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Profeto — 给 LLM 提供数据,让 LLM 预测足球比分。 核心模块: - FastAPI 后端 + PostgreSQL (SQLAlchemy async) - 多 Agent LLM 预测 (5 专家 + 终裁) - 数据采集 (bzzoiro / understat / injuries) - React 前端 (Vite + Tailwind) 包含: - 数据源抽象 (DataSource 协议 + 注册表) - Alembic 数据库迁移 - Prompt 模板 (单/多 Agent) - 核心路径单元测试
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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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与旧项目 `MatchPro`(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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## 架构
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```
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前端(单页) → FastAPI → PostgreSQL
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↑
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LLM (OpenAI-compatible)
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↑
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bzzoiro / understat
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```
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## 快速开始
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### 1. 环境
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```bash
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# 后端
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pip install -e ".[dev]"
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env: 填 LLM_API_KEY、BZZOIRO_KEY
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# 数据库
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docker compose up -d postgres
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```
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### 2. 启动
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```bash
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# 后端
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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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cd frontend && npm install && npm run dev
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```
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### 3. 使用
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```bash
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# 采集数据
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/ingest/bzzoiro \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-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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curl "http://localhost:8000/api/v1/matches?league=E0&status=scheduled"
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# LLM 预测
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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}'
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# 赛后回填
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/eval/settle \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"prediction_id": 1, "home_goals": 2, "away_goals": 1}'
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# 评估汇总
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curl http://localhost:8000/api/v1/eval/summary
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```
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前端访问 `http://localhost:5173`。
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## 核心模块
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| 文件 | 作用 |
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| `src/llm/context_builder.py` | **最重要**: 拼 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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| `src/llm/provider.py` | 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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| `src/data/normalize.py` | 数据清洗契约 |
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## 测试
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```bash
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pytest
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```
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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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