自動化從幾家媒體抓取新聞，透過 AI 分析產生每日情勢簡報，並透過 LINE Bot 推播與互動問答。
(目前版本偏向 News Butler LineBot，未來將持續發展為完整的 Sentiment Analysis LineBot)
- 多來源新聞聚合：同步抓取 Yahoo、自由時報、Google News、ETtoday、公視等 RSS 來源
- AI 雙輪分析：Gemini 第一輪篩選重要標題，第二輪對全文進行深度情勢分析
- 每日 / 每週報告：自動產生四段式政策簡報（重要事件、輿情趨勢、一句摘要、追蹤清單）
- LINE Bot 推播：自動推播每日與每週報告至多位指定帳號
- 互動問答（RAG）：透過 LINE 傳訊問問題，系統以歷史文章與報告為背景，由 AI 深度回覆
- 語意搜尋：multilingual-e5-large 向量嵌入 + ChromaDB，支援中文語意檢索
RSS 新聞來源
│
▼
fetcher.py ← 爬取 RSS + 全文抓取
│
processor.py ← 清洗、去重、日期過濾
│
main.py ← Gemini ① 篩選重要標題
│ Gemini ② 深度分析全文
│
embedder.py ← multilingual-e5-large 向量化
│
database.py ← SQLite (文章/報告) + ChromaDB (向量索引)
│
line_push.py ← LINE Bot 推播（支援多位使用者）
│
webhook.py ← LINE Bot 互動問答伺服器 (Flask + RAG)
Sentiment_Analysis/
├── config.py # 系統組態（從 .env 讀取憑證）
├── main.py # 每日批次流程入口
├── weekly.py # 每週報告產生器
├── fetcher.py # RSS 爬蟲 + 全文爬取
├── processor.py # 資料清洗與過濾
├── embedder.py # 文字向量化
├── database.py # SQLite + ChromaDB 介面
├── db_utils.py # 資料庫管理工具
├── line_push.py # LINE 推播模組
├── webhook.py # LINE Bot Webhook 伺服器
├── requirements.txt # Python 套件清單
├── .env.example # 憑證設定模板
├── .env # 實際憑證（不進 git）
├── Dockerfile # Docker image 建置腳本
├── docker-compose.yaml # container 設定（port、volume、環境變數）
├── .dockerignore # Docker build 排除清單
├── deploy/
│ ├── docker-design.md # Docker 改版設計決策紀錄
│ └── crontab.txt # cron 排程設定模板
├── sentiment.db # SQLite 資料庫（自動建立，不進 git）
├── chroma_db/ # ChromaDB 向量資料庫（自動建立，不進 git）
└── reports/ # 報告輸出資料夾（自動建立，不進 git）
- Docker（部署用）
- Python 3.10+（本機開發用）
- 網際網路連線
pip install -r requirements.txt首次執行時會自動下載
intfloat/multilingual-e5-large模型（約 1.3 GB）。
複製模板並填入真實數值：
cp .env.example .env開啟 .env 填入：
GEMINI_API_KEY=你的 Gemini API Key
LINE_CHANNEL_ID=你的 Channel ID
LINE_CHANNEL_SECRET=你的 Channel Secret
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=你的 Access Token
# 推播目標，多人以逗號分隔
LINE_USER_IDS=Uabc123,Udef456
python main.py執行流程：
- 從各 RSS 來源抓取新聞（100–200 篇）
- 清洗、去重（保留 20–50 篇）
- Gemini 篩選 10 篇最重要文章
- 抓取全文並儲存至資料庫
- Gemini 深度分析產生情勢簡報
- 儲存報告 + 推播至所有 LINE_USER_IDS
python weekly.py從資料庫讀取最近 7 份日報，合成週度情勢分析並推播。
crontab -e參考 deploy/crontab.txt 填入路徑後貼上，系統會自動定時執行。
# 首次部署前，確認 sentiment.db 存在（避免 Docker 建立同名目錄）
touch sentiment.db
# 建立並啟動 container
docker compose up -d --build
# 確認服務狀態
docker compose ps
docker compose logs -f排程設定參考 deploy/crontab.txt，以 docker exec sentiment-bot 方式執行批次任務。
至 LINE Developer Console 更新 Webhook URL 為 https://你的domain/callback。
| 指令 | 功能 |
|---|---|
今日摘要 |
回傳最新每日情勢簡報 |
本週摘要 |
回傳最新每週情勢綜整 |
清除 / 重置 / /reset |
清除個人對話歷史記錄 |
| 任意問題 | 以 RAG 方式搜尋歷史文章與報告後回覆 |
每位使用者的對話歷史各自獨立維護，互不干擾。
# 查看資料庫狀態（文章數、報告數、向量數等）
python db_utils.py status
# 清除所有文章（SQLite + ChromaDB）
python db_utils.py clear-articles
# 清除所有報告（SQLite + ChromaDB）
python db_utils.py clear-reports
# 清除全部資料
python db_utils.py clear-all在 config.py 中的 SOURCES 字典控制各來源的啟用狀態：
SOURCES = {
"yahoo": True, # Yahoo 新聞
"ltn": True, # 自由時報
"google": True, # Google News TW
"ettoday": True, # ETtoday 新聞雲
"pts": True, # 公共電視
# "udn": True, # 聯合新聞網（RSS 品質不穩，預設停用）
}在 config.py 調整：
DATE_FILTER = "today" # 只抓今日新聞
DATE_FILTER = "2days" # 抓今日與昨日
DATE_FILTER = "all" # 不過濾時間| 類別 | 技術 |
|---|---|
| LLM | Google Gemini 3 Flash（透過 LiteLLM 代理） |
| 嵌入模型 | intfloat/multilingual-e5-large（1024 維） |
| 向量資料庫 | ChromaDB（cosine 相似度） |
| 關聯式資料庫 | SQLite |
| Web 框架 | Flask + gunicorn |
| 反向代理 | Traefik（共用 server，SSL 終止） |
| 容器化 | Docker + docker-compose |
| 訊息平台 | LINE Messaging API |
| HTML 解析 | BeautifulSoup4 |
| 嵌入框架 | sentence-transformers |
【2026-03-27 每日情勢簡報】
一、今日前三大重要事件
1. ...
2. ...
3. ...
二、公眾輿情趨勢
...
三、今日情勢一句話摘要
...
四、其他值得追蹤的新聞
• ...
• ...
請參閱 SDD.md，內含完整的軟體設計文件，包括：
- 所有模組的函式規格
- 資料庫欄位設計
- 資料流程圖
- AI Prompt 設計
- 部署架構說明