基於 CrewAI 多智能體協作的智能紫微斗數分析平台
紫微斗數 AI 分析系統是一個創新的智能命理分析平台，採用 CrewAI + MCP 雙架構設計，通過多智能體協作提供專業、準確、個性化的紫微斗數分析服務。
- 🤖 多智能體協作：Claude、GPT、Domain 三大專業 Agent 協同工作
- 🔧 MCP 工具集成：統一的工具調用協議，模組化設計
- 🧠 RAG 知識增強：整合專業紫微斗數知識庫
- 🎨 雙架構支援：CrewAI + Legacy 架構無縫切換
- 📱 現代化界面：React 前端 + FastAPI 後端
- ⚡ 高性能處理：異步處理，快速響應
graph TB
subgraph "前端層 Frontend"
UI[React 用戶界面]
UI --> |HTTP 請求| API
end
subgraph "API 層 API Gateway"
API[FastAPI 服務器]
API --> |路由分發| MAIN
end
subgraph "核心系統 Core System"
MAIN[ZiweiAISystem 主控制器]
MAIN --> |架構選擇| CREW
MAIN --> |架構選擇| LEGACY
subgraph "CrewAI + MCP 架構"
CREW[CrewAI 管理器]
CREW --> CLAUDE[Claude Agent]
CREW --> GPT[GPT Agent]
CREW --> DOMAIN[Domain Agent]
CLAUDE --> MCP[MCP 工具集]
GPT --> MCP
DOMAIN --> MCP
subgraph "MCP 工具層"
MCP --> SCRAPER[紫微爬蟲工具]
MCP --> RAG[RAG 知識工具]
MCP --> FORMAT[格式化工具]
MCP --> VALID[數據驗證工具]
end
end
subgraph "Legacy Multi-Agent 架構"
LEGACY[Legacy 管理器]
LEGACY --> AGENTS[傳統 Agents]
end
end
subgraph "數據層 Data Layer"
SCRAPER --> WEB[紫微斗數網站]
RAG --> VDB[向量數據庫]
VDB --> KB[知識庫 PDF]
FORMAT --> LLM[LLM 模型]
VALID --> RULES[驗證規則]
end
style UI fill:#e1f5fe
style API fill:#f3e5f5
style CREW fill:#e8f5e8
style MCP fill:#fff3e0
style VDB fill:#fce4ec
sequenceDiagram
participant User as 👤 用戶
participant Frontend as 🌐 React 前端
participant API as 🚀 FastAPI 後端
participant CrewAI as 🤖 CrewAI 管理器
participant Claude as 🧠 Claude Agent
participant GPT as 💬 GPT Agent
participant Domain as 🎯 Domain Agent
participant MCP as 🔧 MCP 工具
participant RAG as 📚 RAG 系統
User->>Frontend: 輸入出生資料
Frontend->>API: POST /analyze
API->>CrewAI: 創建分析任務
CrewAI->>Claude: 任務1: 數據提取與驗證
Claude->>MCP: 調用 data_validator
MCP-->>Claude: 驗證結果
Claude->>MCP: 調用 ziwei_scraper
MCP-->>Claude: 命盤數據
CrewAI->>GPT: 任務2: 知識檢索與分析
GPT->>MCP: 調用 rag_knowledge
MCP->>RAG: 檢索相關知識
RAG-->>MCP: 知識內容
MCP-->>GPT: 分析結果
CrewAI->>Domain: 任務3: 專業解讀
Domain->>MCP: 調用 format_output
MCP-->>Domain: 格式化結果
CrewAI-->>API: 完整分析報告
API-->>Frontend: JSON 響應
Frontend-->>User: 顯示分析結果
- 🐍 Python 3.11+：主要開發語言
- 🤖 CrewAI 0.148.0：多智能體協作框架
- 🚀 FastAPI 0.116.1：現代化 Web 框架
- 🧠 LangChain：LLM 應用開發框架
- 📊 ChromaDB：向量數據庫
- 🔍 BGE-M3：文本嵌入模型
- ⚡ Uvicorn：ASGI 服務器
- ⚛️ React 18.0+：用戶界面框架
- 🎨 Material-UI：UI 組件庫
- 📡 Axios：HTTP 客戶端
- 🔄 React Router：路由管理
- 🤖 OpenAI GPT-4o：創意表達和格式化
- 🧠 Anthropic Claude：邏輯推理和深度分析
- 📚 BGE-M3：文本嵌入和檢索
功能：從紫微斗數網站獲取命盤數據
輸入：出生年月日時、性別
輸出：完整的紫微斗數命盤信息
特點：
- 自動解析命盤結構
- 提取主星、輔星信息
- 識別宮位配置功能：檢索紫微斗數專業知識
輸入：查詢關鍵詞、上下文類型
輸出：相關知識片段和來源
特點：
- 基於 BGE-M3 嵌入模型
- 支援語義搜索
- 知識來源可追溯功能：將分析結果格式化為用戶友好的形式
輸入：原始分析內容、輸出格式
輸出：結構化的分析報告
特點：
- 支援多種輸出格式
- 自動排版和美化
- 個性化表達風格功能：驗證輸入數據的完整性和正確性
輸入：用戶輸入的出生資料
輸出：驗證結果和錯誤提示
特點：
- 多層次驗證邏輯
- 智能錯誤提示
- 數據完整性檢查# 用途：GPT Agent 和輸出格式化
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# 使用場景：
# - GPT Agent 的創意表達和人性化解釋
# - 最終結果的格式化和美化
# - 用戶友好的語言轉換# 用途：Claude Agent 的邏輯推理和深度分析
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
# 使用場景：
# - 複雜邏輯推理和分析
# - 深度的命理解讀
# - 專業術語的準確使用- 複製
.env.example為.env - 填入您的 API 密鑰
- 重啟系統以載入新配置
角色定位: 深度分析和邏輯推理專家
主要任務:
- 數據提取與驗證
- 命盤結構分析
- 邏輯關係推導
- 專業術語解釋
核心能力:
- 強大的邏輯推理能力
- 準確的數據處理
- 專業的命理知識
- 嚴謹的分析方法角色定位: 創意表達和人性化解釋專家
主要任務:
- 知識檢索與整合
- 創意性解讀
- 人性化表達
- 情感化描述
核心能力:
- 豐富的創意表達
- 靈活的語言運用
- 情感化的描述
- 用戶友好的解釋角色定位: 特定領域專業分析專家
主要任務:
- 專業領域深度分析
- 輸出格式化
- 結果整合
- 品質控制
核心能力:
- 專業領域知識
- 精確的分析能力
- 高品質的輸出
- 一致性保證graph LR
A[用戶請求] --> B[任務分配]
B --> C[Claude: 數據處理]
B --> D[GPT: 知識檢索]
B --> E[Domain: 專業分析]
C --> F[結果整合]
D --> F
E --> F
F --> G[品質檢查]
G --> H[最終輸出]
設計理念: 確保準確提取和驗證用戶輸入的出生資料
優化策略:
- 多重驗證機制
- 錯誤處理和提示
- 數據格式標準化
- 邊界條件檢查設計理念: 精確檢索相關的紫微斗數知識
優化策略:
- 語義相似度匹配
- 上下文相關性過濾
- 知識來源權重分配
- 多角度知識整合設計理念: 基於命盤數據進行深度邏輯分析
優化策略:
- 結構化推理流程
- 多層次分析框架
- 邏輯一致性檢查
- 專業術語準確性設計理念: 將分析結果轉換為用戶友好的表達
優化策略:
- 個性化表達風格
- 情感化語言運用
- 結構化內容組織
- 視覺化元素整合
功能特點：
- 直觀的表單設計
- 實時數據驗證
- 友好的錯誤提示
- 響應式布局
功能特點：
- 實時進度顯示
- Agent 協作過程可視化
- 動態載入動畫
- 用戶體驗優化
功能特點：
- 結構化結果展示
- 多維度分析內容
- 互動式圖表
- 可導出和分享
功能特點：
- 完整的分析報告
- 專業的排版設計
- 豐富的視覺元素
- 個性化建議
系統特點：
- 多智能體協作日誌
- 實時處理狀態
- 詳細的執行追蹤
- 性能監控指標
功能特點：
- 完整的 API 文檔
- 互動式測試界面
- 詳細的參數說明
- 響應格式展示
sequenceDiagram
participant U as 用戶
participant F as React 前端
participant A as FastAPI 後端
participant C as CrewAI 系統
U->>F: 填寫出生資料
F->>F: 前端驗證
F->>A: POST /analyze
A->>C: 啟動多智能體分析
C->>A: 返回分析結果
A->>F: JSON 響應
F->>U: 展示分析報告
## 📁 文件架構說明
crewai/
├── 📋 README.md # 項目說明文檔
├── 🚀 main.py # 主程式入口（雙架構支援）
├── 🌐 api_server.py # FastAPI 服務器
├── ⚙️ performance_config.py # 性能配置
├── 📦 requirements_essential.txt # 核心依賴包
│
├── 🤖 src/ # 源代碼目錄
│ ├── 🤖 crew/ # CrewAI 多智能體系統
│ │ ├── 👥 agents/ # Agent 定義
│ │ ├── 🔧 tools/ # MCP 工具集
│ │ └── 📋 crew_manager.py # CrewAI 管理器
│ │
│ ├── ⚙️ config/ # 配置管理
│ │ ├── 🔧 settings.py # 系統設置
│ │ └── 🤖 crewai_config.py # CrewAI 配置
│ │
│ ├── 🔍 rag/ # RAG 知識系統
│ │ ├── 📚 rag_system.py # RAG 主系統
│ │ ├── 🗄️ vector_store.py # 向量數據庫
│ │ └── 🧠 bge_embeddings.py # BGE 嵌入模型
│ │
│ ├── 🎭 agents/ # Legacy Agents
│ ├── 📝 prompts/ # Prompt 模板
│ ├── 📤 output/ # 輸出格式化
│ └── 🛠️ utils/ # 工具函數
│
├── 🌐 frontend/ # React 前端
│ ├── 📦 package.json # 前端依賴
│ ├── 🌍 public/ # 靜態資源
│ └── 💻 src/ # 前端源碼
│
├── 🔧 mcp_server/ # 統一 MCP 服務器
│ ├── 🖥️ server.py # MCP 服務器主程式
│ └── 🔧 tools/ # MCP 工具實現
│
├── 📊 data/ # 數據目錄
│ ├── 📚 knowledge/ # 知識庫文件
│ └── 🗄️ vector_db/ # 向量數據庫
│
└── 📚 docs/ # 文檔目錄
└── 📖 rag_setup_guide.md # RAG 設置指南
# 主要執行文件
python api_server.py
# 或使用 uvicorn
uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload# 進入前端目錄
cd frontend
# 安裝依賴（首次）
npm install
# 啟動開發服務器
npm start# 獨立啟動 MCP 服務器
python mcp_server/server.py --standalone協作模式:
- 任務並行處理：多個 Agent 同時工作，提高效率
- 專業分工：每個 Agent 專注於特定領域
- 結果整合：智能合併多個分析結果
- 品質保證：多重檢查和驗證機制
技術優勢:
- 降低單點故障風險
- 提高分析準確性
- 增強系統可靠性
- 支援複雜任務處理設計理念:
- 標準化工具接口
- 模組化功能設計
- 統一錯誤處理
- 可觀測性增強
實現優勢:
- 工具與 Agent 解耦
- 易於擴展和維護
- 統一的調用協議
- 完整的執行日誌graph TD
A[出生資料] --> B[命盤生成]
B --> C[基礎分析]
C --> D[深度解讀]
D --> E[個性化建議]
C --> C1[主星分析]
C --> C2[宮位解讀]
C --> C3[格局判斷]
D --> D1[性格特質]
D --> D2[運勢走向]
D --> D3[人際關係]
E --> E1[事業建議]
E --> E2[感情指導]
E --> E3[財運分析]
分析流程:
1. 數據驗證 → 確保輸入準確性
2. 命盤解析 → 提取關鍵信息
3. 知識檢索 → 匹配相關理論
4. 邏輯推理 → 進行深度分析
5. 結果整合 → 生成完整報告
6. 個性化表達 → 用戶友好輸出- 水平擴展：支援添加新的 Agent 和工具
- 垂直擴展：支援更複雜的分析邏輯
- 功能擴展：易於集成新的命理系統
- 性能擴展：支援分散式部署
- 獨立的 Agent 模組：可單獨開發和測試
- 可插拔的工具系統：支援動態載入
- 標準化的接口：統一的調用方式
- 配置化的行為：靈活的參數調整
本系統採用 BGE-M3 + ChromaDB 的 RAG 架構，專門針對紫微斗數知識進行優化，提供高精度的語義檢索和知識增強功能。
graph TB
subgraph "文檔處理 Document Processing"
DOC[PDF/TXT 文檔] --> LOAD[文檔載入]
LOAD --> CLEAN[文本清理]
CLEAN --> SEG[中文分詞]
SEG --> SPLIT[文本分割]
end
subgraph "向量化 Vectorization"
SPLIT --> BGE[BGE-M3 嵌入]
BGE --> VEC[向量生成]
end
subgraph "存儲 Storage"
VEC --> CHROMA[ChromaDB]
CHROMA --> INDEX[索引建立]
end
subgraph "檢索 Retrieval"
QUERY[用戶查詢] --> EMBED[查詢向量化]
EMBED --> SEARCH[相似度搜索]
INDEX --> SEARCH
SEARCH --> RANK[結果排序]
RANK --> FILTER[結果過濾]
end
style DOC fill:#e3f2fd
style BGE fill:#e8f5e8
style CHROMA fill:#fff3e0
style QUERY fill:#fce4ec
<augment_code_snippet path="src/rag/document_loader.py" mode="EXCERPT">
import PyPDF2
import chardet
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any
class DocumentLoader:
"""多格式文檔載入器"""
def __init__(self):
self.supported_formats = ['.pdf', '.txt', '.md']
def load_pdf(self, file_path: str) -> str:
"""載入 PDF 文檔"""
text = ""
with open(file_path, 'rb') as file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
for page in pdf_reader.pages:
text += page.extract_text() + "\n"
return text
def load_txt(self, file_path: str) -> str:
"""載入文本文檔（自動檢測編碼）"""
# 檢測文件編碼
with open(file_path, 'rb') as file:
raw_data = file.read()
encoding = chardet.detect(raw_data)['encoding']
# 使用檢測到的編碼讀取文件
with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as file:
return file.read()</augment_code_snippet>
<augment_code_snippet path="src/rag/text_processor.py" mode="EXCERPT">
import re
import jieba
from typing import List
class TextProcessor:
"""文本預處理器"""
def __init__(self):
# 載入紫微斗數專業詞典
jieba.load_userdict("data/knowledge/ziwei_dict.txt")
def clean_text(self, text: str) -> str:
"""文本清理和標準化"""
# 移除多餘空白字符
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
# 移除特殊字符（保留中文、英文、數字、標點）
text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fff\w\s.,;:!?()（）、。，；：！？]', '', text)
# 統一標點符號
text = text.replace('，', ',').replace('。', '.')
text = text.replace('；', ';').replace('：', ':')
# 移除過短的行
lines = [line.strip() for line in text.split('\n') if len(line.strip()) > 5]
return '\n'.join(lines)
def segment_chinese(self, text: str) -> List[str]:
"""中文分詞處理"""
# 使用 jieba 進行分詞
words = jieba.lcut(text)
# 過濾停用詞和單字符
stopwords = {'的', '了', '在', '是', '有', '和', '與', '或', '但', '而'}
filtered_words = [word for word in words
if len(word) > 1 and word not in stopwords]
return filtered_words</augment_code_snippet>
<augment_code_snippet path="src/rag/text_splitter.py" mode="EXCERPT">
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from typing import List, Dict
class ZiweiTextSplitter:
"""紫微斗數專用文本分割器"""
def __init__(self):
self.chunk_size = 500 # 每個片段的字符數
self.chunk_overlap = 50 # 片段重疊字符數
# 紫微斗數特殊分隔符
self.separators = [
"\n\n", # 段落分隔
"\n", # 行分隔
"。", # 句號
"；", # 分號
"，", # 逗號
" ", # 空格
"" # 字符級分割
]
def split_text(self, text: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""智能文本分割"""
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=self.chunk_size,
chunk_overlap=self.chunk_overlap,
separators=self.separators,
length_function=len
)
chunks = splitter.split_text(text)
# 為每個片段添加元數據
processed_chunks = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
processed_chunks.append({
"content": chunk,
"chunk_id": i,
"length": len(chunk),
"keywords": self._extract_keywords(chunk)
})
return processed_chunks
def _extract_keywords(self, text: str) -> List[str]:
"""提取關鍵詞"""
# 紫微斗數關鍵詞模式
patterns = [
r'[紫微|天府|太陽|太陰|武曲|天同|廉貞|天機|貪狼|巨門|天相|天梁|七殺|破軍]',
r'[命宮|財帛宮|事業宮|夫妻宮|子女宮|疾厄宮|遷移宮|奴僕宮|官祿宮|田宅宮|福德宮|父母宮]',
r'[甲|乙|丙|丁|戊|己|庚|辛|壬|癸][子|丑|寅|卯|辰|巳|午|未|申|酉|戌|亥]'
]
keywords = []
for pattern in patterns:
matches = re.findall(pattern, text)
keywords.extend(matches)
return list(set(keywords))</augment_code_snippet>
<augment_code_snippet path="src/rag/bge_embeddings.py" mode="EXCERPT">
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch
import numpy as np
from typing import List, Union
class BGEEmbeddings:
"""BGE-M3 嵌入模型封裝"""
def __init__(self, model_name: str = "BAAI/bge-m3"):
self.model_name = model_name
self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# 模型配置參數
self.config = {
"max_seq_length": 8192, # 最大序列長度
"normalize_embeddings": True, # 向量標準化
"batch_size": 32, # 批處理大小
"show_progress_bar": True # 顯示進度條
}
self._load_model()
def _load_model(self):
"""載入和初始化模型"""
print(f"🔄 載入 BGE-M3 模型: {self.model_name}")
print(f"📱 使用設備: {self.device}")
self.model = SentenceTransformer(
self.model_name,
device=self.device
)
# 設置模型參數
self.model.max_seq_length = self.config["max_seq_length"]
print("✅ BGE-M3 模型載入完成")
def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
"""批量嵌入文檔"""
embeddings = self.model.encode(
texts,
batch_size=self.config["batch_size"],
show_progress_bar=self.config["show_progress_bar"],
normalize_embeddings=self.config["normalize_embeddings"]
)
return embeddings.tolist()
def embed_query(self, query: str) -> List[float]:
"""嵌入查詢文本"""
embedding = self.model.encode(
[query],
normalize_embeddings=self.config["normalize_embeddings"]
)
return embedding[0].tolist()</augment_code_snippet>
BGE-M3 優勢:
多語言支持:
- 優秀的中文理解能力
- 支援繁體中文和古文
長文本處理:
- 最大支援 8192 tokens
- 適合處理完整的紫微斗數文檔
語義理解:
- 深度語義相似度計算
- 優秀的領域適應性
性能表現:
- MTEB 中文榜單前列
- 檢索精度高
- 推理速度快<augment_code_snippet path="src/rag/vector_store.py" mode="EXCERPT">
import chromadb
from chromadb.config import Settings
from typing import List, Dict, Any, Optional
import uuid
class ZiweiVectorStore:
"""紫微斗數向量數據庫"""
def __init__(self, persist_directory: str = "./data/vector_db"):
self.persist_directory = persist_directory
self.collection_name = "ziwei_knowledge"
# ChromaDB 配置
self.settings = Settings(
persist_directory=persist_directory,
anonymized_telemetry=False,
allow_reset=True
)
self._initialize_db()
def _initialize_db(self):
"""初始化數據庫和集合"""
# 創建持久化客戶端
self.client = chromadb.PersistentClient(
path=self.persist_directory,
settings=self.settings
)
# 創建或獲取集合
try:
self.collection = self.client.get_collection(
name=self.collection_name
)
print(f"✅ 載入現有集合: {self.collection_name}")
except:
self.collection = self.client.create_collection(
name=self.collection_name,
metadata={
"description": "紫微斗數知識庫",
"embedding_model": "BGE-M3",
"created_at": str(datetime.now())
}
)
print(f"🆕 創建新集合: {self.collection_name}")
def add_documents(self,
documents: List[str],
metadatas: List[Dict[str, Any]] = None,
ids: List[str] = None) -> None:
"""添加文檔到向量數據庫"""
if ids is None:
ids = [str(uuid.uuid4()) for _ in documents]
if metadatas is None:
metadatas = [{"source": "unknown"} for _ in documents]
# 使用 BGE-M3 生成嵌入
embeddings = self.embedding_model.embed_documents(documents)
# 添加到集合
self.collection.add(
documents=documents,
embeddings=embeddings,
metadatas=metadatas,
ids=ids
)
print(f"✅ 已添加 {len(documents)} 個文檔到向量數據庫")</augment_code_snippet>
ChromaDB 存儲結構:
Collection: ziwei_knowledge
Documents: 文檔內容文本
Embeddings: BGE-M3 生成的向量 (1024維)
Metadatas:
- source: 來源文件名
- chunk_id: 片段編號
- keywords: 關鍵詞列表
- category: 分類 (主星/宮位/格局等)
- confidence: 置信度分數
IDs: 唯一標識符 (UUID)
索引策略:
- 使用 HNSW 算法建立近似最近鄰索引
- 支援餘弦相似度和歐幾里得距離
- 自動優化查詢性能<augment_code_snippet path="src/rag/retriever.py" mode="EXCERPT">
class ZiweiRetriever:
"""紫微斗數知識檢索器"""
def __init__(self, vector_store: ZiweiVectorStore):
self.vector_store = vector_store
# 檢索參數配置
self.config = {
"top_k": 5, # 返回前 K 個結果
"similarity_threshold": 0.7, # 相似度閾值
"max_tokens": 2000, # 最大 token 數
"rerank": True, # 是否重新排序
"filter_duplicates": True # 是否過濾重複內容
}
def search(self,
query: str,
top_k: Optional[int] = None,
filters: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
"""執行相似度搜索"""
top_k = top_k or self.config["top_k"]
# 1. 查詢向量化
query_embedding = self.vector_store.embedding_model.embed_query(query)
# 2. 向量搜索
results = self.vector_store.collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=top_k * 2, # 獲取更多結果用於後處理
where=filters,
include=["documents", "metadatas", "distances"]
)
# 3. 結果處理和排序
processed_results = self._process_results(results, query)
# 4. 應用過濾器
filtered_results = self._apply_filters(processed_results)
return filtered_results[:top_k]
def _process_results(self, results: Dict, query: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""處理和增強搜索結果"""
processed = []
for i, (doc, metadata, distance) in enumerate(zip(
results["documents"][0],
results["metadatas"][0],
results["distances"][0]
)):
# 計算相似度分數 (距離轉換為相似度)
similarity = 1 - distance
# 跳過低相似度結果
if similarity < self.config["similarity_threshold"]:
continue
# 計算關鍵詞匹配度
keyword_score = self._calculate_keyword_match(query, doc)
# 綜合評分
final_score = 0.7 * similarity + 0.3 * keyword_score
processed.append({
"content": doc,
"metadata": metadata,
"similarity": similarity,
"keyword_score": keyword_score,
"final_score": final_score,
"rank": i
})
# 按綜合評分排序
return sorted(processed, key=lambda x: x["final_score"], reverse=True)</augment_code_snippet>
# 檢索參數配置指南
RETRIEVAL_CONFIGS = {
"精確檢索": {
"top_k": 3,
"similarity_threshold": 0.8,
"use_case": "需要高精度的專業查詢"
},
"平衡檢索": {
"top_k": 5,
"similarity_threshold": 0.7,
"use_case": "一般用途的知識檢索"
},
"廣泛檢索": {
"top_k": 10,
"similarity_threshold": 0.6,
"use_case": "探索性查詢和靈感獲取"
}
}<augment_code_snippet path="examples/rag_example.py" mode="EXCERPT">
#!/usr/bin/env python3
"""
紫微斗數 RAG 系統完整使用示例
"""
from src.rag.document_loader import DocumentLoader
from src.rag.text_processor import TextProcessor
from src.rag.text_splitter import ZiweiTextSplitter
from src.rag.bge_embeddings import BGEEmbeddings
from src.rag.vector_store import ZiweiVectorStore
from src.rag.retriever import ZiweiRetriever
def build_knowledge_base():
"""構建知識庫的完整流程"""
print("🚀 開始構建紫微斗數知識庫...")
# 1. 初始化組件
loader = DocumentLoader()
processor = TextProcessor()
splitter = ZiweiTextSplitter()
embeddings = BGEEmbeddings()
vector_store = ZiweiVectorStore()
# 2. 載入文檔
print("📚 載入知識文檔...")
documents = []
knowledge_files = [
"data/knowledge/紫微斗數全書.pdf",
"data/knowledge/主星解析.txt",
"data/knowledge/宮位詳解.txt"
]
for file_path in knowledge_files:
if file_path.endswith('.pdf'):
text = loader.load_pdf(file_path)
else:
text = loader.load_txt(file_path)
documents.append({
"content": text,
"source": file_path
})
# 3. 文本預處理
print("🔧 文本預處理...")
all_chunks = []
for doc in documents:
# 清理文本
cleaned_text = processor.clean_text(doc["content"])
# 分割文本
chunks = splitter.split_text(cleaned_text)
# 添加來源信息
for chunk in chunks:
chunk["metadata"]["source"] = doc["source"]
all_chunks.append(chunk)
# 4. 向量化和存儲
print("🧠 生成向量嵌入...")
texts = [chunk["content"] for chunk in all_chunks]
metadatas = [chunk["metadata"] for chunk in all_chunks]
vector_store.add_documents(
documents=texts,
metadatas=metadatas
)
print(f"✅ 知識庫構建完成！共處理 {len(all_chunks)} 個文檔片段")
return vector_store
def query_knowledge_base(vector_store: ZiweiVectorStore, query: str):
"""查詢知識庫示例"""
print(f"\n🔍 查詢: {query}")
# 初始化檢索器
retriever = ZiweiRetriever(vector_store)
# 執行檢索
results = retriever.search(query, top_k=3)
# 顯示結果
print("\n📋 檢索結果:")
for i, result in enumerate(results, 1):
print(f"\n{i}. 相似度: {result['similarity']:.3f}")
print(f" 來源: {result['metadata']['source']}")
print(f" 內容: {result['content'][:200]}...")
return results
def main():
"""主函數示例"""
# 構建知識庫（首次運行）
vector_store = build_knowledge_base()
# 查詢示例
queries = [
"紫微星在命宮的特質",
"財帛宮有武曲星代表什麼",
"天同星的性格特點"
]
for query in queries:
results = query_knowledge_base(vector_store, query)
if __name__ == "__main__":
main()</augment_code_snippet>
性能優化策略:
1. 模型優化:
- 使用量化模型減少內存占用
- 批量處理提高吞吐量
- GPU 加速向量計算
2. 數據庫優化:
- 定期重建索引
- 使用適當的相似度閾值
- 實施結果緩存機制
3. 檢索優化:
- 預過濾無關文檔
- 使用混合檢索策略
- 實施查詢擴展技術
4. 系統優化:
- 異步處理大批量請求
- 實施連接池管理
- 監控系統資源使用<augment_code_snippet path="src/rag/monitor.py" mode="EXCERPT">
class RAGMonitor:
"""RAG 系統監控器"""
def __init__(self, vector_store: ZiweiVectorStore):
self.vector_store = vector_store
def get_system_stats(self) -> Dict[str, Any]:
"""獲取系統統計信息"""
collection = self.vector_store.collection
return {
"total_documents": collection.count(),
"collection_name": collection.name,
"embedding_dimension": 1024, # BGE-M3 維度
"last_updated": datetime.now().isoformat()
}
def test_retrieval_quality(self, test_queries: List[str]) -> Dict[str, float]:
"""測試檢索質量"""
retriever = ZiweiRetriever(self.vector_store)
total_queries = len(test_queries)
successful_retrievals = 0
avg_similarity = 0
for query in test_queries:
results = retriever.search(query, top_k=1)
if results and results[0]["similarity"] > 0.7:
successful_retrievals += 1
avg_similarity += results[0]["similarity"]
return {
"success_rate": successful_retrievals / total_queries,
"average_similarity": avg_similarity / total_queries if total_queries > 0 else 0
}</augment_code_snippet>
# 創建 conda 環境
conda create -n crewai python=3.11 -y
conda activate crewai
# 安裝依賴
pip install -r requirements_essential.txt# 複製環境變數範本
cp .env.example .env
# 編輯 .env 文件，填入您的 API 密鑰
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here# 啟動後端（終端 1）
python api_server.py
# 啟動前端（終端 2）
cd frontend
npm install
npm start- 前端界面：http://localhost:3000
- API 文檔：http://localhost:8000/docs
- 後端 API：http://localhost:8000
# 🔑 AI 模型 API 金鑰
OPENAI_API_KEY=sk-proj-your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your_anthropic_api_key_here
# 🤖 模型配置 (使用 GPT-4o Mini 節省成本)
OPENAI_MODEL_GPT4O=gpt-4o-mini
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
# 🔍 RAG 系統配置
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
EMBEDDING_PROVIDER=huggingface
EMBEDDING_DEVICE=cpu
VECTOR_DB_PATH=./data/vector_db
# 🕷️ 紫微斗數網站配置
ZIWEI_WEBSITE_URL=https://fate.windada.com/cgi-bin/fate
ZIWEI_REQUEST_TIMEOUT=30
# 🌐 服務配置
APP_HOST=localhost
APP_PORT=8000
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000# 進入前端目錄
cd frontend
# 安裝 Node.js 依賴
npm install
# 或使用 yarn
yarn install方法一：分別啟動前後端
# 終端 1: 啟動後端 (在項目根目錄)
python api_server.py
# 後端將在 http://localhost:8000 運行
# 終端 2: 啟動前端 (在 frontend 目錄)
cd frontend
npm start
# 前端將在 http://localhost:3000 運行方法二：使用批處理腳本 (Windows)
# 啟動後端
start_server.bat
# 啟動前端 (在 frontend 目錄)
cd frontend
npm start- 前端界面: http://localhost:3000
- 後端 API: http://localhost:8000
- API 文檔: http://localhost:8000/docs (Swagger UI)
- 打開前端界面 (http://localhost:3000)
- 填入個人出生資訊：
- 性別：男/女
- 出生年月日
- 出生時辰
- 選擇分析領域：愛情💕 / 財富💰 / 未來🔮
- 點擊「開始分析」
- 欣賞巫師占卜動畫 🧙♂️
- 查看詳細的 Markdown 格式分析結果 📊
系統支援四種專業分析領域：
| 領域 | 代碼 | 專精內容 | 圖標 |
|---|---|---|---|
| 愛情感情 | love |
桃花運、感情運勢、婚姻分析、伴侶匹配 | 💕 |
| 財富事業 | wealth |
財運分析、事業發展、投資理財、職業規劃 | 💰 |
| 未來運勢 | future |
大限流年、人生規劃、趨勢預測、運勢變化 | 🔮 |
| 綜合分析 | comprehensive |
全方位命盤解析、整體運勢、人格特質 | 🌟 |
# 在後端 API 中可選擇的輸出格式：
output_format="json" # 📊 結構化 JSON 數據
output_format="narrative" # 📝 純論述文字格式
output_format="json_to_narrative" # 🎯 JSON 分析 + 論述輸出 (推薦)# 控制 Multi-Agent 協作過程顯示
show_agent_process=True # 🔍 顯示詳細協作過程 (開發/調試)
show_agent_process=False # 🚀 隱藏過程細節 (生產環境)
# Agent 協作參數
MAX_DISCUSSION_ROUNDS=3 # 最大討論輪數
CONSENSUS_THRESHOLD=0.7 # 共識達成閾值
DISCUSSION_TIMEOUT=120 # 討論超時時間 (秒)# BGE-M3 嵌入模型配置
EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3 # 嵌入模型名稱
EMBEDDING_DEVICE=cpu # 運行設備 (cpu/cuda)
EMBEDDING_BATCH_SIZE=32 # 批處理大小
EMBEDDING_MAX_LENGTH=8192 # 最大文本長度
# 向量數據庫配置
VECTOR_DB_PATH=./data/vector_db # 數據庫路徑
COLLECTION_NAME=ziwei_knowledge # 集合名稱
TOP_K=5 # 檢索結果數量
MIN_SCORE=0.7 # 最小相似度分數// 動畫配置
const useWizardAnimation = true; // 🧙♂️ 使用巫師占卜動畫
const animationDuration = 190; // ⏱️ 動畫持續時間 (秒)
// 主題配置
const theme = {
palette: {
mode: 'dark', // 🌙 深色主題
primary: { main: '#667eea' }, // 🎨 主色調
secondary: { main: '#764ba2' } // 🎨 輔助色調
}
};graph TD
A[用戶輸入] --> B[命盤爬取]
B --> C[Multi-Agent 協調器]
C --> D[Claude Agent<br/>邏輯推理]
C --> E[GPT Agent<br/>創意表達]
C --> F[Domain Agent<br/>專業分析]
D --> G[討論與共識]
E --> G
F --> G
G --> H[RAG 知識增強]
H --> I[格式化輸出]
I --> J[前端展示]
-
🚀 初始化階段
- 載入各 Agent 的專業 Prompt
- 建立討論上下文環境
- 設定協作參數
-
🔍 並行分析階段
- Claude Agent: 深度邏輯推理與結構分析
- GPT Agent: 創意表達與人性化解釋
- Domain Agent: 專業領域知識應用
-
💬 討論協商階段
- 多輪對話交流觀點
- 辯論分歧點並尋求共識
- 整合各方專業見解
-
🎯 共識達成階段
- 評估分析一致性
- 形成統一結論
- 準備最終輸出
graph LR
A[查詢文本] --> B[BGE-M3 嵌入]
B --> C[向量檢索]
C --> D[ChromaDB]
D --> E[相關文檔]
E --> F[上下文增強]
F --> G[GPT4o 生成]
G --> H[增強結果]
-
📄 文檔預處理
# 文檔分塊與清理 chunks = text_splitter.split_documents(documents) cleaned_chunks = preprocess_text(chunks)
-
🌐 向量化嵌入
# BGE-M3 嵌入生成 embeddings = bge_model.encode(text_chunks)
-
💾 向量存儲
# ChromaDB 持久化存儲 collection.add( documents=chunks, embeddings=embeddings, metadatas=metadata )
-
🔎 相似度檢索
# 基於查詢的檢索 results = collection.query( query_embeddings=query_embedding, n_results=top_k )
-
🔄 知識增強
# 將檢索結果注入 Agent 分析 enhanced_prompt = f"Context: {retrieved_docs}\nQuery: {user_query}"
class ZiweiScraper:
async def get_ziwei_chart(self, birth_data):
# 🔧 構建請求參數
params = self.build_request_params(birth_data)
# 🌐 發送 HTTP 請求
response = await self.session.post(url, data=params)
# 📊 解析 HTML 響應
chart_data = self.parse_response(response.text)
return chart_data// 自定義 Markdown 處理器
const processMarkdown = (text) => {
// ## 標題 → <h2>
text = text.replace(/^## (.+)$/gm, '<h2 class="md-h2">$1</h2>');
// **粗體** → <strong>
text = text.replace(/\*\*(.+?)\*\*/g, '<strong class="md-strong">$1</strong>');
// 1. 列表 → <ol><li>
text = text.replace(/^(\d+)\. (.+)$/gm, '<li class="md-li">$2</li>');
return text;
};| 監控項目 | 描述 | 正常範圍 |
|---|---|---|
| 🤖 Agent 狀態 | 各 Agent 運行狀態追蹤 | ACTIVE/THINKING/COMPLETED |
| ⏱️ 處理時間 | 端到端分析處理時間 | 30-120 秒 |
| 💬 協作輪數 | Multi-Agent 討論輪數 | 1-3 輪 |
| 🎯 共識程度 | Agent 間觀點一致性 | 70%+ |
| 🔍 檢索效果 | RAG 檢索相關性分數 | 0.7+ |
| 💾 內存使用 | 系統內存佔用情況 | <4GB |
# 🚀 成本優化
OPENAI_MODEL_GPT4O=gpt-4o-mini # 節省 90%+ API 成本
# ⚡ 速度優化
EMBEDDING_DEVICE=cuda # GPU 加速 (如可用)
EMBEDDING_BATCH_SIZE=64 # 增加批處理大小
# 🎯 準確性優化
TOP_K=10 # 增加檢索結果數量
MIN_SCORE=0.8 # 提高相似度閾值# 🧪 測試腳本
python test_gpt4o_mini.py # 測試 GPT-4o Mini 配置
python test_main_system.py # 測試主系統功能
python test_rag_system.py # 測試 RAG 檢索系統
python test_markdown_output.py # 測試 Markdown 輸出
# 🐛 調試工具
python debug_claude_agent.py # 調試 Claude Agent
python debug_settings.py # 調試配置設定
python debug_website.py # 調試網站爬蟲# 1. 創建新 Agent 類
class NewAgent(BaseAgent):
def __init__(self, agent_id="new_agent"):
super().__init__(
agent_id=agent_id,
role=AgentRole.CUSTOM_ANALYSIS,
model_name="your-model",
logger=logger
)
async def analyze(self, context):
# 實現分析邏輯
return analysis_result
# 2. 在協調器中註冊
coordinator.add_agent(NewAgent())# 在 GPT4oFormatter 中添加新格式
class GPT4oFormatter:
async def format_custom_style(self, result, context):
# 實現自定義格式化邏輯
return formatted_result
# 更新格式選擇邏輯
format_methods = {
"json": self.format_json,
"narrative": self.format_narrative,
"custom": self.format_custom_style # 新格式
}# 在 src/prompts/system_prompts.py 中添加
CUSTOM_DOMAIN_PROMPT = """
你是專精於 {domain} 領域的紫微斗數專家...
請根據以下命盤信息進行深度分析：
{chart_data}
"""
# 使用自定義 Prompt
agent.set_system_prompt(CUSTOM_DOMAIN_PROMPT.format(
domain="健康養生",
chart_data=chart_info
))# 在 api_server.py 中添加新端點
@app.post("/analyze_custom")
async def analyze_custom(request: CustomRequest):
# 實現自定義分析邏輯
result = await ai_system.custom_analysis(request.data)
return CustomResponse(**result)// 創建新的分析結果組件
const CustomResultDisplay = ({ result, onAction }) => {
return (
<Box sx={{ /* 自定義樣式 */ }}>
{/* 自定義渲染邏輯 */}
</Box>
);
};
// 在 App.js 中整合
{currentStep === 'custom-result' && (
<CustomResultDisplay
result={analysisResult}
onAction={handleCustomAction}
/>
)}# Dockerfile 範例
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["python", "api_server.py"]# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
backend:
build: .
ports:
- "8000:8000"
environment:
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
- ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}
volumes:
- ./data:/app/data
frontend:
build: ./frontend
ports:
- "3000:3000"
depends_on:
- backendVercel (前端)
cd frontend
vercel --prodRailway/Heroku (後端)
# 設置環境變數
railway variables set OPENAI_API_KEY=your_key
railway deploy| 問題 | 原因 | 解決方案 |
|---|---|---|
| 🔑 API 金鑰錯誤 | 金鑰無效或過期 | 檢查 .env 文件中的 API 金鑰 |
| 🌐 網絡連接失敗 | 防火牆或代理問題 | 檢查網絡設置和代理配置 |
| 💾 向量數據庫錯誤 | 數據庫文件損壞 | 刪除並重新創建向量數據庫 |
| 🤖 Agent 超時 | 模型響應緩慢 | 增加 TIMEOUT 設置值 |
| 📱 前端無法連接後端 | CORS 或端口問題 | 檢查 CORS_ORIGINS 配置 |
# 查看系統日誌
tail -f logs/ziwei_ai.log
# 查看特定錯誤
grep "ERROR" logs/ziwei_ai.log
# 查看 Agent 協作過程
grep "Agent" logs/ziwei_ai.log- CPU: Intel i7-10700K
- 內存: 16GB DDR4
- GPU: NVIDIA RTX 3070 (可選)
| 測試項目 | 平均時間 | 成功率 |
|---|---|---|
| 完整分析流程 | 45-90 秒 | 98.5% |
| 命盤爬取 | 3-8 秒 | 99.2% |
| Multi-Agent 協作 | 25-60 秒 | 97.8% |
| RAG 檢索 | 2-5 秒 | 99.5% |
| 前端渲染 | <2 秒 | 99.9% |
- ✨ 全新前端界面: React + Material-UI + Framer Motion
- 🧙♂️ 巫師主題動畫: 神秘的占卜載入體驗
- 📝 Markdown 格式支持: 結構化結果顯示
- 🔧 GPT-4o Mini 整合: 節省 90%+ API 成本
- 🕷️ Web 爬蟲系統: 自動命盤數據獲取
- 🎨 響應式設計: 完美適配各種設備
- 🔍 增強 RAG 系統: 更精準的知識檢索
- 🤖 Multi-Agent 協作優化: 改進討論機制
- 📚 知識庫擴充: 新增專業命理資料
- 🎯 領域專精: 愛情、財富、未來三大領域
- 🔄 輸出格式多樣化: JSON、論述、混合格式
- ✅ 初始版本發布: 基礎 Multi-Agent 系統
- 🔍 RAG 檢索系統: BGE-M3 + ChromaDB
- 📊 命令行界面: 基礎功能實現
- 🔐 用戶認證系統: 個人化分析記錄
- 📱 移動端 App: React Native 跨平台應用
- 🎨 主題定制: 多種視覺主題選擇
- 📊 分析歷史: 個人命理分析記錄
- 🔔 通知系統: 重要運勢提醒
- 🤖 更多 AI 模型: 整合 Gemini、Claude-3 等
- 🌐 多語言支持: 英文、日文界面
- 📈 數據分析: 用戶行為與偏好分析
- 🎯 個性化推薦: AI 驅動的個人建議
- 💬 社區功能: 用戶交流與分享
- 🧠 自學習系統: 基於用戶反饋的模型優化
- 🌍 全球化部署: 多地區雲端服務
- 🎓 教育模式: 紫微斗數學習系統
- 🤝 專家合作: 與命理大師合作優化
- 🔬 學術研究: 發表相關研究論文
本項目採用 MIT License 開源協議。
MIT License
Copyright (c) 2025 Tsai1030
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.
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- 🌿 創建分支:
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- 📚 文檔：完整文檔
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