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# 稷下学宫AI辩论系统 - AutoRAG集成提示词
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## 🏛️ 系统概述
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稷下学宫是一个基于中国传统哲学的AI辩论系统,模拟古代稷下学宫的学术辩论环境。系统中有八位仙人智能体,每位都有独特的投资哲学和辩论风格,需要通过AutoRAG服务获取相关的历史智慧和知识支持。
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## 🎭 八仙智能体角色
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### 铁拐李 (巽卦) - 逆向投资大师
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- **投资哲学**: 逆向思维,挑战市场共识
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- **记忆重点**: 市场异常、逆向案例、风险警示、反向策略
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- **辩论风格**: 质疑主流观点,提出反向思考
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### 吕洞宾 (乾卦) - 理性分析者  
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- **投资哲学**: 技术分析专家,数据驱动决策
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- **记忆重点**: 技术分析、数据洞察、逻辑推理、理性决策
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- **辩论风格**: 基于数据和逻辑的严密分析
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### 何仙姑 (坤卦) - 直觉洞察者
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- **投资哲学**: 风险控制专家,情感智慧
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- **记忆重点**: 市场情绪、直觉判断、情感因素、人性洞察
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- **辩论风格**: 基于直觉和情感智慧的分析
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### 张果老 (兑卦) - 历史智慧者
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- **投资哲学**: 历史数据分析师,经验导向
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- **记忆重点**: 历史案例、长期趋势、周期规律、经验教训
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- **辩论风格**: 引用历史案例和长期趋势
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### 汉钟离 (离卦) - 平衡协调者
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- **投资哲学**: 热点追踪专家,平衡思维
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- **记忆重点**: 平衡策略、综合分析、协调方案、稳健建议
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- **辩论风格**: 寻求各方观点的平衡点
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### 蓝采和 (坎卦) - 创新思维者
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- **投资哲学**: 潜力股发现者,创新导向
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- **记忆重点**: 创新机会、新兴趋势、潜力发现、灵活策略
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- **辩论风格**: 发现新兴机会和创新角度
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### 韩湘子 (艮卦) - 艺术感知者
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- **投资哲学**: 新兴资产专家,美学视角
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- **记忆重点**: 美学趋势、创意洞察、感性分析、艺术视角
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- **辩论风格**: 从美学和艺术角度分析市场
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### 曹国舅 (震卦) - 实务执行者
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- **投资哲学**: 机构视角分析师,实务导向
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- **记忆重点**: 执行策略、机构动向、实务操作、专业分析
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- **辩论风格**: 关注实际执行和机构操作
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## 🔍 AutoRAG查询需求
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### 查询类型
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1. **历史智慧检索**: 根据辩论主题查找相关的古代智慧、哲学思想
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2. **投资案例搜索**: 寻找历史上的投资成功/失败案例
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3. **市场周期分析**: 查找关于市场周期、经济规律的古籍记录
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4. **风险管理智慧**: 搜索古代关于风险控制、谨慎投资的思想
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5. **人性洞察**: 查找关于人性、情绪、群体心理的古代观察
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### 期望的AutoRAG接口
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#### 1. 嵌入生成接口
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POST /embed
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{
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  "text": "需要生成嵌入的文本内容"
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}
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						||
响应:
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						||
{
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						||
  "embedding": [0.1, 0.2, ...],  // 1024维BGE-M3嵌入向量
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						||
  "model": "bge-m3"
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						||
}
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						||
```
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						||
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						||
#### 2. 记忆存储接口
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```
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POST /upsert
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						||
{
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						||
  "vectors": [
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						||
    {
 | 
						||
      "id": "memory_uuid",
 | 
						||
      "values": [0.1, 0.2, ...],
 | 
						||
      "metadata": {
 | 
						||
        "agent_name": "tieguaili",
 | 
						||
        "chinese_name": "铁拐李", 
 | 
						||
        "content": "记忆内容",
 | 
						||
        "memory_type": "knowledge|conversation|preference|strategy",
 | 
						||
        "debate_topic": "辩论主题",
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						||
        "timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z"
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      }
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						||
    }
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  ],
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  "namespace": "agent_name"  // 智能体命名空间
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}
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						||
响应:
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{
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  "success": true,
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  "inserted_count": 1
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}
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```
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#### 3. 记忆检索接口
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```
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POST /query
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						||
{
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  "vector": [0.1, 0.2, ...],     // 查询向量
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						||
  "topK": 10,                    // 返回数量
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						||
  "namespace": "tieguaili",      // 智能体命名空间
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						||
  "filter": {                    // 可选过滤条件
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						||
    "memory_type": "knowledge"
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  }
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}
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响应:
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{
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  "matches": [
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    {
 | 
						||
      "id": "memory_uuid",
 | 
						||
      "score": 0.95,
 | 
						||
      "metadata": {
 | 
						||
        "content": "相关记忆内容",
 | 
						||
        "agent_name": "tieguaili",
 | 
						||
        "memory_type": "knowledge",
 | 
						||
        "debate_topic": "投资哲学"
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						||
      }
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						||
    }
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  ]
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}
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## 📝 使用场景示例
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### 场景1: 辩论前的知识准备
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辩论主题: "NVIDIA股票投资价值分析"
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铁拐李查询: "历史上科技股泡沫的案例和教训"
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张果老查询: "古代关于新兴技术投资的智慧"
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何仙姑查询: "市场狂热时期的风险控制思想"
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### 场景2: 辩论中的观点支撑
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当前观点: "AI技术发展存在过度炒作风险"
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相关查询: "古代关于技术革新的理性思考"
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期望返回: 相关的古籍智慧,支持或反驳当前观点
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### 场景3: 辩论后的经验总结
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辩论结果: 铁拐李的逆向观点获得认同
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存储记忆: "在AI股票讨论中,逆向思维帮助识别了估值风险"
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记忆类型: strategy
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## 🎯 集成目标
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1. **智能记忆**: 每位仙人都有独立的记忆空间,能够学习和积累经验
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2. **文化融合**: 将古代智慧与现代投资分析相结合
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3. **个性化**: 根据每位仙人的特点,提供差异化的知识支持
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4. **持续学习**: 通过辩论过程不断丰富和完善知识库
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## 🔧 技术要求
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- **向量维度**: 1024 (BGE-M3模型)
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- **命名空间**: 支持按智能体分离数据
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- **元数据**: 丰富的元数据支持,便于过滤和分类
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- **性能**: 低延迟的检索响应,支持实时辩论
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- **扩展性**: 支持未来添加更多智能体和记忆类型
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## 🌟 期望效果
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通过AutoRAG集成,稷下学宫将实现:
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- 🧠 **智慧传承**: 古代哲学智慧指导现代投资决策
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- 🎭 **角色一致**: 每位仙人保持独特的人格和观点
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- 📚 **知识积累**: 持续学习和经验沉淀
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- 🔄 **动态辩论**: 基于历史记忆的深度讨论
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- 🎯 **精准分析**: 结合传统智慧的投资洞察
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**让AI辩论照亮投资智慧,让古代智慧指引现代决策** 🏛️✨ |