deving

internal/logic/strategy/rule/ai.go

@@ -1,11 +1,16 @@
 package rule
 
 import (
+	"context"
+	"encoding/json"
 	"fmt"
+	"os"
+	"strings"
 
 	"git.apinb.com/bsm-sdk/core/utils"
 	"git.apinb.com/quant/gostock/internal/config"
-	"git.apinb.com/quant/gostock/internal/logic/deepseek"
+	"github.com/go-deepseek/deepseek"
+	"github.com/go-deepseek/deepseek/request"
 )
 
 var (
@@ -20,16 +25,31 @@ func (r *RuleFactory) RunAi(code string) {
 		return
 	}
 
-	c := deepseek.Config{
-		APIKey:      config.Spec.DeepSeekApiKey, // 替换为你的API Key
-		BaseURL:     "https://api.deepseek.com",
-		Model:       "deepseek-chat", // 或 "deepseek-coder"
-		MaxTokens:   2000,
-		Temperature: 0.7,
+	content, err := os.ReadFile(mdPath)
+	if err != nil {
+		r.Model.AiScrore = -1
+		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("%s markdown 读取错误,%v", mdPath, err))
+		return
 	}
 
-	prompt := "你是一名资深量化投研分析师。请根据markdown格式的附件内容，给出详细总结与买入评分（0-10），输出JSON，字段：summary(500字内中文总结)、score(0-10数字)、action(买入/谨慎/观望)、risk(一句风险提示)。"
-	result, err := deepseek.ProcessMarkdownQA(c, mdPath, prompt)
+	client, _ := deepseek.NewClient(config.Spec.DeepSeekApiKey)
+	//prompt := "你是一名资深量化投研分析师,分析" + code + "这个股票，该股票的详细数据在https://markdata.apinb.com/" + code + ".md 读取这个markdown格式的内容，根据内容中的行情，财报，技术指标等数据(倒序，最新在最前面），给出基本面总结，技术面总结，舆论总结等更多方面的总结，并输出买入评分（0-10）整数，输出JSON，字段：summary(500字内中文总结)、score(0-10数字)、action(买入/谨慎/观望)、risk(一句风险提示)。"
+	prompt := "你是一名资深量化投研分析师,分析" + code + "这个股票，根据内容中的行情，财报，技术指标等数据，给出基本面总结，技术面总结，舆论总结等更多方面的总结，并输出买入评分（0-10）整数，输出JSON，字段：summary(中文总结)、summary_2025(2025年财报总结)、summary_base(基本面分析总结)、summary_tech(技术面分析总结)、score(0-10数字)、support_level(支撑位价格)、resis_level(阻力位价格)、action(买入/谨慎/观望)、risk(一句风险提示)。\r\n"
+	prompt += "内容如下：\r\n"
+	prompt += string(content)
+
+	chatReq := &request.ChatCompletionsRequest{
+		Model:  deepseek.DEEPSEEK_CHAT_MODEL,
+		Stream: false,
+		Messages: []*request.Message{
+			{
+				Role:    "system",
+				Content: prompt, // set your input message
+			},
+		},
+	}
+
+	chatResp, err := client.CallChatCompletionsChat(context.Background(), chatReq)
 	if err != nil {
 		r.Model.AiScrore = -1
 		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("处理失败: %v", err))
@@ -37,6 +57,27 @@ func (r *RuleFactory) RunAi(code string) {
 	}
 
 	// 输出JSON格式的结果
-	fmt.Println(string(result))
+	jsonBodys := strings.ReplaceAll(chatResp.Choices[0].Message.Content, "```json", "")
+	jsonBodys = strings.ReplaceAll(jsonBodys, "```", "")
+
+	var result map[string]any
+	err = json.Unmarshal([]byte(jsonBodys), &result)
+	if err != nil {
+		r.Model.AiScrore = -1
+		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("Unmarshal: %v", err))
+		return
+	}
+
+	r.Model.AiSummary = result["summary"].(string)
+	r.Model.AiSummary2025 = result["summary_2025"].(string)
+	r.Model.AiSummaryBase = result["summary_base"].(string)
+	r.Model.AiSummaryTech = result["summary_tech"].(string)
+	r.Model.AiScrore = int(result["score"].(float64))
+	r.Model.AiSupportLevel = result["support_level"].(float64)
+	r.Model.AiResisLevel = result["resis_level"].(float64)
+	r.Model.AiAction = result["action"].(string)
+	r.Model.AiRisk = result["risk"].(string)
+
+	return
 
 }