“微舆” 是一个从0实现的创新型 多智能体 舆情分析系统，帮助大家破除信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策。用户只需像聊天一样提出分析需求，智能体开始全自动分析 国内外30+主流社媒 与 数百万条大众评论。
“微舆”谐音“微鱼”，BettaFish是一种体型很小但非常好斗、漂亮的鱼，它象征着“小而强大，不畏挑战”
查看系统以“武汉大学舆情”为例，生成的研究报告：武汉大学品牌声誉深度分析报告
查看系统以“武汉大学舆情”为例，一次完整运行的视频：视频-武汉大学品牌声誉深度分析报告
不仅仅体现在报告质量上，相比同类产品，我们拥有🚀六大优势：
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AI驱动的全域监控：AI爬虫集群7x24小时不间断作业，全面覆盖微博、小红书、抖音、快手等10+国内外关键社媒。不仅实时捕获热点内容，更能下钻至海量用户评论，让您听到最真实、最广泛的大众声音。
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超越LLM的复合分析引擎：我们不仅依赖设计的5类专业Agent，更融合了微调模型、统计模型等中间件。通过多模型协同工作，确保了分析结果的深度、准度与多维视角。
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强大的多模态能力：突破图文限制，能深度解析抖音、快手等短视频内容，并精准提取现代搜索引擎中的天气、日历、股票等结构化多模态信息卡片，让您全面掌握舆情动态。
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Agent“论坛”协作机制：为不同Agent赋予独特的工具集与思维模式，引入辩论主持人模型，通过“论坛”机制进行链式思维碰撞与辩论。这不仅避免了单一模型的思维局限与交流导致的同质化，更催生出更高质量的集体智能与决策支持。
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公私域数据无缝融合：平台不仅分析公开舆情，还提供高安全性的接口，支持您将内部业务数据库与舆情数据无缝集成。打通数据壁垒，为垂直业务提供“外部趋势+内部洞察”的强大分析能力。
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轻量化与高扩展性框架：基于纯Python模块化设计，实现轻量化、一键式部署。代码结构清晰，开发者可轻松集成自定义模型与业务逻辑，实现平台的快速扩展与深度定制。
始于舆情，而不止于舆情。“微舆”的目标，是成为驱动一切业务场景的简洁通用的数据分析引擎。
举个例子. 你只需简单修改Agent工具集的api参数与prompt，就可以把他变成一个金融领域的市场分析系统
附一个比较活跃的L站项目讨论帖：https://linux.do/t/topic/1009280
查看L站佬友做的测评 开源项目(微舆)与manus|minimax|ChatGPT对比
告别传统的数据看板，在“微舆”，一切由一个简单的问题开始，您只需像对话一样，提出您的分析需求
LLM模型API赞助：
有赞助LLM算力福利！编程拼车codecodex.ai；编程算力VibeCodingAPI.ai：
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302.AI是一个按用量付费的企业级AI资源平台，提供市场上最新、最全面的AI模型和API，以及多种开箱即用的在线AI应用。
AI联网搜索、文件解析及网页内容抓取等智能体核心能力提供商：
安思派开放平台(Anspire Open)是面向智能体时代的领先的基础设施提供商。我们为开发者提供构建强大智能体所需的核心能力栈，现已上线AI联网搜索【多版本，极具竞争力的价格】、文件解析【限免】及网页内容抓取【限免】、云端浏览器自动化（Anspire Browser Agent）【内测】、多轮改写等服务，持续为智能体连接并操作复杂的数字世界提供坚实基础。可无缝集成至Dify、Coze、元器等主流智能体平台。通过透明点数计费体系与模块化设计，为企业提供高效、低成本的定制化支持，加速智能化升级进程。
Insight Agent 私有数据库挖掘：私有舆情数据库深度分析AI代理
Media Agent 多模态内容分析：具备强大多模态能力的AI代理
Query Agent 精准信息搜索：具备国内外网页搜索能力的AI代理
Report Agent 智能报告生成：内置模板的多轮报告生成AI代理
| 步骤 | 阶段名称 | 主要操作 | 参与组件 | 循环特性 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户提问 | Flask主应用接收查询 | Flask主应用 | - |
| 2 | 并行启动 | 三个Agent同时开始工作 | Query Agent、Media Agent、Insight Agent | - |
| 3 | 初步分析 | 各Agent使用专属工具进行概览搜索 | 各Agent + 专属工具集 | - |
| 4 | 策略制定 | 基于初步结果制定分块研究策略 | 各Agent内部决策模块 | - |
| 5-N | 循环阶段 | 论坛协作 + 深度研究 | ForumEngine + 所有Agent | 多轮循环 |
| 5.1 | 深度研究 | 各Agent基于论坛主持人引导进行专项搜索 | 各Agent + 反思机制 + 论坛引导 | 每轮循环 |
| 5.2 | 论坛协作 | ForumEngine监控Agent发言并生成主持人引导 | ForumEngine + LLM主持人 | 每轮循环 |
| 5.3 | 交流融合 | 各Agent根据讨论调整研究方向 | 各Agent + forum_reader工具 | 每轮循环 |
| N+1 | 结果整合 | Report Agent收集所有分析结果和论坛内容 | Report Agent | - |
| N+2 | IR中间表示 | 动态选择模板和样式，多轮生成元数据，装订为IR中间表示 | Report Agent + 模板引擎 | - |
| N+3 | 报告生成 | 分块进行质量检测，基于IR渲染成交互式 HTML 报告 | Report Agent + 装订引擎 | - |
BettaFish/ ├── QueryEngine/ # 国内外新闻广度搜索Agent │ ├── agent.py # Agent主逻辑，协调搜索与分析流程 │ ├── llms/ # LLM接口封装 │ ├── nodes/ # 处理节点：搜索、格式化、总结等 │ ├── tools/ # 国内外新闻搜索工具集 │ ├── utils/ # 工具函数 │ ├── state/ # 状态管理 │ ├── prompts/ # 提示词模板 │ └── ... ├── MediaEngine/ # 强大的多模态理解Agent │ ├── agent.py # Agent主逻辑，处理视频/图片等多模态内容 │ ├── llms/ # LLM接口封装 │ ├── nodes/ # 处理节点：搜索、格式化、总结等 │ ├── tools/ # 多模态搜索工具集 │ ├── utils/ # 工具函数 │ ├── state/ # 状态管理 │ ├── prompts/ # 提示词模板 │ └── ... ├── InsightEngine/ # 私有数据库挖掘Agent │ ├── agent.py # Agent主逻辑，协调数据库查询与分析 │ ├── llms/ # LLM接口封装 │ │ └── base.py # 统一的OpenAI兼容客户端 │ ├── nodes/ # 处理节点：搜索、格式化、总结等 │ │ ├── base_node.py # 基础节点类 │ │ ├── search_node.py # 搜索节点 │ │ ├── formatting_node.py # 格式化节点 │ │ ├── report_structure_node.py # 报告结构节点 │ │ └── summary_node.py # 总结节点 │ ├── tools/ # 数据库查询和分析工具集 │ │ ├── keyword_optimizer.py # Qwen关键词优化中间件 │ │ ├── search.py # 数据库操作工具集（话题搜索、评论获取等） │ │ └── sentiment_analyzer.py # 情感分析集成工具 │ ├── utils/ # 工具函数 │ │ ├── config.py # 配置管理 │ │ ├── db.py # SQLAlchemy异步引擎与只读查询封装 │ │ └── text_processing.py # 文本处理工具 │ ├── state/ # 状态管理 │ │ └── state.py # Agent状态定义 │ ├── prompts/ # 提示词模板 │ │ └── prompts.py # 各类提示词 │ └── __init__.py ├── ReportEngine/ # 多轮报告生成Agent │ ├── agent.py # 总调度器：模板选择→布局→篇幅→章节→渲染 │ ├── flask_interface.py # Flask/SSE入口，管理任务排队与流式事件 │ ├── llms/ # OpenAI兼容LLM封装 │ │ └── base.py # 统一的流式/重试客户端 │ ├── core/ # 核心功能：模板解析、章节存储、文档装订 │ │ ├── template_parser.py # Markdown模板切片与slug生成 │ │ ├── chapter_storage.py # 章节run目录、manifest与raw流写入 │ │ └── stitcher.py # Document IR装订器，补齐锚点/元数据 │ ├── ir/ # 报告中间表示（IR）契约与校验 │ │ ├── schema.py # 块/标记Schema常量定义 │ │ └── validator.py # 章节JSON结构校验器 │ ├── nodes/ # 全流程推理节点 │ │ ├── base_node.py # 节点基类+日志/状态钩子 │ │ ├── template_selection_node.py # 模板候选收集与LLM筛选 │ │ ├── document_layout_node.py # 标题/目录/主题设计 │ │ ├── word_budget_node.py # 篇幅规划与章节指令生成 │ │ └── chapter_generation_node.py # 章节级JSON生成+校验 │ ├── prompts/ # 提示词库与Schema说明 │ │ └── prompts.py # 模板选择/布局/篇幅/章节提示词 │ ├── renderers/ # IR渲染器 │ │ ├── html_renderer.py # Document IR→交互式HTML │ │ ├── pdf_renderer.py # HTML→PDF导出（WeasyPrint） │ │ ├── pdf_layout_optimizer.py # PDF布局优化器 │ │ └── chart_to_svg.py # 图表转SVG工具 │ ├── state/ # 任务/元数据状态模型 │ │ └── state.py # ReportState与序列化工具 │ ├── utils/ # 配置与辅助工具 │ │ ├── config.py # Pydantic Settings与打印助手 │ │ ├── dependency_check.py # 依赖检查工具 │ │ ├── json_parser.py # JSON解析工具 │ │ ├── chart_validator.py # 图表校验工具 │ │ └── chart_repair_api.py # 图表修复API │ ├── report_template/ # Markdown模板库 │ │ ├── 企业品牌声誉分析报告.md │ │ └── ... │ └── __init__.py ├── ForumEngine/ # 论坛引擎：Agent协作机制 │ ├── monitor.py # 日志监控和论坛管理核心 │ ├── llm_host.py # 论坛主持人LLM模块 │ └── __init__.py ├── MindSpider/ # 社交媒体爬虫系统 │ ├── main.py # 爬虫主程序入口 │ ├── config.py # 爬虫配置文件 │ ├── BroadTopicExtraction/ # 话题提取模块 │ │ ├── main.py # 话题提取主程序 │ │ ├── database_manager.py # 数据库管理器 │ │ ├── get_today_news.py # 今日新闻获取 │ │ └── topic_extractor.py # 话题提取器 │ ├── DeepSentimentCrawling/ # 深度舆情爬取模块 │ │ ├── main.py # 深度爬取主程序 │ │ ├── keyword_manager.py # 关键词管理器 │ │ ├── platform_crawler.py # 平台爬虫管理 │ │ └── MediaCrawler/ # 社媒爬虫核心 │ │ ├── main.py │ │ ├── config/ # 各平台配置 │ │ ├── media_platform/ # 各平台爬虫实现 │ │ └── ... │ └── schema/ # 数据库结构定义 │ ├── db_manager.py # 数据库管理器 │ ├── init_database.py # 数据库初始化脚本 │ ├── mindspider_tables.sql # 数据库表结构SQL │ ├── models_bigdata.py # 大规模媒体舆情表的SQLAlchemy映射 │ └── models_sa.py # DailyTopic/Task等扩展表ORM模型 ├── SentimentAnalysisModel/ # 情感分析模型集合 │ ├── WeiboSentiment_Finetuned/ # 微调BERT/GPT-2模型 │ │ ├── BertChinese-Lora/ # BERT中文LoRA微调 │ │ │ ├── train.py │ │ │ ├── predict.py │ │ │ └── ... │ │ └── GPT2-Lora/ # GPT-2 LoRA微调 │ │ ├── train.py │ │ ├── predict.py │ │ └── ... │ ├── WeiboMultilingualSentiment/ # 多语言情感分析 │ │ ├── train.py │ │ ├── predict.py │ │ └── ... │ ├── WeiboSentiment_SmallQwen/ # 小参数Qwen3微调 │ │ ├── train.py │ │ ├── predict_universal.py │ │ └── ... │ └── WeiboSentiment_MachineLearning/ # 传统机器学习方法 │ ├── train.py │ ├── predict.py │ └── ... ├── SingleEngineApp/ # 单独Agent的Streamlit应用 │ ├── query_engine_streamlit_app.py # QueryEngine独立应用 │ ├── media_engine_streamlit_app.py # MediaEngine独立应用 │ └── insight_engine_streamlit_app.py # InsightEngine独立应用 ├── query_engine_streamlit_reports/ # QueryEngine单应用运行输出 ├── media_engine_streamlit_reports/ # MediaEngine单应用运行输出 ├── insight_engine_streamlit_reports/ # InsightEngine单应用运行输出 ├── templates/ # Flask前端模板 │ └── index.html # 主界面HTML ├── static/ # 静态资源 │ └── image/ # 图片资源 │ ├── logo_compressed.png │ ├── framework.png │ └── ... ├── logs/ # 运行日志目录 ├── final_reports/ # 最终生成的报告文件 │ ├── ir/ # 报告IR JSON文件 │ └── *.html # 最终HTML报告 ├── utils/ # 通用工具函数 │ ├── forum_reader.py # Agent间论坛通信工具 │ ├── github_issues.py # 统一生成GitHub Issue链接与错误提示 │ └── retry_helper.py # 网络请求重试机制工具 ├── tests/ # 单元测试与集成测试 │ ├── run_tests.py # pytest入口脚本 │ ├── test_monitor.py # ForumEngine监控单元测试 │ ├── test_report_engine_sanitization.py # ReportEngine安全性测试 │ └── ... ├── app.py # Flask主应用入口 ├── config.py # 全局配置文件 ├── .env.example # 环境变量示例文件 ├── docker-compose.yml # Docker多服务编排配置 ├── Dockerfile # Docker镜像构建文件 ├── requirements.txt # Python依赖包清单 ├── regenerate_latest_pdf.py # PDF重新生成工具脚本 ├── report_engine_only.py # Report Engine命令行版本 ├── README.md # 中文说明文档 ├── README-EN.md # 英文说明文档 ├── CONTRIBUTING.md # 中文贡献指南 ├── CONTRIBUTING-EN.md # 英文贡献指南 └── LICENSE # GPL-2.0开源许可证
复制一份 .env.example 文件，命名为 .env ，并按需配置 .env 文件中的环境变量
执行以下命令在后台启动所有服务：
docker compose up -d
注：镜像拉取速度慢，在原
docker-compose.yml文件中，我们已经通过注释的方式提供了备用镜像地址供您替换
请按照以下参数配置数据库连接信息，也支持Mysql可自行修改：
| 配置项 | 填写值 | 说明 |
|---|---|---|
DB_HOST | db | 数据库服务名称 (对应 docker-compose.yml 中的服务名) |
DB_PORT | 5432 | 默认 PostgreSQL 端口 |
DB_USER | bettafish | 数据库用户名 |
DB_PASSWORD | bettafish | 数据库密码 |
DB_NAME | bettafish | 数据库名称 |
| 其他 | 保持默认 | 数据库连接池等其他参数请保持默认设置。 |
我们所有 LLM 调用使用 OpenAI 的 API 接口标准
在完成数据库配置后，请正常配置所有大模型相关的参数，确保系统能够连接到您选择的大模型服务。
完成上述所有配置并保存后，系统即可正常运行。
如果你是初次学习一个Agent系统的搭建，可以从一个非常简单的demo开始：Deep Search Agent Demo
- 操作系统: Windows、Linux、MacOS
- Python版本: 3.9+
- Conda: Anaconda或Miniconda
- 数据库: PostgreSQL（推荐）或MySQL
- 内存: 建议2GB以上
# 创建conda环境
conda create -n your_conda_name python=3.11
conda activate your_conda_name
# 创建uv环境
uv venv --python 3.11 # 创建3.11环境
这部分有详细的配置说明：配置所需依赖
如果跳过了步骤2，weasyprint库可能无法安装，PDF功能可能无法正常使用。
# 基础依赖安装
pip install -r requirements.txt
# uv版本命令（更快速安装）
uv pip install -r requirements.txt
# 如果不想使用本地情感分析模型（算力需求很小，默认安装cpu版本），可以将该文件中的"机器学习"部分注释掉再执行指令
# 安装浏览器驱动（用于爬虫功能）
playwright install chromium
复制一份项目根目录 .env.example 文件，命名为 .env
编辑 .env 文件，填入您的API密钥（您也可以选择自己的模型、搜索代理，详情见根目录.env.example文件内或根目录config.py中的说明）：
# ====================== 数据库配置 ======================
# 数据库主机，例如localhost 或 127.0.0.1
DB_HOST=your_db_host
# 数据库端口号，默认为3306
DB_PORT=3306
# 数据库用户名
DB_USER=your_db_user
# 数据库密码
DB_PASSWORD=your_db_password
# 数据库名称
DB_NAME=your_db_name
# 数据库字符集，推荐utf8mb4，兼容emoji
DB_CHARSET=utf8mb4
# 数据库类型postgresql或mysql
DB_DIALECT=postgresql
# 数据库不需要初始化，执行app.py时会自动检测
# ====================== LLM配置 ======================
# 您可以更改每个部分LLM使用的API，只要兼容OpenAI请求格式都可以
# 配置文件内部给了每一个Agent的推荐LLM，初次部署请先参考推荐设置
# Insight Agent
INSIGHT_ENGINE_API_KEY=
INSIGHT_ENGINE_BASE_URL=
INSIGHT_ENGINE_MODEL_NAME=
# Media Agent
...
# 在项目根目录下，激活conda环境
conda activate your_conda_name
# 启动主应用即可
python app.py
uv 版本启动命令
# 在项目根目录下，激活uv环境
.venv\Scripts\activate
# 启动主应用即可
python app.py
注1：一次运行终止后，streamlit app可能结束异常仍然占用端口，此时搜索占用端口的进程kill掉即可
注2：数据爬取需要单独操作，见6.3指引
访问 http://localhost:5000 即可使用完整系统
# 启动QueryEngine
streamlit run SingleEngineApp/query_engine_streamlit_app.py --server.port 8503
# 启动MediaEngine
streamlit run SingleEngineApp/media_engine_streamlit_app.py --server.port 8502
# 启动InsightEngine
streamlit run SingleEngineApp/insight_engine_streamlit_app.py --server.port 8501
这部分有详细的配置文档：MindSpider使用说明
MindSpider 运行示例
# 进入爬虫目录
cd MindSpider
# 项目初始化
python main.py --setup
# 运行话题提取（获取热点新闻和关键词）
python main.py --broad-topic
# 运行完整爬虫流程
python main.py --complete --date 2024-01-20
# 仅运行话题提取
python main.py --broad-topic --date 2024-01-20
# 仅运行深度爬取
python main.py --deep-sentiment --platforms xhs dy wb
该工具会跳过三个分析引擎的运行阶段，直接读取它们的最新日志文件，并在无需 Web 界面的情况下生成综合报告（同时省略文件增量校验步骤）。通常用于对报告生成结果不满意、需要快速重试的场景，或在调试 Report Engine 时启用。
# 基本使用（自动从文件名提取主题）
python report_engine_only.py
# 指定报告主题
python report_engine_only.py --query "土木工程行业分析"
# 跳过PDF生成（即使系统支持）
python report_engine_only.py --skip-pdf
# 显示详细日志
python report_engine_only.py --verbose
# 查看帮助信息
python report_engine_only.py --help
功能说明：
- 自动检查依赖：程序会自动检查PDF生成所需的系统依赖，如果缺失会给出安装提示
- 获取最新文件：自动从三个引擎目录（
insight_engine_streamlit_reports、media_engine_streamlit_reports、query_engine_streamlit_reports）获取最新的分析报告 - 文件确认：显示所有选择的文件名、路径和修改时间，等待用户确认（默认输入
y继续，输入n退出） - 直接生成报告：跳过文件增加审核程序，直接调用Report Engine生成综合报告
- 自动保存文件：
- HTML报告保存到
final_reports/目录 - PDF报告（如果有依赖）保存到
final_reports/pdf/目录 - 文件命名格式：
final_report_{主题}_{时间戳}.html/pdf
- HTML报告保存到
注意事项：
- 确保三个引擎目录中至少有一个包含
.md报告文件 - 命令行工具与Web界面相互独立，不会相互影响
- PDF生成需要安装系统依赖，详见上文"安装 PDF 导出所需系统依赖"部分
每个Agent都有专门的配置文件，可根据需求调整，下面是部分示例：
# QueryEngine/utils/config.py
class Config:
max_reflections = 2 # 反思轮次
max_search_results = 15 # 最大搜索结果数
max_content_length = 8000 # 最大内容长度
# MediaEngine/utils/config.py
class Config:
comprehensive_search_limit = 10 # 综合搜索限制
web_search_limit = 15 # 网页搜索限制
# InsightEngine/utils/config.py
class Config:
default_search_topic_globally_limit = 200 # 全局搜索限制
default_get_comments_limit = 500 # 评论获取限制
max_search_results_for_llm = 50 # 传给LLM的最大结果数
# InsightEngine/tools/sentiment_analyzer.py
SENTIMENT_CONFIG = {
'model_type': 'multilingual', # 可选: 'bert', 'multilingual', 'qwen'等
'confidence_threshold': 0.8, # 置信度阈值
'batch_size': 32, # 批处理大小
'max_sequence_length': 512, # 最大序列长度
}
支持任意openAI调用格式的LLM提供商，只需要在/config.py中填写对应的KEY、BASE_URL、MODEL_NAME即可。
什么是openAI调用格式？下面提供一个简单的例子：
from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="your_api_key", base_url="https://api.siliconflow.cn/v1") response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", messages=[ {'role': 'user', 'content': "推理模型会给市场带来哪些新的机会"} ], ) complete_response = response.choices[0].message.content print(complete_response)
系统集成了多种情感分析方法，可根据需求选择：
cd SentimentAnalysisModel/WeiboMultilingualSentiment
python predict.py --text "This product is amazing!" --lang "en"
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_SmallQwen
python predict_universal.py --text "这次活动办得很成功"
# 使用BERT中文模型
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/BertChinese-Lora
python predict.py --text "这个产品真的很不错"
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_Finetuned/GPT2-Lora
python predict.py --text "今天心情不太好"
cd SentimentAnalysisModel/WeiboSentiment_MachineLearning
python predict.py --model_type "svm" --text "服务态度需要改进"
# config.py 中添加您的业务数据库配置
BUSINESS_DB_HOST = "your_business_db_host"
BUSINESS_DB_PORT = 3306
BUSINESS_DB_USER = "your_business_user"
BUSINESS_DB_PASSWORD = "your_business_password"
BUSINESS_DB_NAME = "your_business_database"
# InsightEngine/tools/custom_db_tool.py
class CustomBusinessDBTool:
"""自定义业务数据库查询工具"""
def __init__(self):
self.connection_config = {
'host': config.BUSINESS_DB_HOST,
'port': config.BUSINESS_DB_PORT,
'user': config.BUSINESS_DB_USER,
'password': config.BUSINESS_DB_PASSWORD,
'database': config.BUSINESS_DB_NAME,
}
def search_business_data(self, query: str, table: str):
"""查询业务数据"""
# 实现您的业务逻辑
pass
def get_customer_feedback(self, product_id: str):
"""获取客户反馈数据"""
# 实现客户反馈查询逻辑
pass
# InsightEngine/agent.py 中集成自定义工具
from .tools.custom_db_tool import CustomBusinessDBTool
class DeepSearchAgent:
def __init__(self, config=None):
# ... 其他初始化代码
self.custom_db_tool = CustomBusinessDBTool()
def execute_custom_search(self, query: str):
"""执行自定义业务数据搜索"""
return self.custom_db_tool.search_business_data(query, "your_table")
系统支持上传自定义模板文件（.md或.txt格式），可在生成报告时选择使用。
在 ReportEngine/report_template/ 目录下创建新的模板，我们的Agent会自行选用最合适的模板。
我们欢迎所有形式的贡献！
请阅读以下贡献指南：
现在系统只完成了"三板斧"中的前两步，即：输入要求->详细分析，还缺少一步预测，直接将他继续交给LLM是不具有说服力的。
目前我们经过很长一段时间的爬取收集，拥有了大量全网话题热度随时间、爆点等的变化趋势热度数据，已经具备了可以开发预测模型的条件。我们团队将运用时序模型、图神经网络、多模态融合等预测模型技术储备于此，实现真正基于数据驱动的舆情预测功能。
重要提醒：本项目仅供学习、学术研究和教育目的使用
-
合规性声明：
- 本项目中的所有代码、工具和功能均仅供学习、学术研究和教育目的使用
- 严禁将本项目用于任何商业用途或盈利性活动
- 严禁将本项目用于任何违法、违规或侵犯他人权益的行为
-
爬虫功能免责：
- 项目中的爬虫功能仅用于技术学习和研究目的
- 使用者必须遵守目标网站的robots.txt协议和使用条款
- 使用者必须遵守相关法律法规，不得进行恶意爬取或数据滥用
- 因使用爬虫功能产生的任何法律后果由使用者自行承担
-
数据使用免责：
- 项目涉及的数据分析功能仅供学术研究使用
- 严禁将分析结果用于商业决策或盈利目的
- 使用者应确保所分析数据的合法性和合规性
-
技术免责：
- 本项目按"现状"提供，不提供任何明示或暗示的保证
- 作者不对使用本项目造成的任何直接或间接损失承担责任
- 使用者应自行评估项目的适用性和风险
-
责任限制：
- 使用者在使用本项目前应充分了解相关法律法规
- 使用者应确保其使用行为符合当地法律法规要求
- 因违反法律法规使用本项目而产生的任何后果由使用者自行承担
请在使用本项目前仔细阅读并理解上述免责声明。使用本项目即表示您已同意并接受上述所有条款。
本项目采用 GPL-2.0许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。
常见问题解答：https://github.com/666ghj/BettaFish/issues/185
- 项目主页：GitHub仓库
- 问题反馈：Issues页面
- 功能建议：Discussions页面
- 企业定制开发
- 大数据服务
- 学术合作
- 技术培训
感谢以下优秀的贡献者们：
35/F,Tencent Building,Kejizhongyi Avenue,Nanshan District,Shenzhen
