bettafish

微舆（BettaFish）は、ゼロから実装され、いかなるフレームワークにも依存しない革新的なマルチエージェント世論分析システムです。ユーザーがチャットのように分析要件を入力するだけで、システムは国内外30以上の主要ソーシャルメディアと数百万件の一般コメントを全自動で分析し、詳細な調査レポートを生成します。 システムの核は4つのエンジンで構成されます。Query Agentは国内外のニュースの広範囲な検索を担当し、Media Agentは強力なマルチモーダルコンテンツ分析能力を備え（ショート動画、画像、検索エンジンの構造化情報カードを解析可能）、Insight Agentはプライベートデータベースの深層マイニングを実行し、Report Agentは組み込みテンプレートを使用して複数ラウンドのレポート生成を行います。さらに、ForumEngineフォーラムエンジンは各Agentに独自のツールセットと思考パターンを付与し、ディベート司会者モデルを導入します。連鎖的な思考の衝突とディベートを通じて、単一モデルの思考限界を回避し、より高品質な集合知を生み出します。 技術実装面では、システムは純Pythonのモジュール設計を採用し、PostgreSQLとMySQLデータベースをサポートします。すべてのLLM呼び出しはOpenAI APIインターフェース標準と互換性があり、互換性のある任意のモデルプロバイダーに接続できます。感情分析モジュールは、ファインチューニング済みBERT/GPT-2モデル、多言語感情分析、小パラメータQwen3のファインチューニング、従来の機械学習手法など複数の手法を統合しており、ニーズに応じて柔軟に切り替えることができます。 導入面では、システムはDockerによるワンクリックデプロイソリューションを提供し、ソースコードからの起動にも対応します。クローラーシステムMindSpiderは単独で動作可能で、トピック抽出と深層の世論クローリングをサポートします。レポート生成はHTML、PDF、Markdownの3形式での出力に対応し、迅速なリトライとデバッグのためのコマンドラインツールも提供されます。また、カスタムビジネスデータベースへの接続もサポートしており、パブリック領域とプライベート領域のデータの壁を打ち破り、垂直ビジネスに外部トレンドと内部インサイトの融合分析能力を提供します。 プロジェクトのコード構造は明確で、各Agentエンジンには独立したLLMインターフェースラッパー、処理ノード、ツールセット、状態管理、プロンプトテンプレートが含まれており、開発者はカスタムモデルやビジネスロジックを容易に統合できます。また、各エンジンを独立してデバッグできるStreamlitのシングルAgentアプリケーションも提供されています。全体設計は軽量性と高い拡張性を重視しており、単なる世論分析に留まらず、あらゆるビジネスシーンを駆動するシンプルで汎用的なデータ分析エンジンとなることを目指しています。