• 内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。

• 聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。

• 逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。

• 风险监控：定时监控系统指标，由大模型进行智能分析，发现潜在的风险。

• 数据分析：定时采集在线金融数据，由大模型进行智能分析，给出投资者建议。

• Deepseek以推理能力出圈，适合做数据分析。并且Deepseek的母公司幻方量化就是做量化交易的，我们相信Deepseek在金融分析上有着显著的优势。
• Deepseek开源并且很轻量，可以很方便部署起来。

1. 安装ollama：https://ollama.com/download

1. 安装Deepseek r1模型：r1模型专注于复杂逻辑推理，更适合做金融数据分析

1. 部署完成后，我们通过api进行测试（使用兼容openai的api，端口默认是11434），方便后续写代码。

• 可以定时发起AI任务请求。

• 可以把prompt和返回格式放在任务参数上，动态修改。

• 可以使用广播分片任务，把大任务拆分成多个小任务，加快AI任务运行速度。

• 可以使用任务依赖编排，构建一个AI数据分析的流程。

1. 准备一个数据库并初始化数据库表结构

1. 把代码导入到IDEA中，配置xxl-job-admin的配置文件

1. 运行XxlJobAdminApplication这个类，然后浏览器输入 http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin 就可以登录了（密码默认是 admin/123456）

1. XXLJOB-Admin 通过定时调度或者手动触发，配置好对应任务的prompt信息，运行某个任务执行。
2. 先去互联网拉取财经新闻，可以简单的做一下过滤。
3. 把网页内容丢给Deepseek，让他提炼最热门的N个新闻。

@Componentpublic class AIJob {
    @Value("${dashscope.api.key}")    private String apiKey;
    @XxlJob(value = "sinaNews")    public ReturnT sinaNews() throws Exception {        String url = "https://finance.sina.com.cn/topnews/";        String model = "deepseek-r1";        // prompt        String jobParam = XxlJobContext.getXxlJobContext().getJobParam();                ReturnT rtn = ReturnT.SUCCESS;        Document document = Jsoup.connect(url).get();        // 定位到“汇总榜”部分        Element summaryBlock = document.selectFirst("div.lbti:has(h2:containsOwn(汇总榜))");        if (summaryBlock != null) {            // 找到该块中的[removed]标签            Element scriptTag = summaryBlock.parent().selectFirst("script[src]");            if (scriptTag != null) {                // 提取src属性值        String srcValue = scriptTag.attr("src");        HttpResponse httpResponse = Unirest.get(srcValue).asString();        String news = httpResponse.getBody();        Map bodyMap = new HashMap<>();        bodyMap.put("model", model);        List        Map message = new HashMap<>();        message.put("role", "system");        message.put("content", jobParam);        messagesList.add(message);        message = new HashMap<>();        message.put("role", "user");        message.put("content", "这是今天的财经新闻，帮我按规则解析：" + news );        messagesList.add(message);        bodyMap.put("messages", messagesList);        String bodyJson = new Gson().toJson(bodyMap);        Unirest.setTimeouts(120000, 120000); //加大timeout，防止超时退出        HttpResponse jsonHttpResponse =            Unirest.post("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions")                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)                .header("Content-Type", "application/json")                .body(bodyJson)                .asJson();        OpenAIResponse openAIResponse =            new Gson().fromJson(jsonHttpResponse.getBody().getObject().toString(), OpenAIResponse.class);        rtn.setContent(openAIResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent());        XxlJobHelper.log(openAIResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent());                //TODO 通过钉钉发送分析总结        sendMessage(openAIResponse);            } else {                rtn.setCode(ReturnT.FAIL_CODE);                rtn.setMsg("未找到汇总榜的[removed]标签");            }        } else {            rtn.setCode(ReturnT.FAIL_CODE);            rtn.setMsg("未找到汇总榜部分");        }        return rtn;    }
    private void sendMessage(OpenAIResponse message){        //TODO    }}

1. 在XXL-JOB上新建3个任务，并建立依赖关系，拉取金融数据->数据分析->生成报告。其中拉取金融数据任务的路由策略是广播分片。
2. 拉取金融数据任务开始执行的时候，通过广播分片派发多个子任务给不同的执行器，去获取各大国内外财经新闻和金融数据，把结果存储起来（比如数据库、Redis或者对象存储）。
3. 数据分析任务开始执行的时候，去获取当前的金融数据，再调用Deepseek进行分析，将结果存储起来。
4. 数据分析完，再通过报告生成任务，将分析完的数据生成一个报告或者报表，通过钉钉或者邮件推送给用户，进行投资建议。