# newsLLM

**Repository Path**: Sckaro/news-llm

## Basic Information

- **Project Name**: newsLLM
- **Description**: Python大模型应用项目--适用于了解最新消息，解析时政新闻。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-07
- **Last Updated**: 2025-11-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# NewsLLM - AI新闻助手

NewsLLM是一个智能新闻聚合和分析系统，能够自动抓取新闻、分类整理、生成摘要，并通过AI技术提供深度分析。

## 功能特点

- **新闻自动抓取**：从多个主流新闻源自动抓取最新资讯
- **智能分类**：基于关键词权重算法对新闻进行主题和来源分类
- **AI摘要生成**：利用通义千问大模型生成每日新闻导览摘要
- **Web界面展示**：提供友好的Web界面浏览和分析新闻
- **定时任务**：支持定时自动生成和发送新闻报告
- **邮件推送**：可配置邮件功能，定期推送新闻摘要
- **响应式设计**：支持深色/浅色模式切换，适配各种设备

## 技术架构

### 核心技术栈

- **新闻处理**：Newspaper3k, Requests
- **AI模型**：通义千问(Qwen) via LangChain
- **Web框架**：Flask
- **模板引擎**：Jinja2
- **任务调度**：APScheduler
- **前端技术**：HTML5, CSS3, JavaScript
- **其他组件**：Markdown, Click

### 项目结构

```
newsLLM/
├── main.py              # 程序入口
├── news_load.py         # 新闻抓取和分类模块
├── news_analysis_app.py # Flask Web应用
├── convert_to_html.py   # Markdown转HTML工具
├── emailTool.py         # 邮件发送模块
├── scheduler.py         # 定时任务调度器
├── langchain_qwen_llm.py# Qwen模型接入
├── web_loader.py        # 网页内容加载器
├── requirements.txt     # 项目依赖
└── templates/           # HTML模板目录
```

## 快速开始

### 环境要求

- Python 3.8+
- 有效的通义千问API密钥

### 安装步骤

1. 克隆项目代码：
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd newsLLM
   ```

2. 安装依赖：
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. 配置API密钥：
   在环境变量中设置您的通义千问API密钥：
   ```bash
   export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
   ```
   
   或者创建`.env`文件并在其中添加：
   ```
   DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
   ```

4. （可选）配置邮件发送功能：
   创建[email_config.json](file:///D:/data/code/Python/newsLLM/email_config.json)文件并填入相应配置：
   ```json
   {
     "sender": "your_email@example.com",
     "receiver": "recipient@example.com",
     "email_password": "your_email_password_or_app_specific_password",
     "email_server": "smtp.example.com",
     "email_port": 587
   }
   ```

### 运行应用

直接运行主程序：
```bash
python main.py
```

程序将执行以下操作：
1. 抓取新闻并分类
2. 生成今日导览摘要
3. 输出Markdown和HTML格式的新闻报告
4. 启动Web服务以供在线浏览和分析
5. 启动定时任务调度器

## 使用说明

### 浏览新闻报告

运行程序后，系统会自动生成当日新闻报告，并在浏览器中打开。您也可以访问以下URL：
- http://localhost:8080 - 新闻列表页面
- http://localhost:8080/detail/<news_id> - 特定新闻的详细分析页面

### Web界面功能

1. **新闻列表页**：
   - 展示按主题和来源分类的新闻
   - 点击新闻标题可查看详细分析

2. **新闻详情页**：
   - 展示原始新闻链接
   - 提供由AI生成的深度分析内容
   - 支持返回新闻列表

### 定时任务

系统集成了APScheduler定时任务框架，默认配置为每天20:00执行一次新闻抓取和报告生成任务，并可根据配置发送邮件。

## 配置项

### 新闻源配置

可在[news_load.py](file:///D:/data/code/Python/newsLLM/news_load.py)中修改`NEWS_SOURCES`变量来自定义新闻源网站。

### 分类关键词配置

系统通过关键词匹配实现新闻分类，可在[news_load.py](file:///D:/data/code/Python/newsLLM/news_load.py)中调整`KEYWORDS_WITH_WEIGHT`变量来优化分类效果。

### AI模型配置

在[langchain_qwen_llm.py](file:///D:/data/code/Python/newsLLM/langchain_qwen_llm.py)中可以调整模型参数和提示词模板。

## 工作原理

1. **新闻采集**：使用Newspaper3k库从预设的新闻源抓取文章
2. **智能分类**：基于关键词权重算法对新闻进行主题和来源分类
3. **摘要生成**：调用通义千问API生成当日新闻导览摘要
4. **报告输出**：生成Markdown和HTML格式的新闻报告
5. **Web服务**：启动Flask应用，提供在线浏览和AI分析功能
6. **定时任务**：使用APScheduler定期执行新闻采集和报告生成

## 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来帮助改善项目。

## 许可证

本项目采用MIT许可证，详情请见[LICENSE](file:///D:/data/code/Python/newsLLM/LICENSE)文件（如存在）。