# ChineseStockGPT
## 介绍
ChineseStockGPT是一个创新的对话式人工智能系统,专门设计用于回答与中国股市相关的问题。该系统利用Akshare获取财经数据,并采用RAG(检索增强生成)技术使GPT能够提供有关中国财经的洞察性回答。它适用于所有对中国金融市场动态感兴趣的人,从业余爱好者到严肃的投资者都能从中受益。
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## 目录
- [介绍](#介绍)
- [安装](#安装)
- [配置](#配置)
- [使用](#使用)
- [依赖项](#依赖项)
- [特性](#特性)
- [故障排除](#故障排除)
- [贡献者](#贡献者)
- [StarHistory](#StarHistory)
## 安装
在开始之前,请确保你有访问OpenAI API的必要权限。按照以下步骤设置ChineseStockGPT:
1. **设置环境变量:**
- 转到`.env`文件并输入你的OpenAI API密钥以及你打算使用的模型。我们建议使用GPT-4-trobu或更高版本的模型以获得最佳性能。pythonpath如果本机就一个python环境,则可以跳过此步骤。否则需要填写具体python环境路径。ex:pythonpath = "C:/Users/17361/Desktop/codeproject/ChineseStockGPT/.venv/Scripts/python.exe"
2. **安装依赖项:**
- 运行以下命令安装所需的依赖项:
```shell
pip install -r requirements.txt
```
3. **运行应用程序:**
- 执行以下命令启动系统:
```shell
python pyshellrun.py
```
## 配置
主要配置包括在`.env`文件中设置你的OpenAI API密钥和选择适当的GPT模型。确保你有正确的访问权限和API限制以使用这些服务。
## 使用
设置完成后,你可以开始询问与中国股市相关的问题。系统将利用通过Akshare获取的财经数据并基于所选GPT模型生成回答。
## 依赖项
- Akshare:用于获取财经数据。
- OpenAI GPT(建议使用4或更高版本):用于生成基于AI的回答。
- `requirements.txt`中列出的其他Python库。
## 特性
- 实时从中国金融市场获取数据。
- 对复杂的财经相关查询提供AI生成的回答。
- 配置简单,支持各种财经数据集,使用方便。
## 故障排除
如果你在访问OpenAI的API或其他依赖项时遇到任何问题,请确保你的API密钥有效且未超出使用限制。如果在从Akshare获取数据时遇到问题,请检查你的互联网连接和防火墙设置。
## 贡献者
<a href="https://github.com/XingYu-Zhong/ChineseStockGPT/graphs/contributors">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=XingYu-Zhong/ChineseStockGPT" />
</a>
## StarHistory
<picture>
<source
media="(prefers-color-scheme: dark)"
srcset="
https://api.star-history.com/svg?repos=XingYu-Zhong/ChineseStockGPT&type=Date&theme=dark
"
/>
<source
media="(prefers-color-scheme: light)"
srcset="
https://api.star-history.com/svg?repos=XingYu-Zhong/ChineseStockGPT&type=Date
"
/>
<img
alt="Star History Chart"
src="https://api.star-history.com/svg?repos=XingYu-Zhong/ChineseStockGPT&type=Date"
/>
</picture>
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ChineseStockGPT-master
chainlitweb.py 3KB
StockMarketAsisstant-master
logfiles
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img
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今年一月中国宏观数据.mp4 1000KB
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log.oxps 44.99MB
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requirements.txt 59B
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functioncall.py 3KB
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favicon.png 1016KB
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chainlit.md 0B
requirements.txt 208B
.chainlit
config.toml 3KB
translations
pt-BR.json 6KB
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controllerplugins.py 1KB
.gitignore 157B
pyshellrun.py 383B
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