + const clusters = graphData?.clusters?.length || new Set(nodes.map((node) => node.cluster).filter(Boolean)).size + return { nodes: nodes.length, edges: edges.length, sources, clusters } + }, [graphData]) + + const ensureSession = async (title) => { + if (session?.id) return session + const response = await fetch(`${API_BASE}/sessions`, { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, + body: JSON.stringify({ title }), + }) + if (!response.ok) throw new Error('创建会话失败') + const nextSession = await response.json() + setSession(nextSession) + return nextSession + } - // ============================================ - // 分析处理函数 - // ============================================ - const handleAnalyze = async (query, context, maxDepth) => { + const handleSynthesize = async ({ inputs, maxDepth }) => { setLoading(true) - setHasAnalyzed(true) // 触发布局切换 - + setError('') + setEvents([]) + setSelectedNode(null) + try { - const response = await fetch('http://localhost:8000/api/v1/analyze-v2', { - method: 'POST', - headers: { - 'Content-Type': 'application/json', - }, - body: JSON.stringify({ - query, - context, + const title = inputs.find((item) => item.content.trim())?.content || '宏观多输入分析' + const activeSession = await ensureSession(title) + await streamPost( + `${API_BASE}/sessions/${activeSession.id}/synthesize`, + { + inputs, + find_connections: true, + discover_targets: true, max_depth: maxDepth, - }), - }) - - if (!response.ok) { - throw new Error('分析失败') - } - - const data = await response.json() - console.log('[App] 接收到后端数据:', data) - setGraphData(data) - } catch (error) { - console.error('分析错误:', error) - alert('分析失败，请检查后端服务是否正常运行') + }, + (event) => { + setEvents((prev) => [event, ...prev].slice(0, 24)) + const graph = event.data?.graph + if (graph) setGraphData(graph) + if (event.data?.session) setSession(event.data.session) + }, + ) + } catch (err) { + setError(err.message || '分析失败') } finally { setLoading(false) } } - // ============================================ - // 提取所有数据源 - // ============================================ - const allSources = [] - const seenUrls = new Set() - - nodes.forEach(node => { - const sources = node.data?.realtime_state?.sources || [] - sources.forEach(source => { - if (source.url && !seenUrls.has(source.url)) { - seenUrls.add(source.url) - allSources.push({ - nodeLabel: node.data.label, - ...source - }) - } - }) - }) + const handleDeepAnalyze = async ({ seedQuery, maxDepth }) => { + setLoading(true) + setError('') + setEvents([]) - // ============================================ - // Phase 1: 初始状态 - 居中输入框 - // ============================================ - if (!hasAnalyzed) { - return ( -
- {/* Logo 和标题 */} -
-

- CausalFlow -

-

- 基于大模型的智能因果推演引擎 -

-
+ try { + const activeSession = await ensureSession(seedQuery) + await streamPost( + `${API_BASE}/sessions/${activeSession.id}/analyze-deep`, + { seed_query: seedQuery, max_depth: maxDepth, max_nodes: 50 }, + (event) => { + setEvents((prev) => [event, ...prev].slice(0, 24)) + const graph = event.data?.graph + if (graph) setGraphData(graph) + if (event.data?.session) setSession(event.data.session) + }, + ) + } catch (err) { + setError(err.message || '深度分析失败') + } finally { + setLoading(false) + } + } - {/* 居中输入表单 */} -
- -
+ const handleExpandNode = async (direction = 'both') => { + if (!session?.id || !selectedNode?.id) return + setLoading(true) + setError('') + try { + const response = await fetch(`${API_BASE}/sessions/${session.id}/expand`, { + method: 'POST', + headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, + body: JSON.stringify({ node_id: selectedNode.id, direction }), + }) + if (!response.ok) throw new Error('节点扩展失败') + const data = await response.json() + setGraphData(data.graph) + setSession(data.session) + setEvents((prev) => [ + { status: 'expand', message: `已围绕「${selectedNode.label}」新增 ${data.delta.nodes.length} 个节点`, timestamp: new Date().toISOString(), data }, + ...prev, + ].slice(0, 24)) + } catch (err) { + setError(err.message || '节点扩展失败') + } finally { + setLoading(false) + } + } - {/* 底部提示 */} -
-

实时联网感知 · 数据溯源 · Yahoo Finance 直连

-
-
- ) + const handleUndo = async () => { + if (!session?.id) return + const response = await fetch(`${API_BASE}/sessions/${session.id}/undo`, { method: 'POST' }) + if (!response.ok) return + const nextSession = await response.json() + setSession(nextSession) + setGraphData(nextSession.graph) + setEvents((prev) => [{ status: 'undo', message: '已回退到上一个图谱状态', timestamp: new Date().toISOString(), data: {} }, ...prev]) } - // ============================================ - // Phase 2: 分析状态 - 三栏布局 - // ============================================ return ( -
- {/* ========== Left Sidebar: 输入区 ========== */} -
-
-

CausalFlow

-

因果推演引擎

-
- -
- -
-
+
+
+ + +
+
+ + {loading ? '分析进行中' : graphData ? '图谱就绪' : '等待输入'} + {loading && }
- )} -
- {/* ========== Right Sidebar: 分析说明 ========== */} -
-
-

- - - - 分析说明 -

- {graphData ? ( -
-

{graphData.explanation}

- - {/* 统计信息 */} -
-

图谱统计

-
-
- 节点数量 - {graphData.nodes?.length || 0} -
-
- 因果关系 - {graphData.edges?.length || 0} -
-
- 数据源 - {allSources.length} -
+ + ) : ( +
+
+
+
+

输入多条宏观线索，生成因果图谱

+

SSE 会逐层推送子图、桥接节点、共同目标和数据填充结果。

- ) : ( -
-

分析完成后，这里将显示详细的因果关系解释。

-
)} -
-
+ - {/* ========== Phase 3: 悬浮数据源按钮 (FAB) ========== */} - {allSources.length > 0 && ( - <> - {/* FAB 按钮 */} - + +
) } -export default App +function Metric({ icon: Icon, label, value }) { + return ( +
+
+ + {label} +
+
{value}
+
+ ) +} +export default App diff --git a/frontend/src/components/CausalGraph.jsx b/frontend/src/components/CausalGraph.jsx index 98cd4ce..3300ec8 100644 --- a/frontend/src/components/CausalGraph.jsx +++ b/frontend/src/components/CausalGraph.jsx @@ -1,161 +1,346 @@ -import { useCallback, useEffect } from 'react' +import { useCallback, useEffect, useMemo, useState } from 'react' import { - ReactFlow, - MiniMap, - Controls, Background, - useNodesState, - useEdgesState, + Controls, MarkerType, + MiniMap, + ReactFlow, + useEdgesState, + useNodesState, } from '@xyflow/react' import '@xyflow/react/dist/style.css' +import { Maximize2, Network, RefreshCw } from 'lucide-react' import CustomNode from './CustomNode' -const nodeTypes = { - customNode: CustomNode, +const nodeTypes = { customNode: CustomNode } + +const DOMAIN_COLORS = { + monetary_policy: '#0f766e', + currency: '#2563eb', + liquidity: '#7c3aed', + geopolitics: '#b91c1c', + market: '#c2410c', + structure: '#475569', } -// 节点类型颜色配置（用于 MiniMap） -const nodeTypeColors = { - cause: '#ef4444', - effect: '#10b981', - intermediate: '#3b82f6', - hypothesis: '#a855f7', - evidence: '#f59e0b' +const NODE_WIDTH = 244 +const NODE_HEIGHT = 132 +const LAYER_GAP = 360 +const ROW_GAP = 170 +const CLUSTER_GAP = 54 + +function inferLayer(node) { + if (Number.isFinite(Number(node.layer))) return Number(node.layer) + if (node.causal_role === 'cause') return 0 + if (node.causal_role === 'effect' || node.causal_role === 'target') return 3 + return 1 } -function CausalGraph({ data, onNodesChange: onNodesChangeCallback }) { - const [nodes, setNodes, onNodesChange] = useNodesState([]) - const [edges, setEdges, onEdgesChange] = useEdgesState([]) +function normalizeCluster(node) { + return node.cluster || node.domain || '其他' +} - useEffect(() => { - if (!data) return - - console.log('[CausalGraph] 接收到数据:', data) - - // 转换节点数据 - 使用自定义节点组件 - const flowNodes = data.nodes.map((node, index) => ({ - id: node.id, - type: 'customNode', - data: { - label: node.label, - type: node.type, - description: node.description, - confidence: node.confidence, - realtime_state: node.realtime_state, - }, - position: { x: (index % 3) * 300, y: Math.floor(index / 3) * 220 }, - })) +function buildLayeredLayout(nodes, activeCluster) { + const visibleNodes = activeCluster + ? nodes.filter((node) => normalizeCluster(node) === activeCluster) + : nodes + + const layers = new Map() + visibleNodes.forEach((node) => { + const layer = inferLayer(node) + if (!layers.has(layer)) layers.set(layer, []) + layers.get(layer).push(node) + }) + + const sortedLayers = Array.from(layers.keys()).sort((a, b) => a - b) + const layerIndexByValue = new Map(sortedLayers.map((layer, index) => [layer, index])) + const laidOut = [] + + sortedLayers.forEach((layer) => { + const layerNodes = layers.get(layer) + const clusterGroups = new Map() + + layerNodes + .slice() + .sort((a, b) => normalizeCluster(a).localeCompare(normalizeCluster(b), 'zh-CN')) + .forEach((node) => { + const cluster = normalizeCluster(node) + if (!clusterGroups.has(cluster)) clusterGroups.set(cluster, []) + clusterGroups.get(cluster).push(node) + }) + + let yCursor = 0 + Array.from(clusterGroups.entries()).forEach(([cluster, clusterNodes]) => { + clusterNodes + .slice() + .sort((a, b) => Number(b.confidence || 0) - Number(a.confidence || 0)) + .forEach((node) => { + laidOut.push({ + id: node.id, + type: 'customNode', + data: { + ...node, + accentColor: DOMAIN_COLORS[node.domain] || '#64748b', + cluster, + dimmed: false, + }, + position: { + x: (layerIndexByValue.get(layer) || 0) * LAYER_GAP, + y: yCursor, + }, + width: NODE_WIDTH, + height: NODE_HEIGHT, + draggable: true, + }) + yCursor += ROW_GAP + }) + yCursor += CLUSTER_GAP + }) + }) - console.log('[CausalGraph] 转换后的节点:', flowNodes) + return laidOut +} + +function pickBackboneEdges(edges, visibleNodeIds) { + const candidates = edges.filter((edge) => visibleNodeIds.has(edge.source) && visibleNodeIds.has(edge.target)) + const byTarget = new Map() + + candidates.forEach((edge) => { + const list = byTarget.get(edge.target) || [] + list.push(edge) + byTarget.set(edge.target, list) + }) + + const chosen = new Map() + byTarget.forEach((list) => { + list + .slice() + .sort((a, b) => Number(b.confidence || b.strength || 0) - Number(a.confidence || a.strength || 0)) + .slice(0, 2) + .forEach((edge) => chosen.set(edge.id || `${edge.source}-${edge.target}`, edge)) + }) + + candidates + .filter((edge) => Number(edge.confidence || edge.strength || 0) >= 0.74) + .forEach((edge) => chosen.set(edge.id || `${edge.source}-${edge.target}`, edge)) + + return Array.from(chosen.values()).slice(0, 70) +} - // 转换边数据 - 使用柔和的石板灰 - const flowEdges = data.edges.map((edge) => ({ - id: `${edge.source}-${edge.target}`, +function buildFlowEdges(rawEdges, visibleNodeIds, selectedNodeId, edgeMode) { + const visibleEdges = rawEdges.filter((edge) => visibleNodeIds.has(edge.source) && visibleNodeIds.has(edge.target)) + let displayEdges = visibleEdges + + if (edgeMode === 'focus' && selectedNodeId) { + displayEdges = visibleEdges.filter((edge) => edge.source === selectedNodeId || edge.target === selectedNodeId) + } else if (edgeMode !== 'all') { + displayEdges = pickBackboneEdges(rawEdges, visibleNodeIds) + } + + return displayEdges.map((edge) => { + const connected = selectedNodeId && (edge.source === selectedNodeId || edge.target === selectedNodeId) + const strength = Number(edge.strength || edge.confidence || 0.5) + const isMuted = selectedNodeId && edgeMode === 'all' && !connected + const stroke = connected ? '#0f172a' : edgeMode === 'all' ? '#d4d4d8' : '#94a3b8' + + return { + id: edge.id || `${edge.source}-${edge.target}`, source: edge.source, target: edge.target, - label: edge.label, + label: connected ? edge.label || '' : '', type: 'smoothstep', - animated: true, + animated: connected, + interactionWidth: 24, style: { - stroke: '#94a3b8', // 柔和的石板灰 - strokeWidth: 1.5 + (edge.strength || 0.5) * 1, + stroke, + strokeOpacity: isMuted ? 0.25 : connected ? 0.95 : 0.55, + strokeWidth: connected ? 2.3 : Math.max(1, strength * 1.8), }, markerEnd: { type: MarkerType.ArrowClosed, - color: '#94a3b8', - width: 20, - height: 20, - }, - labelStyle: { - fill: '#475569', - fontSize: 11, - fontWeight: 500, + color: stroke, + width: connected ? 18 : 13, + height: connected ? 18 : 13, }, - labelBgStyle: { - fill: '#ffffff', - fillOpacity: 0.9, - stroke: '#e2e8f0', - strokeWidth: 1, - }, - })) + labelStyle: { fill: '#475569', fontSize: 11, fontWeight: 500 }, + labelBgStyle: { fill: '#ffffff', fillOpacity: 0.92 }, + } + }) +} + +function CausalGraph({ data, selectedNode, onSelectNode, onExpandNode }) { + const [nodes, setNodes, onNodesChange] = useNodesState([]) + const [edges, setEdges, onEdgesChange] = useEdgesState([]) + const [edgeMode, setEdgeMode] = useState('main') + const [activeCluster, setActiveCluster] = useState('') + + const sourceNodes = data?.nodes || [] + const sourceEdges = data?.edges || [] + const selectedNodeId = selectedNode?.id + + const clusters = useMemo(() => { + const counts = new Map() + sourceNodes.forEach((node) => { + const cluster = normalizeCluster(node) + counts.set(cluster, (counts.get(cluster) || 0) + 1) + }) + return Array.from(counts.entries()).map(([label, count]) => ({ label, count })) + }, [sourceNodes]) + + useEffect(() => { + if (!sourceNodes.length) return - console.log('[CausalGraph] 转换后的边:', flowEdges) + const flowNodes = buildLayeredLayout(sourceNodes, activeCluster).map((node) => { + const isConnected = + !selectedNodeId || + node.id === selectedNodeId || + sourceEdges.some( + (edge) => + (edge.source === selectedNodeId && edge.target === node.id) || + (edge.target === selectedNodeId && edge.source === node.id), + ) + return { + ...node, + data: { + ...node.data, + dimmed: Boolean(selectedNodeId && !isConnected), + }, + } + }) + + const visibleNodeIds = new Set(flowNodes.map((node) => node.id)) setNodes(flowNodes) - setEdges(flowEdges) - - // 通知父组件节点已更新 - if (onNodesChangeCallback) { - onNodesChangeCallback(flowNodes) - } - }, [data, setNodes, setEdges]) + setEdges(buildFlowEdges(sourceEdges, visibleNodeIds, selectedNodeId, edgeMode)) + }, [activeCluster, edgeMode, selectedNodeId, setEdges, setNodes, sourceEdges, sourceNodes]) + + const handleNodeClick = useCallback( + (_, node) => { + onSelectNode?.(sourceNodes.find((item) => item.id === node.id) || node.data) + setEdgeMode('focus') + }, + [onSelectNode, sourceNodes], + ) + + const handlePaneClick = useCallback(() => { + onSelectNode?.(null) + setEdgeMode('main') + }, [onSelectNode]) return ( -
+
- {/* 浅灰色点阵背景 */} - - - {/* 控制按钮 - 白色主题 */} - - - {/* MiniMap - 白色主题 */} + + { - const nodeData = data?.nodes.find((n) => n.id === node.id) - return nodeTypeColors[nodeData?.type] || '#64748b' - }} - className="bg-white border border-slate-200 rounded-md shadow-sm" - maskColor="rgb(248, 250, 252, 0.6)" + nodeColor={(node) => node.data?.accentColor || '#64748b'} + maskColor="rgba(250,250,250,0.72)" + pannable + zoomable /> - {/* 图例 - 白色主题 */} -
-
节点类型
-
- {Object.entries(nodeTypeColors).map(([type, color]) => ( -
-
- - {type === 'cause' && '原因'} - {type === 'effect' && '结果'} - {type === 'intermediate' && '中间'} - {type === 'hypothesis' && '假设'} - {type === 'evidence' && '证据'} - +
+ + {clusters.map((cluster) => ( + + ))} +
+ +
+ {[ + ['main', '主干'], + ['focus', '聚焦'], + ['all', '全部边'], + ].map(([value, label]) => ( + + ))} +
+ + {selectedNode && ( +
+
+
+ + 节点钻取
- ))} + + {selectedNode.cluster || selectedNode.domain} + +
+

{selectedNode.label}

+

{selectedNode.description}

+ {selectedNode.realtime_state && ( +
+
实时状态
+
{selectedNode.realtime_state.latest_value}
+
+ )} +
+ + +
-
+ )}
) } export default CausalGraph - diff --git a/frontend/src/components/CausalGraphViewer.jsx b/frontend/src/components/CausalGraphViewer.jsx deleted file mode 100644 index 80eef70..0000000 --- a/frontend/src/components/CausalGraphViewer.jsx +++ /dev/null @@ -1,229 +0,0 @@ -/** - * 因果图谱查看器组件 - * 主组件：整合图谱展示和侧边栏 - */ - -import { useState, useEffect, useCallback, useMemo } from 'react' -import { - ReactFlow, - Background, - Controls, - MiniMap, - useNodesState, - useEdgesState, - Panel -} from '@xyflow/react' -import '@xyflow/react/dist/style.css' - -import CustomNode from './CustomNode' -import Sidebar from './Sidebar' -import { convertAnalysisResult } from '../utils/dataTransform' -import { getLayoutedElements } from '../utils/layoutUtils' -import { NODE_STYLES } from '../utils/dataTransform' - -/** - * 节点类型映射 - */ -const nodeTypes = { - custom: CustomNode -} - -/** - * 因果图谱查看器 - * - * @param {Object} props - * @param {Object} props.analysisResult - 后端返回的 AnalysisResult 数据 - * @param {Function} props.onNodeClick - 节点点击回调（可选） - * @param {string} props.layoutDirection - 布局方向 ('LR' | 'TB' | 'RL' | 'BT') - */ -function CausalGraphViewer({ - analysisResult, - onNodeClick, - layoutDirection = 'LR' -}) { - // 状态管理 - const [nodes, setNodes, onNodesChange] = useNodesState([]) - const [edges, setEdges, onEdgesChange] = useEdgesState([]) - const [selectedNode, setSelectedNode] = useState(null) - const [isLoading, setIsLoading] = useState(false) - - /** - * 初始化图谱数据 - */ - useEffect(() => { - if (!analysisResult) { - setNodes([]) - setEdges([]) - return - } - - setIsLoading(true) - - try { - // 1. 转换后端数据为 React Flow 格式 - const { nodes: convertedNodes, edges: convertedEdges } = - convertAnalysisResult(analysisResult) - - // 2. 使用 Dagre 计算布局 - const { nodes: layoutedNodes, edges: layoutedEdges } = - getLayoutedElements(convertedNodes, convertedEdges, layoutDirection) - - // 3. 更新状态 - setNodes(layoutedNodes) - setEdges(layoutedEdges) - } catch (error) { - console.error('图谱初始化失败:', error) - } finally { - setIsLoading(false) - } - }, [analysisResult, layoutDirection, setNodes, setEdges]) - - /** - * 处理节点点击事件 - */ - const handleNodeClick = useCallback((event, node) => { - // 设置选中节点（用于侧边栏展示） - setSelectedNode(node.data.originalData) - - // 触发外部回调 - if (onNodeClick) { - onNodeClick(node.data.originalData) - } - }, [onNodeClick]) - - /** - * 关闭侧边栏 - */ - const handleCloseSidebar = useCallback(() => { - setSelectedNode(null) - }, []) - - /** - * MiniMap 节点颜色配置 - */ - const nodeColor = useCallback((node) => { - const type = node.data?.type || 'intermediate' - const style = NODE_STYLES[type] || NODE_STYLES.intermediate - - // 将 Tailwind 类名转换为实际颜色 - const colorMap = { - 'bg-red-500': '#ef4444', - 'bg-green-500': '#10b981', - 'bg-blue-500': '#3b82f6', - 'bg-amber-500': '#f59e0b', - 'bg-purple-500': '#8b5cf6' - } - - return colorMap[style.bgColor] || '#3b82f6' - }, []) - - /** - * 图例数据 - */ - const legendItems = useMemo(() => [ - { type: 'cause', label: '原因', color: '#ef4444' }, - { type: 'effect', label: '结果', color: '#10b981' }, - { type: 'intermediate', label: '中间节点', color: '#3b82f6' }, - { type: 'hypothesis', label: '假设', color: '#f59e0b' }, - { type: 'evidence', label: '证据', color: '#8b5cf6' } - ], []) - - return ( -
- {/* 加载状态 */} - {isLoading && ( -
-
-
-

正在生成因果图谱...

-
-
- )} - - {/* React Flow 画布 */} - - {/* 背景网格 */} - - - {/* 控制面板 */} - - - {/* 小地图 */} - - - {/* 图例面板 */} - -
- 节点类型 -
-
- {legendItems.map((item) => ( -
-
- {item.label} -
- ))} -
- - - {/* 统计信息面板 */} - -
-
节点数: {nodes.length}
-
边数: {edges.length}
-
- - - - {/* 详情侧边栏 */} - -
- ) -} - -export default CausalGraphViewer - - - - - - - - diff --git a/frontend/src/components/CustomNode.jsx b/frontend/src/components/CustomNode.jsx index 3d727e4..3508203 100644 --- a/frontend/src/components/CustomNode.jsx +++ b/frontend/src/components/CustomNode.jsx @@ -1,182 +1,58 @@ -/** - * 自定义节点组件（现代极简白风格） - * Notion/Linear 风格 - 纯白背景 + 左侧彩色边线 - */ - import { Handle, Position } from '@xyflow/react' -import { useState } from 'react' - -// 节点类型配置 - 使用左侧边线区分 -const NODE_TYPE_CONFIG = { - cause: { - label: '原因', - borderColor: 'border-l-red-500', - badgeColor: 'bg-red-100 text-red-700' - }, - effect: { - label: '结果', - borderColor: 'border-l-green-500', - badgeColor: 'bg-green-100 text-green-700' - }, - intermediate: { - label: '中间', - borderColor: 'border-l-blue-500', - badgeColor: 'bg-blue-100 text-blue-700' - }, - hypothesis: { - label: '假设', - borderColor: 'border-l-purple-500', - badgeColor: 'bg-purple-100 text-purple-700' - }, - evidence: { - label: '证据', - borderColor: 'border-l-amber-500', - badgeColor: 'bg-amber-100 text-amber-700' - } +import { memo } from 'react' +import { Database, TrendingDown, TrendingUp } from 'lucide-react' + +const ROLE_LABELS = { + cause: '驱动', + effect: '结果', + intermediate: '桥接', + target: '目标', } function CustomNode({ data, selected }) { - const config = NODE_TYPE_CONFIG[data.type] || NODE_TYPE_CONFIG.intermediate - const [showSourceTooltip, setShowSourceTooltip] = useState(false) - - // 提取实时状态数据 - const realtimeState = data.realtime_state - const hasRealtimeData = realtimeState && realtimeState.latest_value - const sources = realtimeState?.sources || [] - const primarySource = sources[0] - + const confidence = Number(data.confidence ?? 0.5) + const realtime = data.realtime_state + const hasValue = realtime?.latest_value && realtime.latest_value !== 'pending' + const trend = realtime?.trend || 'stable' + return (
- {/* 输入连接点 */} - - - {/* 数据源角标（右上角） */} - {primarySource && ( -
setShowSourceTooltip(true)} - onMouseLeave={() => setShowSourceTooltip(false)} - > -
- 🔗 - {primarySource.domain} -
- - {/* Tooltip */} - {showSourceTooltip && ( -
-
数据来源
-
{primarySource.title}
- {sources.length > 1 && ( -
- +{sources.length - 1} 个其他来源 -
- )} -
- )} -
- )} - - {/* 节点内容 */} -
- {/* 节点类型徽章 */} -
- - {config.label} +
+ + +
+
+ + {ROLE_LABELS[data.causal_role] || data.causal_role || '节点'} + {Math.round(confidence * 100)}%
- - {/* 节点标题 */} -
- {data.label} -
- - {/* 描述（如果有） */} - {data.description && ( -
- {data.description} -
- )} - - {/* 置信度 */} - {data.confidence && ( -
- 置信度 {(data.confidence * 100).toFixed(0)}% -
- )} -
- - {/* 实时状态栏（底部） */} - {hasRealtimeData && ( -
-
-
-
实时状态
- {/* 趋势指示器 */} - {realtimeState.trend && ( - - {realtimeState.trend === 'rising' && '📈'} - {realtimeState.trend === 'falling' && '📉'} - {realtimeState.trend === 'stable' && '➡️'} - - )} -
-
-
- {realtimeState.latest_value} -
- {/* 涨跌幅 */} - {realtimeState.change_percent && realtimeState.change_percent !== 'N/A' && ( -
- {realtimeState.change_percent} -
- )} -
-
- {realtimeState.updated_at && ( -
- {new Date(realtimeState.updated_at).toLocaleTimeString('zh-CN', { - hour: '2-digit', - minute: '2-digit' - })} + +
{data.label}
+

+ {data.description || data.cluster || data.domain || '暂无摘要'} +

+ +
+ {data.cluster || data.domain || '未分类'} + {hasValue ? ( +
+ + {realtime.latest_value} + {trend === 'rising' && } + {trend === 'falling' && }
- )} + ) : null}
- )} - - {/* 输出连接点 */} - +
+ +
) } -export default CustomNode - - - - - - - - +export default memo(CustomNode) diff --git a/frontend/src/components/DataSourcesPanel.jsx b/frontend/src/components/DataSourcesPanel.jsx deleted file mode 100644 index a67ec6e..0000000 --- a/frontend/src/components/DataSourcesPanel.jsx +++ /dev/null @@ -1,115 +0,0 @@ -/** - * 全局数据源面板组件（现代极简白风格） - * 展示分析引用的所有数据源 - */ - -import { useState } from 'react' - -function DataSourcesPanel({ nodes }) { - const [isExpanded, setIsExpanded] = useState(true) - - // 提取所有节点的数据源并去重 - const allSources = [] - const seenUrls = new Set() - - nodes.forEach(node => { - const sources = node.data?.realtime_state?.sources || [] - sources.forEach(source => { - if (source.url && !seenUrls.has(source.url)) { - seenUrls.add(source.url) - allSources.push({ - nodeLabel: node.data.label, - ...source - }) - } - }) - }) - - // 如果没有数据源，不显示面板 - if (allSources.length === 0) { - return null - } - - return ( -
- {/* 面板头部 */} -
setIsExpanded(!isExpanded)} - > -
- 📚 -
-

分析引用的数据源

-

- 共 {allSources.length} 条来源 · 点击展开/收起 -

-
-
- - -
- - {/* 面板内容 */} - {isExpanded && ( -
-
- {allSources.map((source, index) => ( -
- {/* 序号 */} -
- {index + 1} -
- - {/* 内容 */} -
- {/* 节点名称 */} -
- 来自节点: {source.nodeLabel} -
- - {/* 新闻标题 */} -
- {source.title} -
- - {/* 链接 */} - - - {source.domain} - - 查看原文 - - - - -
-
- ))} -
-
- )} -
- ) -} - -export default DataSourcesPanel - diff --git a/frontend/src/components/NodeDetailDrawer.jsx b/frontend/src/components/NodeDetailDrawer.jsx new file mode 100644 index 0000000..da981eb --- /dev/null +++ b/frontend/src/components/NodeDetailDrawer.jsx @@ -0,0 +1,451 @@ +/** + * 节点详情抽屉组件 - 北欧极简风格 + * 克制与呼吸感 + 排版层级 + 物理隐喻 + */ + +import { X, TrendingUp, TrendingDown, AlertTriangle, Clock, ExternalLink, Target, Activity } from 'lucide-react' +import { motion } from 'framer-motion' + +// 弹簧动画配置 +const SPRING_CONFIG = { + button: { + type: "spring", + stiffness: 400, + damping: 25, + mass: 0.5 + }, + card: { + type: "spring", + stiffness: 300, + damping: 28, + mass: 0.8 + } +} + +/** + * Header 组件 - 顶部元信息区 + */ +function DrawerHeader({ meta, onClose }) { + return ( +
+ {/* 标题行 */} +
+

+ {meta.title} +

+ + + +
+ + {/* 标签行 */} +
+ {meta.category && ( + + {meta.category} + + )} +
+ + {/* 当前指标卡片 */} + {meta.current_metric && ( + +
+
+
+ {meta.current_metric.label} +
+
+ {meta.current_metric.value} +
+
+
+ {meta.current_metric.trend === 'up' && ( + + + 上升 + + )} + {meta.current_metric.trend === 'down' && ( + + + 下降 + + )} +
+
+ + )} +
+ ) +} + +/** + * Topology 组件 - 因果脉络区 + */ +function TopologySection({ topology }) { + if (!topology) return null + + return ( +
+

+ + 因果链 +

+ +
+ {/* 原因节点 */} + {topology.causes && topology.causes.length > 0 && ( + <> +
+ {topology.causes.map((cause, idx) => ( + + {cause} + + ))} +
+ → + + )} + + {/* 当前节点 */} + + 当前 + + + {/* 结果节点 */} + {topology.effects && topology.effects.length > 0 && ( + <> + → +
+ {topology.effects.map((effect, idx) => ( + + {effect} + + ))} +
+ + )} +
+
+ ) +} + +/** + * 场景卡片组件 + */ +function ScenarioCard({ scenario, type }) { + const isRisk = type === 'risk' + + const getTypeStyles = () => { + if (isRisk) { + return { + bg: 'bg-rose-50/50', + badge: 'bg-slate-800 text-white', + icon: + } + } + return { + bg: 'bg-sky-50/50', + badge: 'bg-slate-800 text-white', + icon: + } + } + + const styles = getTypeStyles() + + return ( +
+ {/* 概率标签 */} +
+ + {scenario.probability} + +
+ + {/* 标题 */} +
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+
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+ ) +} + +/** + * 时间轴节点组件 + */ +function TimelineNode({ phase, isActive, children }) { + const getPhaseStyles = () => { + switch (phase) { + case 'past': + return { + dot: 'bg-slate-200 border-slate-300', + line: 'bg-slate-100', + label: 'text-slate-400' + } + case 'present': + return { + dot: 'bg-slate-600 border-slate-700', + line: 'bg-slate-200', + label: 'text-slate-700 font-normal' + } + case 'future': + return { + dot: 'bg-slate-400 border-slate-500', + line: 'bg-slate-100', + label: 'text-slate-600' + } + default: + return { + dot: 'bg-slate-200 border-slate-300', + line: 'bg-slate-100', + label: 'text-slate-400' + } + } + } + + const styles = getPhaseStyles() + + return ( +
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+

+ + 时空演化 +

+ +
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过去
+

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现在
+

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未来
+ +
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+
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+

置信度与来源

+ + {/* AI 置信度 */} + {evidence.confidence_score !== undefined && ( + +
+ 置信度 + + {(evidence.confidence_score * 100).toFixed(0)}% + +
+
+ +
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+
+ 参考来源 ({evidence.sources.length}) +
+
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+
+
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+
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+ ) +} + +/** + * 主组件 - NodeDetailDrawer + */ +function NodeDetailDrawer({ nodeData, isOpen, onClose }) { + if (!isOpen || !nodeData) return null + + return ( +
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分析配置

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- {/* 问题输入 */} -
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