Description: 微舆：人人可用的多Agent舆情分析助手，打破信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策！从0实现，不依赖任何框架。

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⚡ 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：

有赞助LLM算力福利！编程拼车codecodex.ai；编程算力VibeCodingAPI.ai：

1. 所罗门博客LionCC.ai已更新《BettaFish 微舆系统 - LionCC API 部署配置完全指南》正在二开优化一键部署和云服务器调用方案。 2. VibeCodingapi.ai狮子算力平台已经适配《BettaFish 微舆系统》所有LLM模型含claude code和openai codex和gemini cli编程开发三巨头算力。额度价格，只要一比一（100元等于100美刀额度） 3. Codecodex.ai狮子编程拼车系统，已实现无IP门槛绕过claude code和openai codex封锁，按官方部署教程后切换BASE_URL调用地址和Token key调用密钥即可使用最强编程模型。所罗门LionCC赞助BettaFish 微舆福利：打开codecodex.ai狮子编程频道扫码加入微信社群，注册VibeCodingapi.ai狮子算力，统一送20刀API额度（仅限前一千名）

按用量付费的企业级AI资源平台，提供市场上全面的AI模型和API，以及多种在线AI应用：

302.AI是一个按用量付费的企业级AI资源平台，提供市场上最新、最全面的AI模型和API，以及多种开箱即用的在线AI应用。

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。

🏗️ 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

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 │ ├── 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 │ ├── logo_compressed.png │ ├── framework.png │ └── ... ├── 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_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：

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）。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

显示详细日志

python report_engine_only.py --verbose

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
文件命名格式：final_report_{主题}_{时间戳}.html/pdf

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

⚙️ 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://api.siliconflow.cn/v1")

response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=[ {'role': 'user', 'content': "推理模型会给市场带来哪些新的机会"} ], )

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

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。

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！

请阅读以下贡献指南：
- CONTRIBUTING.md

🦖 下一步开发计划

现在系统只完成了"三板斧"中的前两步，即：输入要求->详细分析，还缺少一步预测，直接将他继续交给LLM是不具有说服力的。

目前我们经过很长一段时间的爬取收集，拥有了大量全网话题热度随时间、爆点等的变化趋势热度数据，已经具备了可以开发预测模型的条件。我们团队将运用时序模型、图神经网络、多模态融合等预测模型技术储备于此，实现真正基于数据驱动的舆情预测功能。

⚠️ 免责声明

重要提醒：本项目仅供学习、学术研究和教育目的使用

合规性声明：
本项目中的所有代码、工具和功能均仅供学习、学术研究和教育目的使用
严禁将本项目用于任何商业用途或盈利性活动
严禁将本项目用于任何违法、违规或侵犯他人权益的行为
爬虫功能免责：
项目中的爬虫功能仅用于技术学习和研究目的
使用者必须遵守目标网站的robots.txt协议和使用条款
使用者必须遵守相关法律法规，不得进行恶意爬取或数据滥用
因使用爬虫功能产生的任何法律后果由使用者自行承担
数据使用免责：
项目涉及的数据分析功能仅供学术研究使用
严禁将分析结果用于商业决策或盈利目的
使用者应确保所分析数据的合法性和合规性
技术免责：
本项目按"现状"提供，不提供任何明示或暗示的保证
作者不对使用本项目造成的任何直接或间接损失承担责任
使用者应自行评估项目的适用性和风险
责任限制：
使用者在使用本项目前应充分了解相关法律法规
使用者应确保其使用行为符合当地法律法规要求
因违反法律法规使用本项目而产生的任何后果由使用者自行承担

请在使用本项目前仔细阅读并理解上述免责声明。使用本项目即表示您已同意并接受上述所有条款。

📄 许可证

本项目采用 GPL-2.0许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

🎉 支持与联系

获取帮助

常见问题解答：https://github.com/666ghj/BettaFish/issues/185

项目主页：GitHub仓库
问题反馈：Issues页面
功能建议：Discussions页面

联系方式

📧 邮箱：hangjiang@bupt.edu.cn

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🏗️ 系统架构

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一次完整分析流程

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🚀 快速开始（Docker）

1. 启动项目

2. 配置说明

数据库配置（PostgreSQL）

大模型配置

🔧 源码启动指南

环境要求

1. 创建环境

如果使用Conda

创建conda环境

如果使用uv

创建uv环境

2. 安装 PDF 导出所需系统依赖（可选）

3. 安装依赖包

基础依赖安装

uv版本命令（更快速安装）

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

安装浏览器驱动（用于爬虫功能）

5. 配置LLM与数据库

====================== 数据库配置 ======================

数据库主机，例如localhost 或 127.0.0.1

数据库端口号，默认为3306

数据库用户名

数据库密码

数据库名称

数据库字符集，推荐utf8mb4，兼容emoji

数据库类型postgresql或mysql

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

Media Agent

6. 启动系统

6.1 完整系统启动（推荐）

在项目根目录下，激活conda环境

启动主应用即可

在项目根目录下，激活uv环境

启动主应用即可

6.2 单独启动某个Agent

启动QueryEngine

启动MediaEngine

启动InsightEngine

6.3 爬虫系统单独使用

进入爬虫目录

项目初始化

运行话题提取（获取热点新闻和关键词）

运行完整爬虫流程

仅运行话题提取

仅运行深度爬取

6.4 命令行报告生成工具

基本使用（自动从文件名提取主题）

指定报告主题

跳过PDF生成（即使系统支持）

显示详细日志

查看帮助信息

⚙️ 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

QueryEngine/utils/config.py

MediaEngine/utils/config.py

InsightEngine/utils/config.py

情感分析模型配置

InsightEngine/tools/sentiment_analyzer.py

接入不同的LLM模型

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

使用BERT中文模型