使用dify监测金融市场情绪
本实验带您体验如何利用diy创建金融市场情绪工作流，通过输入公司名称，使用Tavily搜索引擎获取相关金融新闻，并借助大模型（如通义千问）进行情绪分析，输出介于-1到1之间的情绪评分。
场景简介
在量化交易中，股票的市场情绪监测是决定交易策略的重要依据之一。在dify中，创建“股票市场情绪监测”工作流，输入需要监测的公司名称，使用Tavily搜索该公司相关金融类新闻，利用大模型对搜索到的金融类新闻进行情绪分析，输出量化的、介于-1到1之间的情绪评分（-1为最悲观，1为最乐观）。
输出格式为JSON，包括定量的市场情绪评分（score），定性的市场清晰分析结果（sentiment）等，可存入PostgreSQL数据库，结合股价、基本面数据等信息，确定量化交易策略。
{
"positive_keywords": ["exciting things to share", "revive optimism", "record of $35.6 billion", "top pick on AI dominance", "few (if any) blemishes", "invest billions"],
"negative_keywords": ["tumbled nearly 7%", "$5.5 billion charge", "U.S. restrictions on exports", "tariffs", "plunge", "drops 1,000 points"],
"score": -0.1,
"sentiment": "略微消极",
"categories": ["市场表现", "财务报告", "技术发展"]
}
免责声明
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实验概要
计费说明
Dify社区版在计算巢部署的费用主要涉及：
所选vCPU与内存规格。
系统盘类型及容量。
公网带宽。
计费方式：
按量付费（小时）或包年包月，预估费用在创建实例时可实时看到。使用按量付费时需要确保账户余额不少于100元。
背景知识
本场景主要涉及以下云产品和服务：
前提条件
账号申请。
如果没有阿里云账号，您需要先注册阿里云账号。阿里云账号是您使用云资源的付费实体，因此是部署方案的必要前提。
可领取权益。
说明请根据您的实际需求，领取相关权益。
免费试用：领取云服务器ECS免费试用。
学生权益：领取300元高校专属权益优惠券。
云服务器ECS“99计划”：领取云服务器ECS“99计划”，原价1507.56元/年，现价99元/年，新老同享，续费同价。
部署计算巢Dify社区版
计算巢Dify社区版分为单机版和高可用版，本实验部署Dify社区版的单机版即可。
部署架构
部署操作
在实验页面，勾选我已阅读并同意《阿里云云起实践平台服务协议》后，单击进入实操。
前往计算巢Dify社区版部署页面。
在创建服务实例页面，模板选择单机版，根据如下说明配置参数，然后单击下一步：确认订单。
参数项
说明
示例值
服务实例名称
长度不超过64个字符，必须以英文字母开头，可包含数字、英文字母、短划线（-）和下划线（_）。
dify-xxxx
地域
服务实例部署的地域。
华东1（杭州）
付费类型
资源的计费类型：按量付费和包年包月。
按量付费
实例类型
可用区下可以使用的实例规格。
ecs.u1-c1m2.xlarge
实例密码
长度8-30，必须包含三项（大写字母、小写字母、数字、 ()`~!@#$%^&*-+=|{}[]:;'<>,.?/ 中的特殊符号）。
自定义设置密码。
可用区ID
ECS实例所在可用区。
可用区G
选择已有/新建的专有网络
选择新建专有网络或已有专有网络。
新建专有网络
专有网络IPv4网段
VPC的IP地址段范围。
192.168.0.0/16
交换机子网网段
交换机的IP地址段范围，必须属于VPC的子网段。
192.168.1.0/24
在确认订单页面，配置确认无误后，单击立即创建。
请您耐心等待服务部署完成，大约需要2分钟。在概览页签的实例信息区域，当状态变为已部署时，表示dify社区版部署成功。
在概览页签的立即使用区域，单击dify右侧的链接，访问dify社区版。
在设置管理员账户页面，自定义设置邮箱、用户名和密码，然后单击设置，注册管理员账户。
在登录页面，填写邮箱和密码，单击登录。
接下来您可以开始设置模型供应商了。
设置模型供应商
本步骤指导您如何申请阿里云百炼API-KEY，并在dify中设置通义千问模型。
前往阿里云百炼控制台，如果页面顶部显示以下消息，您需要开通阿里云百炼的模型服务，以获得免费额度。如果未显示该消息，则表示您已经开通，请跳过此步骤。
前往API-KEY页面，单击创建我的API-KEY。
在创建新的API-KEY对话框中，归属业务空间选择主账号空间，单击确定。
在我的API-KEY页面，单击目标API-KEY右侧操作列下的查看，您即可看到API-KEY的明文信息，在后续步骤需要使用到API-KEY。
说明API-KEY请注意保存，不要存放在公开环境中。
返回至dify页签，在工作室页面的右上角，单击右上角用户图标，然后单击设置，进入dify设置页面。
在左侧导航栏中，单击模型供应商。
在模型供应商页面的安装模型供应商区域，找到通义千问模型，单击其卡片中的安装。
在安装插件对话框中，单击安装。
返回如下提示，表示通义千问插件已成功安装。
在模型供应商页面的待配置区域，单击通义千问右侧API-KEY中的设置。
说明通义千问插件安装成功后，若未在待配置区域中显示，请您稍等片刻后刷新页面即可显示。
在添加通义千问对话框中，输入您申请的阿里云百炼API-KEY，单击保存。
设置搜索引擎
前往tavily官网，单击右上角的Log In，进行登录。
说明若您没有账号，请自行进行注册。
在Overview页面，获取到tavily的API Key。
返回至dify页签，在工作室页面的右上角，单击右上角的插件。
在插件页面，选择右上角的。
在Marketplace页面，搜索Tavily，单击其卡片中的安装。
在安装插件对话框中，单击安装。
返回如下提示，表示Tavily插件已成功安装。
在左上角单击插件，您可以在插件页面中查看已安装的所有插件。
在插件页面，单击工具。
在工具页面，单击Tavily。
在Tavily面板中，单击去授权。
在设置授权面板中，输入您获取到的Tavily API key，单击保存。
返回如下提示，表示已成功授权。
创建工作流
在工具页面，单击探索。
在探索页面，选择文本情感分析工作流，单击其卡片中的添加到工作区，以此为基础创建股票市场情绪监测工作流。
在弹出的对话框中，应用名称改为股票市场情绪检测，单击创建。
若弹出安装插件对话框，无需安装，关闭即可。
配置工作流。
在工作流编辑页面，将条件分支、多重情感为真、多重情感为假、结束和结束2五个节点删除。
在工作流编辑页面，单击开始节点，在右侧的开始面板中，删除节点中的Multisentiment和Categories这两个字段，只保留input_text输入字段。
在工作流编辑页面，单击开始节点右侧的
图标添加节点，选择。
在右侧的Tavily Search面板中，在输入变量输入框中，输入
/，选择input_text变量，在主题字段，选择。
在工作流编辑页面，单击TAVILY SEARCH节点右侧的
图标添加节点，然后单击LLM。
在右侧的LLM面板中，将节点名称改为情绪分析，模型选择qwen-max，单击添加消息，添加两个USER消息，一个ASSISTANT消息，根据如下说明配置参数。
参数说明：
SYSTEM：将如下内容复制并粘贴至SYSTEM输入框中。
你是一个文本情感分析模型。分析文本情感，进行分类，并提取积极和消极关键词。如果没有提供类别，应自动确定类别。分配一个情感分数（-1.0到1.0，以0.1为增量）。仅返回JSON响应。 始终尝试返回一个情感分数，不得有异常。 为整个文本定义一个单一分数，并识别与该文本相关的类别。 重要提示：将输出格式化为JSON。只返回JSON响应，不添加其他评论或文本。如果返回的文本不是JSON，将视为失败。第一个USER：将如下内容复制并粘贴至第一个USER输入框中。
输入文本：披萨很美味，员工很友好，等待时间较长。 分类：质量，服务，价格ASSISTANT：将如下内容复制并粘贴至ASSISTANT输入框中。
{ "positive_keywords": ["美味", "友好的员工"], "negative_keywords": ["等待时间长"], "score": 0.3, "sentiment": "略微积极", "categories": ["质量", "服务"] }第二个USER：在第二个USER输入框中，输入
/，选择text变量。
在工作流编辑页面，单击情绪分析节点右侧的
图标添加节点，然后单击结束。
在右侧的结束面板，单击
图标添加一个输出变量，变量名输入text，变量值选择情绪分析中的text。
体验工作流。
在工作流编辑页面，单击右上角的运行。
在Test Run面板中，输入您想监测的公司名称，单击开始运行，即可计算当前的市场情绪评分。
返回类似如下结果。
在工作流编辑页面，单击右上角的发布，然后单击发布更新，即可保存并发布工作流。
