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腾讯云AI代码助手编程挑战赛-FinChat

news 来源：原创 2025/5/8 16:09:58

作品简介

FinChat 是一款极具创新性的智能股票分析工具，依托国内顶尖大语言模型打造而成。它专为日常忙碌、无暇顾及金融市场，却又手握闲钱渴望投资的人群量身定制。核心功能包括：

  • 自动剖析股票数据：迅速生成深度专业研报。
  • 实时互动咨询：随时解答投资疑问。
  • 私人投资助手：中立客观，助力明智决策。

通过打破信息壁垒，FinChat 帮助用户洞悉市场环境，为投资者提供科学的投资建议。

技术架构

FinChat 采用分层技术架构，高效灵活，具有现代化技术特性：

  • 前端：使用 React + TypeScript，搭配 Server-Sent Events (SSE)，实现实时交互的流畅体验。
  • 后端：基于 FastAPI 框架，结合 ReAct 架构智能 Agent，承担实时数据抓取和分析功能。
  • AI 引擎：融入 GLM-4-plus 和 Deepseek-chat，配合 LlamaIndex 和 RAG 技术，增强智能处理能力。

核心技术栈：

  • 前端：React Hooks，状态管理精细化。
  • 后端：FastAPI + Uvicorn 提供高性能服务。
  • 数据处理：Pandas、NumPy，支持复杂计算。
  • 部署：模块化设计，适配多种 LLM 接入。

实现过程

开发环境

  • 后端语言：Python（FastAPI 框架）。
  • 前端开发：React + TypeScript。
  • 工具链：Visual Studio Code，Node.js 管理依赖包。

开发流程

  1. 需求调研：深入分析目标用户痛点，明确功能需求。
  2. 设计阶段：架构选型与数据库规划。
  3. 编码实现：团队协作开发，结合单元测试保障质量。
  4. 集成测试：模块整合与功能验收。
  5. 优化迭代：依据反馈持续改进，保证功能与稳定性。

关键技术亮点

  • ReAct Agent 自主编码机制：动态决策，场景灵活应对。
  • RAG 增强工具调用：实时整合海量信息，深度挖掘数据价值。
  • Agent 自反思与优化：内置学习与优化模块，确保系统不断进化。
  • 流式响应机制：即时反馈用户提问，提升交互体验。
  • 上下文管理创新：精准调用工具库，确保分析准确高效。

腾讯云 AI 代码助手助力

腾讯云 AI 代码助手在开发中发挥了重要作用：

  • 代码自动补全：加速接口开发。
  • 智能推荐算法：提供复杂场景优化思路。
  • 错误诊断与修复建议：调试 Agent 代码时尤为关键。

使用说明

安装部署

  1. 克隆项目：
   git clone https://github.com/XingYu-Zhong/FinChat.gitcd FinChat
  1. 创建并激活虚拟环境（推荐）：
conda create -n finchat python=3.11
conda activate finchat
  1. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境变量：
    创建 .env 文件，添加以下内容：
zhipu_api_key=your_zhipu_api_key
zhipu_base_url=your_zhipu_base_url
deepseek_api_key=your_deepseek_api_key
deepseek_base_url=your_deepseek_base_url
  1. 启动后端服务：
uvicorn main:app --reload

服务运行在 http://0.0.0.0:8000。

  1. 启动前端服务：
cd frontend
npm install
npm start

前端服务运行在 http://0.0.0.0:3000。

操作指南
1. 登录系统：进入简洁直观的界面。
2. 股票搜索：输入股票代码或名称，系统启动分析。
3. 模块切换：通过左侧菜单查看研报、发起问答。
4. 动态交互：实时获取深度分析与专业建议。

效果展示

更多信息与代码示例请参阅 GitHub 项目主页。
https://github.com/XingYu-Zhong/FinChat
在这里插入图片描述

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