业务背景
随着金融市场的快速发展和信息传播的日益便捷，金融博主在提供专业、及时、有价值的内容方面面临着巨大的压力。一方面，他们需要持续跟踪和分析海量的金融新闻、市场动态和政策变化；另一方面，他们还需将这些信息转化为易于理解且具有吸引力的文章或观点分享给受众。这种高强度的工作模式不仅消耗大量时间和精力，还可能导致内容质量下降或更新频率不稳定。
为了解决这一痛点，我们开发了一个AI Agent，旨在帮助金融博主高效聚合金融新闻，并以博主的口吻自动生成高质量的文章内容。该项目的核心目标是通过AI技术减少人工工作量，提升内容生产效率，同时保持内容的专业性和个性化风格，从而增强博主的影响力和用户粘性。
为了解决这一痛点，我们开发了一个AI Agent，旨在帮助金融博主高效聚合金融新闻，并以博主的口吻自动生成高质量的文章内容。该项目的核心目标是通过AI技术减少人工工作量，提升内容生产效率，同时保持内容的专业性和个性化风格，从而增强博主的影响力和用户粘性。
功能介绍
金融新闻聚合
从主流财经媒体、新闻平台、政府发布渠道等获取实时金融新闻。
支持关键词过滤、行业分类、时间范围筛选等功能。
可识别新闻的重要性、影响力及与特定金融市场（如A股、美股、加密货币等）的相关性。
内容自动生成
基于博主的历史写作风格、语气、常用术语等训练个性化AI模型。
支持一键生成结构清晰、逻辑严谨、风格一致的文章。
提供标题建议、摘要生成、段落扩展等辅助功能。
多平台内容适配
支持生成适合微信公众号、知乎、微博、B站、小红书等不同平台的格式与风格。
自动适配移动端阅读习惯（如段落长度、图片插入建议等）。
内容审核与优化建议
自动检测文章中的事实错误、数据偏差或逻辑漏洞。
提供SEO优化建议、关键词推荐、用户阅读兴趣分析。
用户互动辅助
支持自动回复常见问题（FAQ）、评论摘要生成等功能。
提供粉丝互动内容推荐，增强用户粘性。
从主流财经媒体、新闻平台、政府发布渠道等获取实时金融新闻。
支持关键词过滤、行业分类、时间范围筛选等功能。
可识别新闻的重要性、影响力及与特定金融市场（如A股、美股、加密货币等）的相关性。
内容自动生成
基于博主的历史写作风格、语气、常用术语等训练个性化AI模型。
支持一键生成结构清晰、逻辑严谨、风格一致的文章。
提供标题建议、摘要生成、段落扩展等辅助功能。
多平台内容适配
支持生成适合微信公众号、知乎、微博、B站、小红书等不同平台的格式与风格。
自动适配移动端阅读习惯（如段落长度、图片插入建议等）。
内容审核与优化建议
自动检测文章中的事实错误、数据偏差或逻辑漏洞。
提供SEO优化建议、关键词推荐、用户阅读兴趣分析。
用户互动辅助
支持自动回复常见问题（FAQ）、评论摘要生成等功能。
提供粉丝互动内容推荐，增强用户粘性。
项目实现
数据采集层
使用爬虫技术（如Scrapy、Selenium）或API接口获取金融新闻数据。
结合NLP技术进行新闻分类、情感分析、实体识别等预处理。
模型训练层
基于Transformer架构（如ChatGLM、Bloom、Llama）进行微调，训练个性化写作风格模型。
使用博主历史文章作为训练数据，提取其语言习惯、常用句式、术语偏好等特征。
引入对抗生成机制，根据用户反馈持续优化生成内容质量。
内容生成与编辑层
提供图形化界面或Web应用，支持用户输入关键词、选择模板、调整语气风格等。
集成内容生成、润色、排版、导出等功能模块。
内容发布与分析层
提供内容阅读量、互动数据、用户画像等分析报告。
支持A/B测试不同风格内容效果。
使用爬虫技术（如Scrapy、Selenium）或API接口获取金融新闻数据。
结合NLP技术进行新闻分类、情感分析、实体识别等预处理。
模型训练层
基于Transformer架构（如ChatGLM、Bloom、Llama）进行微调，训练个性化写作风格模型。
使用博主历史文章作为训练数据，提取其语言习惯、常用句式、术语偏好等特征。
引入对抗生成机制，根据用户反馈持续优化生成内容质量。
内容生成与编辑层
提供图形化界面或Web应用，支持用户输入关键词、选择模板、调整语气风格等。
集成内容生成、润色、排版、导出等功能模块。
内容发布与分析层
提供内容阅读量、互动数据、用户画像等分析报告。
支持A/B测试不同风格内容效果。
示例图片视频
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2) 多维度和跨商品组合限购：限购规则复杂多变，例如多维度和跨商品组合限购，保障每位用户有公平购票的机会，避免囤票行为。
当系统遇到洪峰流量时，容易出现页面打开慢、卡顿等问题，主要原因有以下几点：
1) Redis 超负载与缓存热点。
2) 数据库超负载。
3) 供应商系统不稳定。
系统优化：
一、Redis负载与缓存热点优化
a) 缓存热点应对方案：热点识别自动构建多级缓存将单位时间内高频访问的Key ，识别出来。例如：同一个 Key 1 秒内单机访问 10 次。
b) 缓存大key问题：
1. 精简缓存对象：去除缓存中的冗余字段。
2. 压缩缓存对象：采用压缩比更高的压缩方式，缩小缓存对象。
3. 拆分大 Key ：若精简和压缩后还是过大，根据业务逻辑，将大 Key 拆分成多个小 Key 。
5. 长期治理：建立长期治理机制，定期扫描 Redis 中的大 Key ，每周跟进，将隐患在日常治理中消除。
二、数据库超载优化
a) 缓存覆盖更新策略：替代直接删除缓存 Key 的做法，采用了缓存覆盖更新策略。当商品信息发生变更时，系统不再删除缓存 Key ，而是直接更新该 Key 对应的缓存值。避免了流量穿透到底层数据库。
b) 消息聚合：针对商品变化消息量过大的问题，引入了消息聚合机制。将商品多次变化消息在一段时间窗口内合并成一个，减少消息处理的频率。
c) 异步更新缓存：为了进一步降低 对数据库的实时压力，采用了异步更新缓存的策略。当商品信息发生变更时，系统不会立即更新缓存，而是将更新任务放入一个异步队列中，由后台线程异步处理。
三、供应商系统不稳定
当供应商系统面临大流量冲击时，往往会出现响应缓慢甚至被限流的情况，这直接影响了我们自身系统的稳定性和用户体验。
为了缓解上述问题，我们采取以下技术策略：
1）削峰填谷 缓冲池：利用消息队列作为订单提交的缓冲池，将订单信息先写入队列，再由后台服务异步处理。这样可以将订单提交的高峰流量削平，减少对供应商系统的瞬时压力。
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购票：修改购买数量、添加联系人、购票
订单：查看订单、取消订单、订单付款、订单退款、开具发票
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