# A 股 Deep Research 私有投研平台

> 面向 A 股投资研究的私有化 Deep Research 平台。
>
> 自动抓取财经新闻 → 中文正文提取 → LLM 投资事件抽取 → 向量化 → Qdrant 知识库 → MCP/Agent 深度研究。

**项目定位**:A 股研究辅助与知识管理平台,**非**自动交易、**非**预测、**非**投资顾问。

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## 技术栈

| 模块 | 选型 |
| ---- | ---- |
| 抓取 | Crawl4AI(异步 + JS 渲染) |
| 正文提取 | GNE(中文新闻正文识别) |
| LLM | DeepSeek / Qwen(百炼) |
| Embedding | BGE-M3(本地) / Qwen Embedding(远程) |
| 向量库 | Qdrant |
| 调度 | APScheduler |
| 服务化 | MCP |
| 运行时 | Python 3.11 + uv |
| 部署 | Docker Compose |

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## 当前状态

| 已完成 | M0~M8、M9 投研 Agent Prompt、**M10 日报结构化入库** |
| --- | --- |
| 进行中 | 等待 M10 验收 |
| 下一步 | 项目整合与优化 |

详见 `continuation.md`。开发遵循 `project_plan.md` 9 个 Milestone,分阶段交付。

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## Qdrant 部署模式说明

本项目 Qdrant 支持两种运行模式,**默认本地文件模式(零依赖)**。

### 模式一:本地文件模式(默认,推荐)

```
类比:SQLite——无独立进程,Python 进程内嵌加载存储引擎
数据:data/qdrant_storage/ (纯文件,跟随项目目录)
进程:无守护进程
端口:不监听任何端口
并发:单进程串行读写(批处理场景足够)
```

**优点**:无需 Docker、无需手动安装、无需 root、树莓派 ARM64 兼容。

**启动方式**:代码中调用即自动加载,无需额外步骤。

```python
from vectorstore import make_qdrant_client, VectorStore
c = make_qdrant_client()            # 默认 path="data/qdrant_storage"
s = VectorStore(c)
# ... 读写操作 ...
s.close()
```

### 模式二:Docker Server 模式(可选,x86 推荐)

```
类比:PostgreSQL——独立守护进程,通过网络端口访问
数据:Docker volume qdrant_storage/
进程:容器 a_share_qdrant
端口:6333 (REST) / 6334 (gRPC)
并发:多客户端网络访问
```

**适用场景**:Cherry Studio 远程连接、多机共享知识库、生产环境。

```bash
# 启动 Qdrant 服务
docker compose --profile m6 up -d

# 代码中指定 host
c = make_qdrant_client(host="192.168.1.160", port=6333)
```

**注意**:树莓派 5 ARM64 内核使用 16KB 内存页,Qdrant 官方 Docker 镜像内置的 jemalloc 仅支持 4KB 页,**在树莓派上会启动即崩溃**(`exit 134`)。树莓派请使用本地文件模式。

---

## 快速开始

### 统一 CLI

所有操作通过 `a-share` 命令完成,替代之前的 8 个脚本入口:

```bash
# 模块操作
uv run a-share crawl                     # M1 抓取
uv run a-share crawl --source cls        # 单源
uv run a-share extract --date 20260616   # M2 提取
uv run a-share dedup --date 20260616     # M3 去重
uv run a-share events --date 20260616    # M4 LLM 抽取
uv run a-share events --provider qwen    # 切换 LLM
uv run a-share embed --date 20260616     # M5 向量化
uv run a-share ingest --date 20260616    # M6 入库

# 全链路
uv run a-share pipeline --once           # 立即执行全链路

# 检索(直接查 Qdrant,无需写代码或配 Cherry Studio)
uv run a-share search "宁德时代固态电池"
uv run a-share search "政策" --source cls --sentiment positive
uv run a-share search "风险" --stock 001212 --min-importance 3

# 日报(结构化入库, 不再生成 HTML; API/前端另行实现, 读取 MySQL news_ 表)
uv run a-share report                     # 生成今日日报并入 myquant 库
uv run a-share report --date 20260616     # 指定日期
uv run a-share report-import              # 历史日报 HTML 解析入库(幂等)
uv run a-share pipeline --once --report   # 全链路末尾自动生成日报

# 状态总览
uv run a-share status
```

### 环境准备

```bash
# 1. 安装 uv (macOS)
brew install uv

# 2. 创建虚拟环境并同步依赖
uv sync

# 3. 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填写 API Key 等敏感配置

# 4. 验证 Python 版本(应为 3.11.x)
uv run python --version

# 5. 首次安装浏览器(Crawl4AI 依赖 Playwright Chromium)
uv run python -m playwright install chromium
```

### 运行抓取(M1)

```bash
# 抓取全部启用源
uv run python -m scripts.run_crawler

# 只抓单个源
uv run python -m scripts.run_crawler --source cls

# 只试跑不写文件
uv run python -m scripts.run_crawler --no-save

# 调试日志
uv run python -m scripts.run_crawler --log-level DEBUG
```

抓取产物路径:`data/raw/{source_id}/{YYYYMMDD}/`

- `{url_hash}.html`  原始 HTML
- `{url_hash}.md`    Crawl4AI 输出的 Markdown
- `index.jsonl`      元数据(每行一条 CrawlResult,不含正文大字段)

日志:`logs/crawler.log`(自动轮转 10MB,保留 5 份)

### 运行正文提取(M2)

M2 以 M1 的产物为输入,从 HTML 抽出标准化 `Article`(标题/正文/时间/作者/图片)。

```bash
# 处理今日所有源
uv run python -m scripts.run_extractor

# 指定日期
uv run python -m scripts.run_extractor --date 20260616

# 只处理单个源
uv run python -m scripts.run_extractor --source sina --date 20260616
```

提取产物路径:`data/processed/{source_id}/{YYYYMMDD}/`

- `{url_hash}.json`  完整 Article(含正文)
- `index.jsonl`      扁平元数据(每行一条,不含正文,便于检索)

日志:`logs/extractor.log`

### 运行去重(M3)

M3 在 M2 输出之上做三层判重(URL Hash → 内容 Hash → SimHash 模糊),指纹持久化到 SQLite。

```bash
# 处理今日全部源
uv run python -m scripts.run_dedup

# 指定日期
uv run python -m scripts.run_dedup --date 20260616

# 只处理单源
uv run python -m scripts.run_dedup --source sina --date 20260616

# 调阈值/窗口
uv run python -m scripts.run_dedup --simhash-threshold 3 --window-days 30

# 重建指纹库(全量重跑时使用)
uv run python -m scripts.run_dedup --reset
```

去重产物路径:

- `data/dedup/fingerprints.sqlite3`         指纹库(跨日累积)
- `data/deduped/{YYYYMMDD}/uniques/{url_hash}.json`  唯一文章(可送 M4+ 处理)
- `data/deduped/{YYYYMMDD}/duplicates.jsonl`        重复记录(含命中层 / 命中目标)

日志:`logs/dedup.log`

### 运行 LLM 事件抽取(M4)

M4 调用 DeepSeek 或 Qwen,从 M3 唯一文章中抽取结构化投资事件(stock_codes/sentiment/importance/event_type 等)。

```bash
# 默认 DeepSeek(读 .env 的 DEEPSEEK_API_KEY)
uv run python -m scripts.run_event_extraction --date 20260616

# 切换 Qwen(百炼)
uv run python -m scripts.run_event_extraction --provider qwen --date 20260616

# 指定模型
uv run python -m scripts.run_event_extraction --provider qwen --model qwen-plus

# 联调小批量
uv run python -m scripts.run_event_extraction --limit 5

# 提速(并发,默认 3)
uv run python -m scripts.run_event_extraction --concurrency 5

# 跳过 M3,直接读 M2 处理产物(单源)
uv run python -m scripts.run_event_extraction --no-deduped --source cls
```

抽取产物路径:`data/events/{YYYYMMDD}/`

- `{url_hash}.json`  完整 ExtractedEvent
- `index.jsonl`      扁平摘要(每行一条)
- `failed.jsonl`     失败列表(若有)

环境变量(`.env`):
- `LLM_PROVIDER`     默认 `deepseek`,可选 `qwen`
- `LLM_MODEL`        覆盖默认模型
- `LLM_TEMPERATURE`  默认 0.1
- `LLM_TIMEOUT_SEC`  默认 60
- `DEEPSEEK_API_KEY` / `DEEPSEEK_BASE_URL`
- `DASHSCOPE_API_KEY` / `QWEN_BASE_URL`

日志:`logs/llm.log`

### 运行 Embedding 向量化(M5)

M5 把 M4 输出的事件用 DashScope `text-embedding-v3`(默认,1024 维)或本地 BGE-M3 向量化。

```bash
# 默认 DashScope(读 .env 的 DASHSCOPE_API_KEY)
uv run python -m scripts.run_embedding --date 20260616

# 强制覆盖 provider/model(避免 .env 旧值干扰)
uv run python -m scripts.run_embedding --provider dashscope --model text-embedding-v3

# 用 M3 唯一文章为输入(跳过 M4 事件)
uv run python -m scripts.run_embedding --input deduped

# 用 M2 处理产物为输入(跳过 M3/M4)
uv run python -m scripts.run_embedding --input articles --source cls

# 启用本地 BGE-M3(需先 uv sync --extra local-embedding)
uv run python -m scripts.run_embedding --provider local-bge
```

输出路径:`data/embeddings/{YYYYMMDD}/`

- `{url_hash}.json`  完整 EmbeddingResult(含 1024 维向量)
- `index.jsonl`      扁平摘要(不含向量)
- `failed.jsonl`     失败列表

环境变量(`.env`):
- `EMBEDDING_PROVIDER`           默认 `dashscope`,可选 `local-bge`
- `DASHSCOPE_EMBEDDING_MODEL`    DashScope 模型(默认 `text-embedding-v3`)
- `LOCAL_EMBEDDING_MODEL`        本地模型(默认 `BAAI/bge-m3`)
- `DASHSCOPE_API_KEY` / `QWEN_BASE_URL`(M4 已配)

日志:`logs/embedding.log`

### 运行 Qdrant 入库与检索(M6)

M6 把 M5 的嵌入向量 + M4 的事件标签写入 Qdrant 本地知识库(文件模式,无需 Docker)。

```bash
# 入库(默认本地文件模式 data/qdrant_storage/)
uv run python -m scripts.run_qdrant_ingest --date 20260616

# 重建 collection + 全量入库
uv run python -m scripts.run_qdrant_ingest --recreate

# 试跑 N 条
uv run python -m scripts.run_qdrant_ingest --limit 10

# 指定存储路径
uv run python -m scripts.run_qdrant_ingest --path /mnt/data/qdrant

# 内存模式(测试)
uv run python -m scripts.run_qdrant_ingest --memory
```

检索示例:

```python
from vectorstore import VectorStore, SearchFilter, make_qdrant_client
import json

c = make_qdrant_client()
store = VectorStore(c)

# 基础语义检索
probe = json.load(open("data/embeddings/20260616/abc.json"))
hits = store.query(query_vector=probe["vector"], top_k=10)

# 结构化过滤
hits = store.query(
    query_vector=probe["vector"], top_k=10,
    filter=SearchFilter(source_id="cls", importance_min=3, sentiment="positive"),
)
store.close()
```

环境变量(`.env`):
- `QDRANT_COLLECTION`   Collection 名(默认 `a_share_news`)
- `QDRANT_HOST`/`QDRANT_PORT`  远程 HTTP 模式(不常用)

日志:`logs/qdrant.log`

### 运行全链路定时任务(M7)

M7 把 M1→M6 串成一个 Pipeline,支持单次执行和定时守护。

```bash
# 立即执行一次全链路
uv run python -m scripts.run_scheduler --once

# 指定日期
uv run python -m scripts.run_scheduler --once --date 20260616

# 只执行部分步骤(逗号分隔)
uv run python -m scripts.run_scheduler --once --steps crawler,extractor,llm

# 启动定时守护进程(按 .env 中 SCHEDULE_TIMES 自动触发)
uv run python -m scripts.run_scheduler
```

定时时间由 `.env` 中 `SCHEDULE_TIMES` 控制(默认 `07:00,12:00,18:00,22:00`)。

Pipeline 总耗时约 4-5 分钟(100 篇文章),其中 M1 抓取(含浏览器渲染)最耗时(~3 分钟)。

日志:`logs/scheduler.log`

### MCP 服务(M8)

M8 暴露 5 个 MCP 工具给 Cherry Studio / Claude Code,对接 Qdrant 知识库。

**5 个工具**:

| 工具 | 功能 | 过滤字段 |
| --- | --- | --- |
| `search_news` | 通用语义检索 | - |
| `search_company_news` | 按公司检索 | company_names |
| `search_industry_news` | 按行业检索 | industries |
| `search_stock_events` | 按股票代码检索 | stock_codes |
| `search_sentiment_trend` | 按情绪检索+统计 | sentiment |

**Cherry Studio 配置**(设置 → MCP 服务器 → 添加):

```json
{
  "mcpServers": {
    "a-share-research": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "scripts.run_mcp_server"],
      "cwd": "/home/pi/news"
    }
  }
}
```

**Claude Code 配置**(`.mcp.json`):

```json
{
  "mcpServers": {
    "a-share-research": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "-m", "scripts.run_mcp_server"],
      "cwd": "/home/pi/news"
    }
  }
}
```

**调试**(HTTP SSE 模式,浏览器访问 `http://<host>:8765/sse`):

```bash
uv run python -m scripts.run_mcp_server --sse 8765
```

日志:`logs/mcp_server.log`

**使用示例**(在 Cherry Studio / Claude Code 中输入):

```
用 search_news 搜索"宁德时代固态电池最新进展"

用 search_stock_events 查 300750 最近的重大事件

用 search_sentiment_trend 分析"AI 算力"相关新闻的情绪变化

用 search_company_news 搜"贵州茅台"关于价格调整的新闻

用 search_industry_news 搜"半导体"行业的最新政策
```

**工作原理**:每个查询 → DashScope 嵌入 → Qdrant 语义检索(2.3ms)→ 格式化 Markdown 返回。

#### systemd 部署(推荐)

将调度器安装为系统服务,开机自启、崩溃自动重启。

```bash
# 安装
sudo cp scripts/a-share-research.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable a-share-research

# 日常操作
sudo systemctl start a-share-research     # 启动
sudo systemctl stop a-share-research      # 停止
sudo systemctl restart a-share-research   # 重启
sudo systemctl status a-share-research    # 查看状态

# 查看日志
journalctl -u a-share-research -f         # 实时
tail -f logs/scheduler.log               # 文件
```

服务进程:`uv run python -m scripts.run_scheduler`(PID 见 `systemctl status`)

### 修改新闻源

编辑 `configs/sources.yaml`,字段说明见文件顶部注释。新增源**无需改代码**(配置驱动原则)。

### 运行测试

```bash
uv run pytest                                  # 单元测试(默认排除集成)
uv run pytest -m integration                   # 真实抓取烟测(需联网+浏览器)
uv run pytest tests/test_crawler.py -v
uv run pytest tests/test_crawler.py::test_extract_article_links_basic
uv run pytest --cov=crawler                    # 覆盖率
```

### 代码质量

```bash
uv run ruff check .       # Lint
uv run ruff format .      # 格式化
uv run mypy crawler/      # 类型检查
```

### Docker(M6 起启用)

```bash
docker compose --profile m6 up -d   # 启动 Qdrant
docker compose logs -f
docker compose down
```

---

## 目录结构

```
news/
├─ crawler/        # M1 新闻抓取(Crawl4AI)
├─ extractor/      # M2 中文正文提取(GNE)
├─ dedup/          # M3 三层去重
├─ llm/            # M4 投资事件抽取
├─ embedding/      # M5 向量生成
├─ vectorstore/    # M6 Qdrant 客户端封装
├─ scheduler/      # M7 定时任务
├─ mcp_server/     # M8 MCP 服务
├─ api/            # 对外接口
├─ app/            # 应用入口
├─ configs/        # 网站源 / 系统配置(YAML)
├─ prompts/        # LLM Prompt 模板
├─ tests/          # pytest 测试
├─ scripts/        # 运维脚本(含 run_crawler)
├─ docs/           # 设计文档与决策记录
├─ logs/           # 运行日志(git ignored)
├─ data/           # 抓取与缓存(git ignored)
├─ pyproject.toml
├─ docker-compose.yml
├─ .env.example
├─ CLAUDE.md       # Claude Code 开发约束
├─ project_plan.md # 项目计划
├─ continuation.md # 上下文恢复
└─ README.md
```

---

## 开发约束

详见 `CLAUDE.md`。关键纪律:

- 分阶段开发,每个 Milestone 验收通过后再进入下一个;
- 配置驱动,不硬编码;
- 异常必须记录日志并显式抛出;
- 所有新增代码须含类型注解;
- Prompt 单独文件维护,不写死在代码里;
- 代码用英文命名,注释/文档用中文。

---

## 许可

私有项目,未授权禁止使用与传播。
