TradingAgents-CN

Google AI 配置指南

本指南将帮助您配置Google AI (Gemini)模型，以便在TradingAgents-CN中使用Google的强大AI能力进行股票分析。

🎯 概述

TradingAgents-CN v0.1.2新增了对Google AI的完整支持，包括：

• Gemini 2.0 Flash - 最新模型，推荐使用
• Gemini 1.5 Pro - 强大性能，适合深度分析
• Gemini 1.5 Flash - 快速响应，适合简单分析
• 智能混合嵌入 - Google AI推理 + 阿里百炼嵌入

🔑 获取Google AI API密钥

1. 访问Google AI Studio

1. 打开 Google AI Studio
2. 使用您的Google账号登录
3. 如果是首次使用，需要同意服务条款

2. 创建API密钥

1. 在左侧导航栏中点击 “API keys”
2. 点击 “Create API key” 按钮
3. 选择一个Google Cloud项目（或创建新项目）
4. 复制生成的API密钥

3. 配置API密钥

在项目根目录的 .env 文件中添加：

# Google AI API密钥
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here

🤖 支持的模型

Gemini 2.0 Flash (推荐)

• 模型名称: gemini-2.0-flash
• 特点: 最新版本，性能优秀，LangChain集成稳定
• 适用场景: 日常股票分析，推荐首选
• 优势:
  • 🧠 优秀的推理能力
  • 🌍 完美的中文支持
  • 🔧 稳定的LangChain集成
  • 💾 完整的内存学习功能

Gemini 1.5 Pro

• 模型名称: gemini-1.5-pro
• 特点: 强大性能，适合复杂分析
• 适用场景: 深度分析，重要投资决策
• 优势: 功能强大，分析深度高

Gemini 1.5 Flash

• 模型名称: gemini-1.5-flash
• 特点: 快速响应，成本较低
• 适用场景: 快速查询，批量分析
• 优势: 响应速度快，适合高频使用

🔧 配置方法

1. Web界面配置

1. 启动Web界面:

   python -m streamlit run web/app.py
   

2. 在左侧边栏中:
   • 选择 “Google AI - Gemini模型” 作为LLM提供商
   • 选择具体的Gemini模型
   • 启用记忆功能获得更好效果
3. 开始分析:
   • 输入股票代码
   • 选择分析师
   • 点击”开始分析”

2. CLI配置

# 使用Gemini 2.0 Flash模型
python -m cli.main --llm-provider google --model gemini-2.0-flash --stock AAPL

# 使用Gemini 1.5 Pro进行深度分析
python -m cli.main --llm-provider google --model gemini-1.5-pro --stock TSLA --analysts market fundamentals news

3. Python API配置

from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

# 配置Google AI
config = DEFAULT_CONFIG.copy()
config["llm_provider"] = "google"
config["deep_think_llm"] = "gemini-2.0-flash"
config["quick_think_llm"] = "gemini-2.0-flash"
config["memory_enabled"] = True

# 创建分析图
graph = TradingAgentsGraph(["market", "fundamentals"], config=config)

# 执行分析
state, decision = graph.propagate("AAPL", "2025-06-27")

🔄 智能混合嵌入

TradingAgents-CN的一个独特功能是智能混合嵌入服务：

工作原理

🧠 Google Gemini (主要推理)
    ↓
🔍 阿里百炼嵌入 (向量化和记忆)
    ↓  
💾 ChromaDB (向量数据库)
    ↓
🎯 中文股票分析结果

优势

• 最佳性能: Google AI的强大推理能力
• 中文优化: 阿里百炼的中文嵌入优势
• 成本控制: 合理的API调用成本
• 稳定可靠: 经过充分测试的集成方案

🧪 测试配置

1. 运行测试脚本

# 测试Google AI连接
python tests/test_gemini_correct.py

# 测试Web界面Google模型功能
python tests/test_web_interface.py

# 完整的Gemini功能测试
python tests/final_gemini_test.py

2. 验证配置

# 检查API密钥配置
python tests/test_all_apis.py

# 测试中文输出功能
python tests/test_chinese_output.py

💡 使用建议

模型选择建议

1. 日常使用: 推荐 gemini-2.0-flash
   • 性能优秀，成本合理
   • LangChain集成稳定
   • 中文支持完美
2. 深度分析: 使用 gemini-1.5-pro
   • 适合重要投资决策
   • 分析深度更高
   • 推理能力更强
3. 快速查询: 使用 gemini-1.5-flash
   • 响应速度快
   • 适合批量分析
   • 成本较低

最佳实践

1. 启用内存功能: 让AI学习您的分析偏好
2. 合理选择分析师: 根据需要选择相关的分析师
3. 设置适当的研究深度: 平衡分析质量和时间成本
4. 定期检查API额度: 确保有足够的API调用额度

⚠️ 注意事项

API限制

• Google AI有API调用频率限制
• 建议合理控制分析频率
• 监控API使用量和成本

网络要求

• 需要稳定的网络连接
• 某些地区可能需要特殊网络配置
• 建议使用稳定的网络环境

数据安全

• API密钥仅在本地使用
• 不会上传到任何服务器
• 建议定期更换API密钥

🔧 故障排除

常见问题

1. API密钥无效

# 检查API密钥格式
echo $GOOGLE_API_KEY

# 验证API密钥有效性
python tests/test_correct_apis.py

2. 模型调用失败

• 检查网络连接
• 验证API额度是否充足
• 确认模型名称正确

3. 中文输出异常

• 检查字符编码设置
• 验证模型配置
• 运行中文输出测试

获取帮助

如果遇到问题：

1. 📖 查看 完整文档
2. 🧪 运行 测试程序
3. 💬 提交 GitHub Issue

🎉 开始使用

现在您已经完成了Google AI的配置，可以开始享受Gemini模型的强大分析能力了！

# 启动Web界面
python -m streamlit run web/app.py

# 或使用CLI
python -m cli.main --llm-provider google --model gemini-2.0-flash --stock AAPL

祝您投资分析愉快！🚀

This site is open source. Improve this page.