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Model

BettaFish

by 666ghj gh-model--666ghj--bettafish

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0.0 Top 18%

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Model Information Summary
Entity Passport
Registry ID	gh-model--666ghj--bettafish
Provider	github

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Academic & Research Attribution

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@misc{gh_model__666ghj__bettafish,
  author = {666ghj},
  title = {BettaFish Model},
  year = {2026},
  howpublished = {\url{https://github.com/666ghj/BettaFish}},
  note = {Accessed via Free2AITools Knowledge Fortress}
}

APA Style

666ghj. (2026). BettaFish [Model]. Free2AITools. https://github.com/666ghj/BettaFish

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⚖️ Nexus Index V16.5

Methodology Index Protocol

0.0

TOP 18% SYSTEM IMPACT

Popularity (P) 0

Freshness (F) 0

Completeness (C) 0

Utility (U) 0

💬 Index Insight

The Free2AITools Nexus Index for BettaFish aggregates Popularity (P:0), Freshness (F:0), and Completeness (C:0). The Utility score (U:0) represents deployment readiness and ecosystem adoption.

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Unbiased Data Node Refresh: VFS Live

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查看我们最新发布的预测引擎：MiroFish-简洁通用的群体智能引擎，预测万物

“数据分析三板斧”全线贯通：我们激动的宣布 MiroFish 正式发布！随着最后一块版图补齐，我们构建了从 BettaFish（数据收集与分析）到 MiroFish（全景预测）的完整链路。至此，从原始数据到智能决策的闭环已成，让预见未来成为可能！

⚡ 项目概述

“微舆” 是一个从0实现的创新型多智能体舆情分析系统，帮助大家破除信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求，智能体开始全自动分析国内外30+主流社媒与数百万条大众评论。

“微舆”谐音“微鱼”，BettaFish是一种体型很小但非常好斗、漂亮的鱼，它象征着“小而强大，不畏挑战”

查看系统以“武汉大学舆情”为例，生成的研究报告：武汉大学品牌声誉深度分析报告

查看系统以“武汉大学舆情”为例，一次完整运行的视频：视频-武汉大学品牌声誉深度分析报告

不仅仅体现在报告质量上，相比同类产品，我们拥有🚀六大优势：

AI驱动的全域监控：AI爬虫集群7x24小时不间断作业，全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容，更能下钻至海量用户评论，让您听到最真实、最广泛的大众声音。
超越LLM的复合分析引擎：我们不仅依赖设计的5类专业Agent，更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作，确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
强大的多模态能力：突破图文限制，能深度解析抖音、快手等短视频内容，并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，让您全面掌握舆情动态。
Agent“论坛”协作机制：为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式，引入辩论主持人模型，通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化，更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
公私域数据无缝融合：平台不仅分析公开舆情，还提供高安全性的接口，支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒，为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
轻量化与高扩展性框架：基于纯Python模块化设计，实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰，开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑，实现平台的快速扩展与深度定制。

始于舆情，而不止于舆情。“微舆”的目标，是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎。

举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt，就可以把他变成一个金融领域的市场分析系统

附一个比较活跃的L站项目讨论帖：https://linux.do/t/topic/1009280

查看L站佬友做的测评开源项目(微舆)与manus|minimax|ChatGPT|Perplexity对比

告别传统的数据看板，在“微舆”，一切由一个简单的问题开始，您只需像对话一样，提出您的分析需求

🪄 赞助商

LLM模型API赞助：

AI联网搜索、文件解析及网页内容抓取等智能体核心能力提供商：

安思派开放平台(Anspire Open)是面向智能体时代的领先的基础设施提供商。我们为开发者提供构建强大智能体所需的核心能力栈，现已上线AI联网搜索【多版本，极具竞争力的价格】、文件解析【限免】及网页内容抓取【限免】、云端浏览器自动化（Anspire Browser Agent）【内测】、多轮改写等服务，持续为智能体连接并操作复杂的数字世界提供坚实基础。可无缝集成至Dify、Coze、元器等主流智能体平台。通过透明点数计费体系与模块化设计，为企业提供高效、低成本的定制化支持，加速智能化升级进程。

免费试用流量，永不过期！覆盖全球 IP资源，轻松应对数据爬取与大数据采集：

免费试用流量，流量时效永不过期！覆盖 200+ 国家与地区的 9000 万+高品质真实住宅 IP，全面支持 HTTP(S) / SOCKS5 协议与无限并发连接，轻松应对数据爬取、市场调研与大数据采集，保障 99.99% 稳定运行。立即开启全球高效代理访问。

🏗️ 系统架构

整体架构图

Insight Agent 私有数据库挖掘：私有舆情数据库深度分析AI代理

Media Agent 多模态内容分析：具备强大多模态能力的AI代理

Query Agent 精准信息搜索：具备国内外网页搜索能力的AI代理

Report Agent 智能报告生成：内置模板的多轮报告生成AI代理

一次完整分析流程

步骤	阶段名称	主要操作	参与组件	循环特性
1	用户提问	Flask主应用接收查询	Flask主应用	-
2	并行启动	三个Agent同时开始工作	Query Agent、Media Agent、Insight Agent	-
3	初步分析	各Agent使用专属工具进行概览搜索	各Agent + 专属工具集	-
4	策略制定	基于初步结果制定分块研究策略	各Agent内部决策模块	-
5-N	循环阶段	论坛协作 + 深度研究	ForumEngine + 所有Agent	多轮循环
5.1	深度研究	各Agent基于论坛主持人引导进行专项搜索	各Agent + 反思机制 + 论坛引导	每轮循环
5.2	论坛协作	ForumEngine监控Agent发言并生成主持人引导	ForumEngine + LLM主持人	每轮循环
5.3	交流融合	各Agent根据讨论调整研究方向	各Agent + forum_reader工具	每轮循环
N+1	结果整合	Report Agent收集所有分析结果和论坛内容	Report Agent	-
N+2	IR中间表示	动态选择模板和样式，多轮生成元数据，装订为IR中间表示	Report Agent + 模板引擎	-
N+3	报告生成	分块进行质量检测，基于IR渲染成交互式 HTML 报告	Report Agent + 装订引擎	-

项目代码结构树

text

BettaFish/
├── QueryEngine/                            # 国内外新闻广度搜索Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，协调搜索与分析流程
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   ├── tools/                              # 国内外新闻搜索工具集
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   ├── state/                              # 状态管理
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   └── ...
├── MediaEngine/                            # 强大的多模态理解Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，处理视频/图片等多模态内容
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   ├── tools/                              # 多模态搜索工具集
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   ├── state/                              # 状态管理
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   └── ...
├── InsightEngine/                          # 私有数据库挖掘Agent
│   ├── agent.py                            # Agent主逻辑，协调数据库查询与分析
│   ├── llms/                               # LLM接口封装
│   │   └── base.py                         # 统一的OpenAI兼容客户端
│   ├── nodes/                              # 处理节点：搜索、格式化、总结等
│   │   ├── base_node.py                    # 基础节点类
│   │   ├── search_node.py                  # 搜索节点
│   │   ├── formatting_node.py              # 格式化节点
│   │   ├── report_structure_node.py        # 报告结构节点
│   │   └── summary_node.py                 # 总结节点
│   ├── tools/                              # 数据库查询和分析工具集
│   │   ├── keyword_optimizer.py            # Qwen关键词优化中间件
│   │   ├── search.py                       # 数据库操作工具集（话题搜索、评论获取等）
│   │   └── sentiment_analyzer.py           # 情感分析集成工具
│   ├── utils/                              # 工具函数
│   │   ├── config.py                       # 配置管理
│   │   ├── db.py                           # SQLAlchemy异步引擎与只读查询封装
│   │   └── text_processing.py              # 文本处理工具
│   ├── state/                              # 状态管理
│   │   └── state.py                        # Agent状态定义
│   ├── prompts/                            # 提示词模板
│   │   └── prompts.py                      # 各类提示词
│   └── __init__.py
├── ReportEngine/                           # 多轮报告生成Agent
│   ├── agent.py                            # 总调度器：模板选择→布局→篇幅→章节→渲染
│   ├── flask_interface.py                  # Flask/SSE入口，管理任务排队与流式事件
│   ├── llms/                               # OpenAI兼容LLM封装
│   │   └── base.py                         # 统一的流式/重试客户端
│   ├── core/                               # 核心功能：模板解析、章节存储、文档装订
│   │   ├── template_parser.py              # Markdown模板切片与slug生成
│   │   ├── chapter_storage.py              # 章节run目录、manifest与raw流写入
│   │   └── stitcher.py                     # Document IR装订器，补齐锚点/元数据
│   ├── ir/                                 # 报告中间表示（IR）契约与校验
│   │   ├── schema.py                       # 块/标记Schema常量定义
│   │   └── validator.py                    # 章节JSON结构校验器
│   ├── graphrag/                           # GraphRAG 知识图谱构建与检索
│   │   ├── graph_builder.py                # state+forum日志→知识图谱
│   │   ├── graph_storage.py                # Graph对象管理与graphrag.json落盘
│   │   ├── query_engine.py                 # 关键词/类型/深度检索入口
│   │   └── ...                             # forum/state解析、提示词等
│   ├── nodes/                              # 全流程推理节点
│   │   ├── base_node.py                    # 节点基类+日志/状态钩子
│   │   ├── template_selection_node.py      # 模板候选收集与LLM筛选
│   │   ├── document_layout_node.py         # 标题/目录/主题设计
│   │   ├── word_budget_node.py             # 篇幅规划与章节指令生成
│   │   └── chapter_generation_node.py      # 章节级JSON生成+校验
│   ├── prompts/                            # 提示词库与Schema说明
│   │   └── prompts.py                      # 模板选择/布局/篇幅/章节提示词
│   ├── renderers/                          # IR渲染器
│   │   ├── html_renderer.py                # Document IR→交互式HTML
│   │   ├── pdf_renderer.py                 # HTML→PDF导出（WeasyPrint）
│   │   ├── pdf_layout_optimizer.py         # PDF布局优化器
│   │   └── chart_to_svg.py                 # 图表转SVG工具
│   ├── state/                              # 任务/元数据状态模型
│   │   └── state.py                        # ReportState与序列化工具
│   ├── utils/                              # 配置与辅助工具
│   │   ├── config.py                       # Pydantic Settings与打印助手
│   │   ├── dependency_check.py             # 依赖检查工具
│   │   ├── json_parser.py                  # JSON解析工具
│   │   ├── chart_validator.py              # 图表校验工具
│   │   └── chart_repair_api.py             # 图表修复API
│   ├── report_template/                    # Markdown模板库
│   │   ├── 企业品牌声誉分析报告.md
│   │   └── ...
│   └── __init__.py
├── ForumEngine/                            # 论坛引擎：Agent协作机制
│   ├── monitor.py                          # 日志监控和论坛管理核心
│   ├── llm_host.py                         # 论坛主持人LLM模块
│   └── __init__.py
├── MindSpider/                             # 社交媒体爬虫系统
│   ├── main.py                             # 爬虫主程序入口
│   ├── config.py                           # 爬虫配置文件
│   ├── BroadTopicExtraction/               # 话题提取模块
│   │   ├── main.py                         # 话题提取主程序
│   │   ├── database_manager.py             # 数据库管理器
│   │   ├── get_today_news.py               # 今日新闻获取
│   │   └── topic_extractor.py              # 话题提取器
│   ├── DeepSentimentCrawling/              # 深度舆情爬取模块
│   │   ├── main.py                         # 深度爬取主程序
│   │   ├── keyword_manager.py              # 关键词管理器
│   │   ├── platform_crawler.py             # 平台爬虫管理
│   │   └── MediaCrawler/                   # 社媒爬虫核心
│   │       ├── main.py
│   │       ├── config/                     # 各平台配置
│   │       ├── media_platform/             # 各平台爬虫实现
│   │       └── ...
│   └── schema/                             # 数据库结构定义
│       ├── db_manager.py                   # 数据库管理器
│       ├── init_database.py                # 数据库初始化脚本
│       ├── mindspider_tables.sql           # 数据库表结构SQL
│       ├── models_bigdata.py               # 大规模媒体舆情表的SQLAlchemy映射
│       └── models_sa.py                    # DailyTopic/Task等扩展表ORM模型
├── SentimentAnalysisModel/                 # 情感分析模型集合
│   ├── WeiboSentiment_Finetuned/           # 微调BERT/GPT-2模型
│   │   ├── BertChinese-Lora/               # BERT中文LoRA微调
│   │   │   ├── train.py
│   │   │   ├── predict.py
│   │   │   └── ...
│   │   └── GPT2-Lora/                      # GPT-2 LoRA微调
│   │       ├── train.py
│   │       ├── predict.py
│   │       └── ...
│   ├── WeiboMultilingualSentiment/         # 多语言情感分析
│   │   ├── train.py
│   │   ├── predict.py
│   │   └── ...
│   ├── WeiboSentiment_SmallQwen/           # 小参数Qwen3微调
│   │   ├── train.py
│   │   ├── predict_universal.py
│   │   └── ...
│   └── WeiboSentiment_MachineLearning/     # 传统机器学习方法
│       ├── train.py
│       ├── predict.py
│       └── ...
├── SingleEngineApp/                        # 单独Agent的Streamlit应用
│   ├── query_engine_streamlit_app.py       # QueryEngine独立应用
│   ├── media_engine_streamlit_app.py       # MediaEngine独立应用
│   └── insight_engine_streamlit_app.py     # InsightEngine独立应用
├── query_engine_streamlit_reports/         # QueryEngine单应用运行输出
├── media_engine_streamlit_reports/         # MediaEngine单应用运行输出
├── insight_engine_streamlit_reports/       # InsightEngine单应用运行输出
├── templates/                              # Flask前端模板
│   └── index.html                          # 主界面HTML
├── static/                                 # 静态资源
│   ├── image/                              # 图片资源
│   │   └── ...
│   ├── Partial README for PDF Exporting/   # PDF导出依赖配置说明
│   └── v2_report_example/                  # 报告渲染示例
│       └── report_all_blocks_demo/         # 全块类型演示（HTML/PDF/MD）
├── logs/                                   # 运行日志目录
├── final_reports/                          # 最终生成的报告文件
│   ├── ir/                                 # 报告IR JSON文件
│   └── *.html                              # 最终HTML报告
├── utils/                                  # 通用工具函数
│   ├── forum_reader.py                     # Agent间论坛通信工具
│   ├── github_issues.py                    # 统一生成GitHub Issue链接与错误提示
│   └── retry_helper.py                     # 网络请求重试机制工具
├── tests/                                  # 单元测试与集成测试
│   ├── run_tests.py                        # pytest入口脚本
│   ├── test_monitor.py                     # ForumEngine监控单元测试
│   ├── test_report_engine_sanitization.py  # ReportEngine安全性测试
│   └── ...
├── app.py                                  # Flask主应用入口
├── config.py                               # 全局配置文件
├── .env.example                            # 环境变量示例文件
├── docker-compose.yml                      # Docker多服务编排配置
├── Dockerfile                              # Docker镜像构建文件
├── requirements.txt                        # Python依赖包清单
├── regenerate_latest_html.py               # 使用最新章节重装订并渲染HTML
├── regenerate_latest_md.py                 # 使用最新章节重装订并渲染Markdown
├── regenerate_latest_pdf.py                # PDF重新生成工具脚本
├── report_engine_only.py                   # Report Engine命令行版本
├── README.md                               # 中文说明文档
├── README-EN.md                            # 英文说明文档
├── CONTRIBUTING.md                         # 中文贡献指南
├── CONTRIBUTING-EN.md                      # 英文贡献指南
└── LICENSE                                 # GPL-2.0开源许可证

🚀 快速开始（Docker）

1. 启动项目

复制一份 .env.example 文件，命名为 .env ，并按需配置 .env 文件中的环境变量

执行以下命令在后台启动所有服务：

bash

docker compose up -d

注：镜像拉取速度慢，在原 docker-compose.yml 文件中，我们已经通过注释的方式提供了备用镜像地址供您替换

2. 配置说明

数据库配置（PostgreSQL）

请按照以下参数配置数据库连接信息，也支持Mysql可自行修改：

配置项	填写值	说明
`DB_HOST`	`db`	数据库服务名称 (对应 `docker-compose.yml` 中的服务名)
`DB_PORT`	`5432`	默认 PostgreSQL 端口
`DB_USER`	`bettafish`	数据库用户名
`DB_PASSWORD`	`bettafish`	数据库密码
`DB_NAME`	`bettafish`	数据库名称
其他	保持默认	数据库连接池等其他参数请保持默认设置。

大模型配置

我们所有 LLM 调用使用 OpenAI 的 API 接口标准

在完成数据库配置后，请正常配置所有大模型相关的参数，确保系统能够连接到您选择的大模型服务。

完成上述所有配置并保存后，系统即可正常运行。

🔧 源码启动指南

如果你是初次学习一个Agent系统的搭建，可以从一个非常简单的demo开始：Deep Search Agent Demo

环境要求

操作系统: Windows、Linux、MacOS
Python版本: 3.9+
Conda: Anaconda或Miniconda
数据库: PostgreSQL（推荐）或MySQL
内存: 建议2GB以上

1. 创建环境

如果使用Conda

bash

# 创建conda环境
conda create -n your_conda_name python=3.11
conda activate your_conda_name

如果使用uv

bash

# 创建uv环境
uv venv --python 3.11 # 创建3.11环境

2. 安装 PDF 导出所需系统依赖（可选）

这部分有详细的配置说明：配置所需依赖

3. 安装依赖包

如果跳过了步骤2，weasyprint库可能无法安装，PDF功能可能无法正常使用。

bash

# 基础依赖安装
pip install -r requirements.txt

# uv版本命令（更快速安装）
uv pip install -r requirements.txt
# 如果不想使用本地情感分析模型（算力需求很小，默认安装cpu版本），可以将该文件中的"机器学习"部分注释掉再执行指令

4. 安装Playwright浏览器驱动

bash

# 安装浏览器驱动（用于爬虫功能）
playwright install chromium

5. 配置LLM与数据库

复制一份项目根目录 .env.example 文件，命名为 .env

编辑 .env 文件，填入您的API密钥（您也可以选择自己的模型、搜索代理，详情见根目录.env.example文件内或根目录config.py中的说明）：

yml

# ====================== 数据库配置 ======================
# 数据库主机，例如localhost 或 127.0.0.1
DB_HOST=your_db_host
# 数据库端口号，默认为3306
DB_PORT=3306
# 数据库用户名
DB_USER=your_db_user
# 数据库密码
DB_PASSWORD=your_db_password
# 数据库名称
DB_NAME=your_db_name
# 数据库字符集，推荐utf8mb4，兼容emoji
DB_CHARSET=utf8mb4
# 数据库类型postgresql或mysql
DB_DIALECT=postgresql
# 数据库不需要初始化，执行app.py时会自动检测

# ====================== LLM配置 ======================
# 您可以更改每个部分LLM使用的API，只要兼容OpenAI请求格式都可以
# 配置文件内部给了每一个Agent的推荐LLM，初次部署请先参考推荐设置

# Insight Agent
INSIGHT_ENGINE_API_KEY=
INSIGHT_ENGINE_BASE_URL=
INSIGHT_ENGINE_MODEL_NAME=

# Media Agent
...

6. 启动系统

6.1 完整系统启动（推荐）

bash

# 在项目根目录下，激活conda环境
conda activate your_conda_name

# 启动主应用即可
python app.py

uv 版本启动命令

bash

# 在项目根目录下，激活uv环境
.venv\Scripts\activate

# 启动主应用即可
python app.py

注1：一次运行终止后，streamlit app可能结束异常仍然占用端口，此时搜索占用端口的进程kill掉即可

注2：数据爬取需要单独操作，见6.3指引

访问 http://localhost:5000 即可使用完整系统

6.2 单独启动某个Agent

bash

# 启动QueryEngine
streamlit run SingleEngineApp/query_engine_streamlit_app.py --server.port 8503

# 启动MediaEngine  
streamlit run SingleEngineApp/media_engine_streamlit_app.py --server.port 8502

# 启动InsightEngine
streamlit run SingleEngineApp/insight_engine_streamlit_app.py --server.port 8501

6.3 爬虫系统单独使用

这部分有详细的配置文档：MindSpider使用说明

MindSpider 运行示例

bash

# 进入爬虫目录
cd MindSpider

# 项目初始化
python main.py --setup

# 运行话题提取（获取热点新闻和关键词）
python main.py --broad-topic

# 运行完整爬虫流程
python main.py --complete --date 2024-01-20

# 仅运行话题提取
python main.py --broad-topic --date 2024-01-20

# 仅运行深度爬取
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs dy wb

6.4 命令行报告生成工具

该工具会跳过三个分析引擎的运行阶段，直接读取它们的最新日志文件，并在无需 Web 界面的情况下生成综合报告（同时省略文件增量校验步骤），默认会在 PDF 之后自动生成 Markdown（可用参数关闭）。通常用于对报告生成结果不满意、需要快速重试的场景，或在调试 Report Engine 时启用。

bash

# 基本使用（自动从文件名提取主题）
python report_engine_only.py

# 指定报告主题
python report_engine_only.py --query "土木工程行业分析"

# 跳过PDF生成（即使系统支持）
python report_engine_only.py --skip-pdf

# 跳过Markdown生成
python report_engine_only.py --skip-markdown

# 显示详细日志
python report_engine_only.py --verbose

# 按需开启 GraphRAG 并调整查询次数（未传参则遵循 .env，默认关闭）
python report_engine_only.py --graphrag-enabled true --graphrag-max-queries 3

# 查看帮助信息
python report_engine_only.py --help

功能说明：

自动检查依赖：程序会自动检查PDF生成所需的系统依赖，如果缺失会给出安装提示
获取最新文件：自动从三个引擎目录（insight_engine_streamlit_reports、media_engine_streamlit_reports、query_engine_streamlit_reports）获取最新的分析报告
文件确认：显示所有选择的文件名、路径和修改时间，等待用户确认（默认输入 y 继续，输入 n 退出）
直接生成报告：跳过文件增加审核程序，直接调用Report Engine生成综合报告
自动保存文件：
- HTML报告保存到 final_reports/ 目录
- PDF报告（如果有依赖）保存到 final_reports/pdf/ 目录
- Markdown报告（可用 --skip-markdown 关闭）保存到 final_reports/md/ 目录
- 文件命名格式：final_report_{主题}_{时间戳}.html/pdf/md
GraphRAG 可选启用：命令行参数优先于 .env，若两者均未配置则保持关闭状态

注意事项：

确保三个引擎目录中至少有一个包含.md报告文件
命令行工具与Web界面相互独立，不会相互影响
PDF生成需要安装系统依赖，详见上文"安装 PDF 导出所需系统依赖"部分

快速重渲染最新结果：

regenerate_latest_html.py / regenerate_latest_md.py：从 CHAPTER_OUTPUT_DIR 中最新一次运行的章节 JSON 重装订 Document IR，并直接渲染 HTML 或 Markdown。
regenerate_latest_pdf.py：读取 final_reports/ir 里最新的 IR，使用 SVG 矢量图表重新导出 PDF。

⚙️ 高级配置（已过时，已经统一为项目根目录.env文件管理，其他子agent自动继承根目录配置）

修改关键参数

Agent配置参数

每个Agent都有专门的配置文件，可根据需求调整，下面是部分示例：

python

# QueryEngine/utils/config.py
class Config:
    max_reflections = 2           # 反思轮次
    max_search_results = 15       # 最大搜索结果数
    max_content_length = 8000     # 最大内容长度
    
# MediaEngine/utils/config.py  
class Config:
    comprehensive_search_limit = 10  # 综合搜索限制
    web_search_limit = 15           # 网页搜索限制
    
# InsightEngine/utils/config.py
class Config:
    default_search_topic_globally_limit = 200    # 全局搜索限制
    default_get_comments_limit = 500             # 评论获取限制
    max_search_results_for_llm = 50              # 传给LLM的最大结果数

情感分析模型配置

python

# InsightEngine/tools/sentiment_analyzer.py
SENTIMENT_CONFIG = {
    'model_type': 'multilingual',     # 可选: 'bert', 'multilingual', 'qwen'等
    'confidence_threshold': 0.8,      # 置信度阈值
    'batch_size': 32,                 # 批处理大小
    'max_sequence_length': 512,       # 最大序列长度
}

接入不同的LLM模型

支持任意openAI调用格式的LLM提供商，只需要在/config.py中填写对应的KEY、BASE_URL、MODEL_NAME即可。

什么是openAI调用格式？下面提供一个简单的例子：

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your_api_key", 
               base_url="https://aihubmix.com/v1")

response = client.chat.completions.create(
   model="gpt-4o-mini",
   messages=[
       {'role': 'user', 
        'content': "推理模型会给市场带来哪些新的机会"}
   ],
)

complete_response = response.choices[0].message.content
print(complete_response)

更改情感分析模型

系统集成了多种情感分析方法，可根据需求选择：

1. 多语言情感分析

bash

cd SentimentAnalysisModel/WeiboMultilingualSentiment
python predict.py --text "This product is amazing!" --lang "en"

2. 小参数Qwen3微调

bash

cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_SmallQwen
python predict_universal.py --text "这次活动办得很成功"

3. 基于BERT的微调模型

bash

# 使用BERT中文模型
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/BertChinese-Lora
python predict.py --text "这个产品真的很不错"

4. GPT-2 LoRA微调模型

bash

cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/GPT2-Lora
python predict.py --text "今天心情不太好"

5. 传统机器学习方法

bash

cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_MachineLearning
python predict.py --model_type "svm" --text "服务态度需要改进"

接入自定义业务数据库

1. 修改数据库连接配置

python

# config.py 中添加您的业务数据库配置
BUSINESS_DB_HOST = "your_business_db_host"
BUSINESS_DB_PORT = 3306
BUSINESS_DB_USER = "your_business_user"
BUSINESS_DB_PASSWORD = "your_business_password"
BUSINESS_DB_NAME = "your_business_database"

2. 创建自定义数据访问工具

python

# InsightEngine/tools/custom_db_tool.py
class CustomBusinessDBTool:
    """自定义业务数据库查询工具"""
    
    def __init__(self):
        self.connection_config = {
            'host': config.BUSINESS_DB_HOST,
            'port': config.BUSINESS_DB_PORT,
            'user': config.BUSINESS_DB_USER,
            'password': config.BUSINESS_DB_PASSWORD,
            'database': config.BUSINESS_DB_NAME,
        }
    
    def search_business_data(self, query: str, table: str):
        """查询业务数据"""
        # 实现您的业务逻辑
        pass
    
    def get_customer_feedback(self, product_id: str):
        """获取客户反馈数据"""
        # 实现客户反馈查询逻辑
        pass

3. 集成到InsightEngine

python

# InsightEngine/agent.py 中集成自定义工具
from .tools.custom_db_tool import CustomBusinessDBTool

class DeepSearchAgent:
    def __init__(self, config=None):
        # ... 其他初始化代码
        self.custom_db_tool = CustomBusinessDBTool()
    
    def execute_custom_search(self, query: str):
        """执行自定义业务数据搜索"""
        return self.custom_db_tool.search_business_data(query, "your_table")

自定义报告模板

1. 在Web界面中上传

系统支持上传自定义模板文件（.md或.txt格式），可在生成报告时选择使用。

2. 创建模板文件

在 ReportEngine/report_template/ 目录下创建新的模板，我们的Agent会自行选用最合适的模板。

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🚀 Quick Start

bash

# 基础依赖安装
pip install -r requirements.txt

# uv版本命令（更快速安装）
uv pip install -r requirements.txt
# 如果不想使用本地情感分析模型（算力需求很小，默认安装cpu版本），可以将该文件中的"机器学习"部分注释掉再执行指令

📝 Limitations & Considerations

• Benchmark scores may vary based on evaluation methodology and hardware configuration.
• VRAM requirements are estimates; actual usage depends on quantization and batch size.
• FNI scores are relative rankings and may change as new models are added.
• Source: Unknown

🐙 Data Source: GitHub ↗

🔄 Daily sync (03:00 UTC)

AI Summary: Based on GitHub metadata. Not a recommendation.

📊 FNI Methodology 📚 Knowledge Baseℹ️ Verify with original source

🛡️ Model Transparency Report

Verified data manifest for traceability and transparency.

100% Data Disclosure Active

🆔 Identity & Source

id: gh-model--666ghj--bettafish
source: github
author: 666ghj
tags: agent-frameworkdata-analysismulti-agent-systemnlppublic-opinion-analysispython3sentiment-analysisllmsdeep-researchdeep-searchpython

⚙️ Technical Specs

architecture: null
params billions: null
context length: null
pipeline tag: other

📊 Engagement & Metrics

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Free2AITools Constitutional Data Pipeline: Curated disclosure mode active. (V15.x Standard)

Welcome to Free2AI Tools!

Smart Search

FNI Score

You're All Set!

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Technical Deep Dive

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2. 配置说明

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1. 创建环境

如果使用Conda

如果使用uv

2. 安装 PDF 导出所需系统依赖（可选）

3. 安装依赖包

4. 安装Playwright浏览器驱动

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6.1 完整系统启动（推荐）

6.2 单独启动某个Agent

6.3 爬虫系统单独使用

6.4 命令行报告生成工具

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Agent配置参数

情感分析模型配置

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更改情感分析模型

1. 多语言情感分析

2. 小参数Qwen3微调

3. 基于BERT的微调模型

4. GPT-2 LoRA微调模型

5. 传统机器学习方法

接入自定义业务数据库

1. 修改数据库连接配置

2. 创建自定义数据访问工具

3. 集成到InsightEngine

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1. 在Web界面中上传

2. 创建模板文件

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