docs: 完善 README 文档
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shangfangjian
@@ -1,81 +1,237 @@
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# Profeto — 足球 LLM 预测服务
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# Profeto — 足球 LLM 预测服务
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**给 LLM 提供数据,让 LLM 预测足球比分。**
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> 给 LLM 提供结构化数据,让 LLM 预测足球比分。
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与旧项目 `MatchPro`(自研统计模型预测引擎)完全不同:
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与旧项目 [MatchPro](https://github.com)(自研统计模型预测引擎)完全不同:
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- MatchPro: 160 个 Python 文件,7 套 ML 模型,OOF/校准/Promotion Gate,6 容器
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- **Profeto**: ~25 个文件,5 张表,LLM 做预测,2 容器(api + postgres)
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| | MatchPro | Profeto |
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|---|---|---|
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| 代码量 | 160 个 Python 文件 | ~30 个文件 |
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| 预测方式 | 7 套 ML 模型 + OOF/校准/Promotion Gate | LLM 推理 |
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| 架构 | 6 容器 | 2 容器 (api + postgres) |
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| 数据 | 多源 + 特征工程 | 5 张表 + 数据切片 |
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## 架构
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## 架构
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前端(单页) → FastAPI → PostgreSQL
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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↑
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│ 前端 (React + Vite + Tailwind) │
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LLM (OpenAI-compatible)
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│ http://localhost:5173 │
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↑
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└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
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bzzoiro / understat
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│ REST API
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┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
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│ FastAPI │
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│ ├── /api/v1/matches 比赛查询 │
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│ ├── /api/v1/predict LLM 预测 (单/多 Agent) │
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│ ├── /api/v1/ingest/* 数据采集 │
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│ └── /api/v1/eval/* 评估回填 │
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└──────────┬─────────────────────────────┬────────────┘
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│ │
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┌──────────▼──────────┐ ┌─────────────▼────────────┐
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│ PostgreSQL │ │ LLM (OpenAI-compatible) │
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│ 5 张表 │ │ OpenAI / Deepseek / │
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│ leagues/teams/ │ │ Ollama / 任意网关 │
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│ matches/match_ │ └──────────────────────────┘
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│ stats/predictions/ │
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│ injuries │
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└─────────────────────┘
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│ 采集
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┌──────────┴─────────────────────────────────────────┐
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│ 数据源 (DataSource 协议 + 注册表) │
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│ ├── bzzoiro 比分 / 统计 / xG │
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│ ├── understat xG 回填 │
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│ └── injuries 伤停数据 (api-football) │
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└────────────────────────────────────────────────────┘
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### 多 Agent 预测
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默认模式 (`mode=multi`) 采用 **5 专家 + 终裁** 架构:
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比赛数据 → 切片 ─┬─→ A 近期状态专家 ─┐
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├─→ B 攻防数据专家 ─┤
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├─→ C 主客因素专家 ─┼─→ 终裁专家 ─→ 最终预测
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├─→ D 阵容完整专家 ─┤
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└─→ E 历史交锋专家 ─┘
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- 各专家**只看到自己维度的数据切片**,避免信息过载
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- **fail-open**: 单个专家失败不影响整体
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- **no_data 门控**: 无数据维度跳过 LLM 调用,省 token 防幻觉
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- 终裁根据各报告的 `confidence` / `data_sufficiency` 加权输出 `agent_weights`
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## 快速开始
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## 快速开始
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### 1. 环境
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### 前置条件
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- Python >= 3.11
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- Docker (运行 PostgreSQL)
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- LLM API Key (OpenAI / Deepseek / Ollama 等)
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### 1. 安装
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```bash
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```bash
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# 后端
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# 克隆
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pip install -e ".[dev]"
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git clone https://git.bilidili.cn/shangfangjian/Profeto.git
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cp .env.example .env
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cd Profeto
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# 编辑 .env: 填 LLM_API_KEY、BZZOIRO_KEY
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# 数据库
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# 后端依赖
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pip install -e ".[dev]"
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# 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env,填入 LLM_API_KEY 和 BZZOIRO_KEY
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```
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### 2. 启动数据库
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```bash
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docker compose up -d postgres
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docker compose up -d postgres
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```
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```
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### 2. 启动
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### 3. 启动服务
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```bash
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```bash
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# 后端
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# 后端 (终端 1)
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uvicorn src.api.app:app --reload
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uvicorn src.api.app:app --reload
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# 前端(另一个终端)
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# 前端 (终端 2)
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cd frontend && npm install && npm run dev
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cd frontend && npm install && npm run dev
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```
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```
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### 3. 使用
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后端运行在 `http://localhost:8000`,前端在 `http://localhost:5173`。
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## 使用流程
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### 1. 采集数据
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```bash
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```bash
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# 采集数据
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# 采集 bzzoiro 比分与统计
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest/bzzoiro \
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest/bzzoiro \
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-H "Content-Type: application/json" \
|
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||||
-d '{"leagues":["E0","SP1"],"date_from":"2026-08-01","date_to":"2026-09-06"}'
|
-d '{"leagues":["E0","SP1"],"date_from":"2026-08-01","date_to":"2026-09-06"}'
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# 查比赛
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# 回填 understat xG
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curl "http://localhost:8000/api/v1/matches?league=E0&status=scheduled"
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest/understat \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"league":"E0","season":2026}'
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# LLM 预测
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# 采集伤停
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest/injuries \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"date":"2026-09-09"}'
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```
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### 2. 查询比赛
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```bash
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curl "http://localhost:8000/api/v1/matches?league=E0&status=scheduled"
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```
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### 3. LLM 预测
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```bash
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# 多 Agent 预测 (默认)
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/predict \
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/predict \
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-H "Content-Type: application/json" \
|
-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"match_id": 1}'
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-d '{"match_id": 1}'
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# 赛后回填
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# 单次调用模式
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/predict \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"match_id": 1, "mode": "single"}'
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```
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### 4. 评估
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```bash
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# 赛后回填实际比分
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/eval/settle \
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/eval/settle \
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-H "Content-Type: application/json" \
|
-H "Content-Type: application/json" \
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||||||
-d '{"prediction_id": 1, "home_goals": 2, "away_goals": 1}'
|
-d '{"prediction_id": 1, "home_goals": 2, "away_goals": 1}'
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# 评估汇总
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# 查看准确率汇总
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curl http://localhost:8000/api/v1/eval/summary
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curl http://localhost:8000/api/v1/eval/summary
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```
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```
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前端访问 `http://localhost:5173`。
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## 项目结构
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Profeto/
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├── src/
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│ ├── api/ # FastAPI 路由层
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│ │ ├── app.py # 应用工厂 + lifespan
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│ │ ├── schemas.py # Pydantic 请求/响应模型
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│ │ └── routes/
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│ │ ├── matches.py # 比赛查询
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│ │ ├── predict.py # 预测入口
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│ │ ├── ingest.py # 数据采集
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│ │ └── eval.py # 评估回填
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│ ├── core/ # 基础设施
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│ │ ├── config.py # pydantic-settings 配置
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│ │ └── http_client.py # 共享 httpx 客户端
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│ ├── data/ # 数据层
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│ │ ├── sources.py # DataSource 协议 + 注册表
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│ │ ├── match_lookup.py # 比赛匹配辅助函数
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│ │ ├── normalize.py # 数据规范化契约
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│ │ ├── bzzoiro.py # bzzoiro 数据源
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│ │ ├── understat.py # understat xG 数据源
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│ │ ├── injuries.py # 伤停数据 (独立领域)
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│ │ ├── config.py # 联赛映射常量
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│ │ └── team_names.py # 队名归一化
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│ ├── db/ # 数据库
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│ │ ├── base.py # SQLAlchemy async engine
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│ │ └── models.py # ORM 模型 (5 表)
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│ └── llm/ # LLM 预测核心
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│ ├── predict.py # 预测服务 (缓存 + 单/多模式)
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│ ├── context_builder.py # 数据切片 + 上下文拼接
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│ ├── eval.py # 评估统计
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│ ├── provider.py # 多提供商 LLM 抽象
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│ ├── agents/
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│ │ ├── base.py # Agent 基础设施 + 解析
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│ │ └── orchestrator.py # 多 Agent 编排
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│ └── prompts/ # Prompt 模板
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│ ├── match_prediction_v1.md
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│ ├── match_prediction_v2.md
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|
│ └── agents/ # 各专家 prompt
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├── alembic/ # 数据库迁移
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├── frontend/ # React 前端
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├── docs/ # 详细文档
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├── tests/ # 单元测试
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├── docker-compose.yml
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├── Dockerfile
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└── pyproject.toml
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## 核心模块
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## 核心模块
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| 文件 | 作用 |
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| 模块 | 作用 |
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|---|---|
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|---|---|
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| `src/llm/context_builder.py` | **最重要**: 拼 LLM 看到的上下文 |
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| `context_builder.py` | **最重要**: 数据切片 + 拼接 LLM 看到的上下文 |
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| `src/llm/prompts/match_prediction.md` | prompt 模板(迭代最频繁) |
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| `prompts/` | Prompt 模板 (迭代最频繁) |
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| `src/llm/provider.py` | 多提供商抽象 |
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| `provider.py` | OpenAI-compatible 多提供商抽象 |
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| `src/data/bzzoiro.py` | 数据采集(迁移自旧项目) |
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| `sources.py` | 数据源协议 + 注册表 |
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| `src/data/normalize.py` | 数据清洗契约 |
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| `normalize.py` | 数据清洗契约 (校验/范围/归一) |
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| `orchestrator.py` | 多 Agent 编排 (并行专家 + 终裁) |
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## 配置
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通过 `.env` 或环境变量配置:
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| 变量 | 说明 | 默认值 |
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|---|---|---|
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| `DATABASE_URL` | PostgreSQL 连接 | `postgresql+asyncpg://football:football@localhost:5432/football` |
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| `LLM_PROVIDER` | 提供商标识 | `openai` |
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| `LLM_API_KEY` | API 密钥 | *(必填)* |
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| `LLM_BASE_URL` | API 地址 | `https://api.openai.com/v1` |
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| `LLM_MODEL` | 模型名 | `gpt-4o` |
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| `LLM_SPECIALIST_MODEL` | 专家模型 (空=回落 LLM_MODEL) | |
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| `LLM_AGGREGATOR_MODEL` | 终裁模型 (空=回落 LLM_MODEL) | |
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| `BZZOIRO_KEY` | bzzoiro API Key | *(必填)* |
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| `API_FOOTBALL_KEY` | api-football Key (伤停) | |
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| `CORS_ORIGINS` | 允许的跨域来源 | `http://localhost:5173` |
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## 测试
|
## 测试
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@@ -83,6 +239,14 @@ curl http://localhost:8000/api/v1/eval/summary
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pytest
|
pytest
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```
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```
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## 数据库迁移
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生产环境建议使用 Alembic:
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```bash
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alembic upgrade head
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## License
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## License
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个人研究项目,预测结果不构成投注建议。
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个人研究项目,预测结果不构成投注建议。
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Reference in New Issue
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