TechNews Intelligence 是面向科技新闻的自动化情报系统。系统通过 n8n 采集新闻和正文，使用 PostgreSQL + pgvector 存储结构化数据和向量数据，并提供可检索、可追踪、可评测的 Agent 分析能力。用户可以通过 Web API、Trace Console、Telegram Bot、Metabase 看板和本地 CLI 使用系统。
- 新闻采集：n8n 工作流定时采集多种官方来源新闻，写入 PostgreSQL。
- 文本处理：Jina Reader 提取正文，模型生成摘要、分类和情绪标签。
- 混合检索：词法、pgvector 语义、实体别名精确三路召回 + RRF 融合，叠加时间衰减，可选 Jina Reranker。
- Agent分析：基于 LangGraph StateGraph 编排上下文准备、意图路由、工具选择/规划/执行、证据归一、循环决策、澄清/证据不足分支和最终综合；图后执行输出 URL 守卫与来源装饰。
- 上下文记忆：Context Pack 整理当前问题相关历史；Thread Memory 保存线程摘要和历史证据索引。
- 可观测性：
agent_runs、agent_trace_spans、agent_model_io记录请求摘要、执行链路和完整模型输入输出。 - 多入口交互：Web API、Telegram Bot、本地 CLI、MCP stdio 共用同一套 Agent 运行时。
- 评测闭环：G1-G6 分层评测覆盖错误分析、检索、生成、意图、工具选择和负样本拒答，并支持 Trace 回溯。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
agent/ |
Agent 编排、工具运行时、上下文整理、Trace、MCP 适配。 |
app/ |
FastAPI 主服务、Trace Console 服务、Telegram Bot、本地 CLI。 |
services/ |
PostgreSQL 连接、对话线程、Trace 持久化、邮件、线程记忆。 |
trace_dashboard/ |
Vue3/Vite Trace 可视化面板。 |
frontend/ |
静态落地页与订阅页面。 |
eval/ |
G1-G6 分层评测、Trace 查询、编码守卫和实体别名工具。 |
sql/ |
数据库 schema、视图、seed、分析 SQL。 |
deployment/ |
Docker Compose、环境变量模板、数据库运维脚本。 |
etl_workflow/ |
n8n 工作流导出文件。 |
docs/ |
架构、部署、开发和评测文档。 |
git clone https://github.com/Trainingdlu/TechNews_Intelligence.git
cd TechNews_Intelligence
cp deployment/.env.example deployment/.env编辑 deployment/.env，至少配置：
POSTGRES_USER、POSTGRES_PASSWORD、POSTGRES_DBGEMINI_API_KEY或 Vertex AI 相关变量DEEPSEEK_API_KEYJINA_API_KEYTRACE_DASHBOARD_TOKENTELEGRAM_BOT_TOKEN（使用 Bot 时配置）
启动服务：
cd deployment
docker compose up -d初始化或更新数据库结构：
bash deployment/scripts/db/apply_schema.sh手动导入 seed：
bash deployment/scripts/db/apply_seed.sh| 服务 | 容器 | 默认端口 | 说明 |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL | tech_news_db |
5432 |
数据库与向量检索。 |
| n8n | tech_news_n8n |
5678 |
新闻采集和通知工作流。 |
| Metabase | tech_news_bi |
3000 |
数据分析看板。 |
| API | tech_news_api |
8000 |
Web/程序调用入口。 |
| Trace Console | tech_news_trace |
8010 |
Agent 链路追踪面板。 |
| Telegram Bot | tech_news_bot |
无 HTTP 端口 | Telegram 对话入口。 |
Cloudflare Tunnel 可按需映射：
| 域名 | Origin |
|---|---|
agentapi.trainingcqy.com |
http://localhost:8000 |
trace.trainingcqy.com |
http://localhost:8010 |
workflow.trainingcqy.com |
http://localhost:5678 |
dashboard.trainingcqy.com |
http://localhost:3000 |
# 单元测试
pytest tests/unit -q
# Trace 面板构建
cd trace_dashboard
npm run build
# 本地 CLI
python -m app.cli
# 数据质量检查
bash deployment/scripts/db/run_data_quality_checks.sh
# 查询一次 Agent Trace
python eval/trace_query.py --request-id <request_id>本项目用于科技新闻情报系统的采集、分析、展示和评测。第三方服务、模型和数据源的使用需遵守各自服务条款。