shangfangjian
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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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# 02 · 快速开始
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## 前置条件
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- Python 3.11+
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- Docker Desktop(跑 PostgreSQL)
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- 一个 OpenAI-compatible 的 LLM API Key(OpenAI / Deepseek / Ollama 等任一)
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- bzzoiro 数据源 Key(旧项目 MatchPro 的同一 Key)
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## 1. 安装
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```bash
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cd P:\Profeto
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pip install -e ".[dev]"
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```
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## 2. 配置环境变量
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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编辑 `.env`,至少填这三项:
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```ini
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LLM_API_KEY=sk-xxx # 必填
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LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1 # 换成你的提供商
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LLM_MODEL=gpt-4o-mini # 默认模型
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# 可选分档(推荐):
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LLM_SPECIALIST_MODEL=gpt-4o-mini # 5 个专家用(便宜快)
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LLM_AGGREGATOR_MODEL=gpt-4o # 终裁用(强)
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BZZOIRO_KEY=xxx # 数据采集用
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```
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## 3. 启动数据库 + 建表
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```bash
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docker compose up -d postgres
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alembic upgrade head
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```
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## 4. 启动服务
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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(另开终端)
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cd frontend
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npm install
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npm run dev
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```
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- 前端界面: http://localhost:5173
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- API 文档(Swagger): http://localhost:8000/docs
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## 5. 首次跑通全流程
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### 采集历史数据(英超近两个月为例)
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```bash
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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"],"date_from":"2026-08-01","date_to":"2026-09-08"}'
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```
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数据量大时**直接拉整赛季**(约 380 场,含近几个赛季更好,近况/交锋/积分榜都需要历史):
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```bash
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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"],"date_from":"2025-08-01","date_to":"2026-09-08"}'
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```
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### 回填 xG(可选,让攻防数据 agent 有数据)
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```bash
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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":2025}'
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```
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### 查比赛
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浏览器打开 http://localhost:5173 ,选"英超 / 未开赛";
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或:
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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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### LLM 预测
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页面上点"LLM 预测",预测面板会展示最终结论 + 5 个专家 agent 的折叠报告(方向性评分/证据/分析);
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或:
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```bash
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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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```
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不传 `mode` 默认走多 agent;`"mode":"single"` 走单次调用旧路径(用于对比)。
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### 赛后评估
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比赛结束后,采集最新赛果(同一条 ingest 命令会自动把 scheduled 升级为 finished 并补比分),
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然后回填预测:
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```bash
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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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# 汇总准确率(按 模型 × prompt 版本,含 multi/single 对比)
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curl http://localhost:8000/api/v1/eval/summary
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```
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## 常见问题
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| 问题 | 处理 |
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| 连不上数据库 | `docker compose ps` 确认 postgres 健康;`.env` 的 `DATABASE_URL` 与 compose 一致 |
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| predict 返回 502 | 看 uvicorn 日志的 LLM error;确认 `LLM_BASE_URL`/`LLM_API_KEY`;`response_format` 不兼容的网关会报错(改用支持 json mode 的模型) |
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| 采集 0 场 | bzzoiro Key 失效或联赛代码写错;先 `GET /api/v1/leagues` 看库里有没有联赛 |
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| 专家报告全是 no_data | 历史数据不够 —— 近况需要每队近 5 场、积分榜需要本赛季已完赛比赛,多拉几周数据 |
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| xg agent 报无 xG 数据 | 先跑 understat 回填;注意 understat 只有五大联赛 |
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