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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！🚀