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股票数据洞察应用程序 (Stock Data Insights Application)

本项目演示了如何使用 Agentic RAG（检索增强生成）工作流，针对特定公司及更广泛的股市提取新闻和财务数据洞察。它利用大语言模型 (LLM)、ChromaDB 向量数据库、LangChain、LangChain Expression Language (LCEL) 以及 LangGraph 来提供全面的分析功能。

功能特性

• 股票表现可视化：通过图表展示选定股票的历史表现。
• 特定属性数据检索：获取与特定股票相关属性的详细信息。
• 新闻聚合：呈现与特定股票或公司相关的通用新闻或特定主题文章。

架构概览

实现方法

异步爬取 (Asynchronous Scraping)

1. 新闻数据：按固定时间间隔异步爬取预定义股票池的新闻数据，并存储在 MongoDB 中。这些文档与 ChromaDB 同步，使 LLM 能够进行语义搜索，从而便捷地检索特定股票或公司的相关信息。
2. 财务数据：按固定时间间隔异步爬取选定股票的财务数据，并存储在 PostgreSQL 中。

LangGraph 工作流

新闻数据 RAG Graph

这是一个 Agentic RAG Graph，旨在从向量数据库（来自 MongoDB 的同步文档）中搜索股票新闻数据，若未找到相关文档，则执行 Web 搜索。

该图包含以下节点：

• 从数据库检索新闻 (retrieve_news)：利用 LLM、LangChain 和 Retriever Tool 在向量数据库中对特定股票主题的相关文档执行语义搜索。
• 评估文档 (grade_documents)：评估上一步检索到的文档质量，并进行评分以确定其相关性。通过条件边决定是直接生成结果，还是在文档不相关时执行额外的 Web 搜索。
• Web 搜索 (web_search)：使用集成在 LangChain 中的 TavilySearch 工具及 LLM 调用执行 Web 搜索。
• 生成结果 (generate_results)：根据用户查询及先前步骤检索到的文档生成结果。

股票数据 RAG Graph

这是一个 Agentic RAG Graph，用于从 SQL 数据库 (PostgreSQL) 中搜索股票财务数据。

该图包含以下节点：

• 生成 SQL (generate_sql)：利用 LLM 和 LangChain 根据用户输入生成 SQL 查询语句。
• 执行 SQL (execute_sql)：执行上一步生成的 SQL 查询，从数据库中提取数据。
• 生成结果 (generate_results)：利用 LLM 根据用户查询及先前步骤获取的数据生成结果。

股票图表 RAG Graph

这是一个 Agentic RAG Graph，用于从 SQL 数据库 (PostgreSQL) 中检索股票财务数据并生成可视化图表。

该图包含以下节点：

• 生成 SQL (generate_sql)：使用 LLM 和 LangChain 根据用户输入创建 SQL 查询语句。
• 执行 SQL (execute_sql)：运行先前生成的 SQL 查询以从数据库中获取数据。

API

关于详细的 API 规范，请参考附带的 openapi.json 文件。

价格统计 (GET /stock/{ticker}/price-stats)

获取特定股票代码的价格统计信息。

参数 (Args): ticker (str): 股票代码 (Stock ticker symbol)。 operation (str): 执行的操作 (例如：'highest' 最高价, 'lowest' 最低价, 'average' 平均价)。 price_type (str): 价格类型 (例如：'open' 开盘价, 'close' 收盘价, 'low' 最低价, 'high' 最高价)。 duration (int): 天数。

返回 (Returns): dict: 包含请求统计数据的股票信息。

参数说明：

• ticker: string - 股票代码
• operation: string - 执行的操作：'highest', 'lowest', 'average'
• price_type: string - 价格类型：'open', 'close', 'low', 'high'
• duration: string - 时长（天）：'1', '7', '14', '30'

图表 (GET /stock/{ticker}/chart)

获取股票价格统计数据并为特定股票返回直方图/图表。

参数 (Args): ticker (str): 股票代码。 price_type (str): 价格类型 (例如：'open', 'close', 'low', 'high')。 duration (int): 天数。

返回 (Returns): dict: 包含请求统计数据的股票信息。

参数说明：

• ticker: string - 股票代码
• price_type: string - 价格类型：'open', 'close', 'low', 'high'
• duration: string - 时长（天）：'1'