1.用户上传文件→FastAPI接收文件→MinIO持久化存储→MinerU云端解析为Markdown→LangChainRecursiveCharacterTextSplitter切分Chunk→light-embedding生成向量→Qdrant向量存储+PostgreSQL元数据持久化2.用户

本系统由四个核心功能模块组成。第一部分是智能投顾模块，作为系统的核心交互入口，能够根据用户提出的自然语言问题自动选择合适的工具，既可调用外部行情接口获取实时数据，也可查询本地向量知识库获取研报、公告等长文本信息。第二部分是行情服务模块，用于展示实时股票报价及走势图表，为用户提供直观的市场数据可视化呈

1.统一取数接口:一套函数覆盖A股、ETF、商品期货、指数、美股,输入代码即可获取标准化数据。2.实时行情:最新价、涨跌幅、成交量额、量比、换手、市值等常用字段。3.历史K线:日/周/月及分钟级别,支持前复权,返回标准OHLCV结构。4.技术指标:随K线一并计算MA、RSI、MACD、布林带、ATR

1.AI智能分析:输入股票/期货代码,自动完成取数、指标计算与评分,并调用大模型生成技术面解读,可就该标的持续追问,对话本地留存。2.技术面评分:趋势、动量、位置、量能、波动五维加权打分(0-100),规则透明可调,输出关键信号说明。3.K线图表:Canvas绘制收盘走势与MA20均线,叠加入场/止

-应用工厂模式—create_app()按需创建实例，支持开发/生产/测试三套环境-策略模式LLM客户端—统一抽象基类，当前支持DeepSeek和通义千问，扩展新模型只需实现接口-工厂模式模型调度—类级别缓存复用客户端实例，自定义参数时创建新实例-SSE流式输出—text/event-stream逐

1.数据探索与清洗模块：支持对阿里天池母婴数据集进行自动化读取，提供缺失值处理、异常值检测及用户画像特征提取功能。2.流失预测模型引擎：内置XGBoost/LightGBM等机器学习算法，自动训练模型并输出用户流失概率评分，准确识别潜在流失客户。3.SHAP模型解释器：集成SHAP值分析，量化各特征

该项目是基于gitpush前自动跑AI代码审查，SQL注入、空指针、硬编码密钥等严重问题直接拦截推送。一条命令接入，对项目零侵入，内置OWASPTop10安全审计。支持通义千问/DeepSeek/OpenAI，省token、自动更新、团队无感升级。开源工具，让AI帮你挡掉80%的低级错误。

本系统核心功能模块包括：（1）RAG智能问答—将扫地机器人产品手册、选购指南、故障排除、维护保养等PDF/TXT文档通过ChromaDB向量化存储，用户提问时自动检索最相关的知识片段，由大模型（qwen3-max）结合检索结果生成精准回答，避免大模型幻觉。（2）Agent多工具调用—基于LangGr

server/（FastAPI核心）：量表工厂、公开API、鉴权（Key/微信/短时token）、计费、异步报告生成、运营后台API、pgvector语义匹配。miniprogram/（C端小程序）：微信登录、量表广场、答题器（支持暂停续答）、报告中心、支付充值、邀请裂变、模板消息。admin-we

该项目主要用于采集网页公开信息并自动导出为结构化数据，支持提取标题、分类、日期、作者、链接、摘要、标签等字段，可输出为Excel、CSV、JSON等格式，适用于市场调研、竞品整理、内容归档、商品信息收集等场景，能够明显减少人工复制整理工作量。