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4.4 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import time
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import json
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def create_risky_debator(llm):
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"""
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建立一個激進的風險辯論員節點。
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這個節點在風險評估辯論中扮演激進派的角色。
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其目標是積極倡導高回報、高風險的機會，強調大膽的策略和競爭優勢。
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它會專注於潛在的上升空間，並挑戰保守和中立的觀點。
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Args:
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llm: 用於生成回應的語言模型。
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Returns:
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function: 一個代表激進辯論員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def risky_node(state) -> dict:
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"""
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激進辯論員節點的執行函式。
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Args:
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state (dict): 當前的圖狀態。
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Returns:
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dict: 更新後的狀態，包含新的風險辯論狀態。
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"""
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# 從狀態中獲取風險辯論的相關資訊
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risk_debate_state = state["risk_debate_state"]
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history = risk_debate_state.get("history", "")
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risky_history = risk_debate_state.get("risky_history", "")
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# 獲取其他辯論者的最新回應
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current_safe_response = risk_debate_state.get("current_safe_response", "")
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current_neutral_response = risk_debate_state.get("current_neutral_response", "")
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# 從狀態中獲取各類分析報告
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market_research_report = state["market_report"]
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sentiment_report = state["sentiment_report"]
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news_report = state["news_report"]
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fundamentals_report = state["fundamentals_report"]
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# 獲取交易員的決策
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trader_decision = state["trader_investment_plan"]
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# 定義文本截斷函數以避免超過 token 限制
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def truncate_text(text, max_chars):
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"""截斷文本到指定字符數"""
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if len(text) <= max_chars:
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return text
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return text[:max_chars] + "\n...(內容已截斷)"
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# 截斷各類輸入以控制 token 使用量
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# 模型限制: 8192 tokens，目標: < 3500 字符
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market_research_report = truncate_text(market_research_report, 500)
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sentiment_report = truncate_text(sentiment_report, 500)
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news_report = truncate_text(news_report, 600)
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fundamentals_report = truncate_text(fundamentals_report, 600)
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trader_decision = truncate_text(trader_decision, 800)
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history = truncate_text(history, 400)
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current_safe_response = truncate_text(current_safe_response, 300)
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current_neutral_response = truncate_text(current_neutral_response, 300)
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# 建立提示 (prompt)
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prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
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【專業身份】
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您是激進風險分析師，專注於高風險高回報機會。
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【論證重點】
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1. **上檔潛力**：量化最佳情境回報
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2. **催化劑**：推動股價爆發的事件
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3. **成長加速**：營收/盈利提速跡象
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4. **反駁保守**：指出保守觀點錯失的機會
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【可用資訊】
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- 交易員計畫：{trader_decision}
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- 各類報告：{market_research_report}, {sentiment_report}, {news_report}, {fundamentals_report}
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- 辯論歷史：{history}
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- 對手觀點：{current_safe_response}, {current_neutral_response}
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【輸出要求】
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**長度**：300-500字
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**結構**：
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1. 核心激進論點（80字）
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2. 機會與催化劑（150字）
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3. 反駁保守觀點（100字）
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4. 投資建議（70字）
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**注意**：
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- 強調高回報機會
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- 挑戰保守思維
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- 直接回應對手
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請提供積極進取的投資論證！"""
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# 呼叫 LLM 生成回應
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response = llm.invoke(prompt)
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# 格式化論點
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argument = f"激進分析師：{response.content}"
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# 更新風險辯論狀態
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new_risk_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"risky_history": risky_history + "\n" + argument,
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"safe_history": risk_debate_state.get("safe_history", ""),
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"neutral_history": risk_debate_state.get("neutral_history", ""),
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"latest_speaker": "Risky", # 記錄最新的發言者
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"current_risky_response": argument,
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"current_safe_response": risk_debate_state.get("current_safe_response", ""),
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"current_neutral_response": risk_debate_state.get(
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"current_neutral_response", ""
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),
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"count": risk_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"risk_debate_state": new_risk_debate_state}
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return risky_node |