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feat: improve LLM output styling and prompt structure

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- Modernize CSS styling with gradients, better typography, and responsive design
- Enhance prompt structure with emoji icons and clearer sections
- Integrate prompts/investment_advice.py templates into llm_service.py
- Add fallback mechanism for prompt templates
- Improve visual hierarchy and readability
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Eric0801 2 months ago
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  1. 184
      llm_service.py
  2. 56
      prompts/investment_advice.py
  3. 94
      templates/result_view.html

184
llm_service.py
Unescape View File

@ -12,11 +12,24 @@ import os
import json
import time
import logging
import hashlib
from typing import Dict, Any, Optional, Tuple
import openai
from openai import OpenAI
from config_openai import OPENAI_CONFIG, RATE_LIMITS
try:
from config_openai import OPENAI_CONFIG, RATE_LIMITS
except Exception:
OPENAI_CONFIG = {
'api_key': os.environ.get('OPENAI_API_KEY') or os.environ.get('OPENROUTER_API_KEY', ''),
'model': os.environ.get('OPENAI_MODEL', os.environ.get('OPENROUTER_MODEL', 'gpt-4')),
'timeout': int(os.environ.get('LLM_TIMEOUT', '60')),
'max_tokens': int(os.environ.get('LLM_MAX_TOKENS', '2000')),
'temperature': float(os.environ.get('LLM_TEMPERATURE', '0.7'))
}
RATE_LIMITS = {
'max_retries': int(os.environ.get('LLM_MAX_RETRIES', '3')),
'retry_delay': int(os.environ.get('LLM_RETRY_DELAY', '2'))
}
# 設定日誌
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@ -30,25 +43,18 @@ class PromptManager:
self.system_prompt = self._get_system_prompt()
def _get_system_prompt(self) -> str:
"""系統提示詞"""
return """你是一位經驗豐富的專業投資顧問，擁有超過15年的投資經驗和深厚的金融知識。
請基於提供的投資組合數據，提供專業、客觀且實用的投資建議。
請從以下幾個面向進行分析：
1. 整體表現評估（年化報酬、風險指標）
2. 風險收益特性分析（夏普比率、最大回落）
3. 市場環境適配性評估
4. 具體的改進建議和操作建議
5. 風險管理和再平衡建議
請確保你的回答：
- 專業且易懂，避免過度技術術語
- 基於數據事實，客觀分析
- 提供可操作的具體建議
- 考慮台灣市場的特殊性（如果適用）"""
"""系統提示詞 - 定義基金經理人專家角色"""
return """你是一位頂尖的基金經理人與投資策略師，擁有超過20年橫跨牛熊市的實戰經驗。你的專長是將複雜的金融數據轉化為清晰、易於理解的語言，為大眾投資者提供專業見解。
你的溝通風格：
- **權威且親切**：你的語氣充滿自信與專業，但同時讓非專業人士感到安心與信賴。
- **教育家精神**：你會用生動的比喻來解釋關鍵指標，例如將「夏普比率」比喻為投資的「性價比」，或將「最大回落」形容為「最顛簸的一段路」。
- **客觀中立**：你總是基於數據進行分析，同時點出潛在的盲點與風險。
你的任務是根據接下來提供的策略回測數據，撰寫一份專業的投資策略分析報告。"""
def build_strategy_context(self, strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
"""將策略資料轉換為結構化context"""
"""將策略資料轉換為結構化context，並附帶指標提示"""
return f"""
策略基本資訊：
- 策略編號：{strategy_data.get('id', 'N/A')}
@ -57,16 +63,17 @@ class PromptManager:
- 建立時間：{strategy_data.get('date', 'N/A')}
- 建立者：{strategy_data.get('username', 'N/A')}
績效指標：
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 年化夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}
- 最大回落（MDD）：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- Alpha值：{strategy_data.get('alpha', 0):.4f}
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f}
- VaR (10%)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%}
- R-squared：{strategy_data.get('r2', 0):.4f}
- Gamma值：{strategy_data.get('gamma', 0):.4f}
核心績效指標：
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%} (衡量平均每年賺取多少利潤)
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%} (衡量資產價值的波動風險，越高代表起伏越大)
- 年化夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f} (衡量每一單位風險能換來多少報酬，可視為「投資CP值」)
- 最大回落（MDD）：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%} (衡量策略從最高點到最低點可能出現的最大虧損幅度)
進階參考指標：
- Alpha值：{strategy_data.get('alpha', 0):.4f} (相對於市場基準的超額報酬能力)
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f} (與市場波動的關聯性，大於1代表比市場更敏感)
- VaR (10天, 95%信心)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%} (預估在未來10天內，有95%的機率虧損不會超過此比例)
- R-squared：{strategy_data.get('r2', 0):.4f} (策略表現有多大比例可由市場表現來解釋)
投資組合配置：
- 包含資產：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}
@ -74,21 +81,52 @@ class PromptManager:
"""
def get_investment_advice_prompt(self, strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
"""生成投資建議的完整Prompt"""
"""生成結構化投資建議報告的完整Prompt - 使用外部模板"""
try:
# 導入 prompts 模組
from prompts.investment_advice import get_comprehensive_analysis_prompt
return get_comprehensive_analysis_prompt(strategy_data)
except ImportError:
# 回退到內建模板
logger.warning("Could not import prompts.investment_advice, using built-in template")
return self._get_builtin_prompt(strategy_data)
def _get_builtin_prompt(self, strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
"""內建模板作為回退方案"""
context = self.build_strategy_context(strategy_data)
return f"""{self.system_prompt}
{context}
請提供詳細的投資建議分析，包含：
1. 整體表現評估：該策略的強項和弱點
2. 風險評估：當前風險水平的評價和建議
3. 市場適配性：該策略在當前市場環境下的適配程度
4. 改進建議：具體的可操作改進建議
5. 未來展望：未來3-6個月的投資建議
請嚴格遵循以下結構，為這份投資策略撰寫一份專業分析報告：
---
### **【投資策略總評：給您的執行摘要】**
*在這部分，請用2-3句話總結這個策略的核心特點與績效等級。直接點出它適合哪一種類型的投資者。*
### **【績效深度解析：白話解讀關鍵指標】**
*在這部分，請選擇2-3個最重要的指標（例如：夏普比率、最大回落），並用生動的比喻解釋它們在此策略中的意義。*
- **指標1**：[指標名稱] - [用比喻解釋其表現]
- **指標2**：[指標名稱] - [用比喻解釋其表現]
### **【策略的亮點與潛在風險】**
*客觀分析此策略的優缺點。*
- **👍 亮點 (Strengths)**：[至少列出2點，例如：在特定市場環境下表現優異、風險控制得當等]
- **🤔 潛在風險 (Weaknesses/Risks)**：[至少列出2點，例如：資產過於集中、對利率變化敏感等]
### **【給您的具體投資建議】**
*提供清晰、可執行的建議。*
1. **核心觀點**：[明確指出「繼續持有」、「考慮調整」或「尋找替代方案」]
2. **優化建議**：[提出1-2項具體優化方向，例如：「可考慮納入 OOO 類型的資產以分散風險」或「建議將再平衡頻率調整為 X 個月一次」]
3. **風險管理**：[提醒投資者應該注意的市場訊號或事件]
### **【未來展望與提醒】**
*提供一個前瞻性的總結，並附上免責聲明。*
---
請用繁體中文回答，結構清晰，建議具體可行。"""
請用繁體中文回答，確保報告結構完整、語氣專業且易於理解。"""
class LLMInvestmentAdvisor:
@ -96,22 +134,39 @@ class LLMInvestmentAdvisor:
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
"""初始化LLM服務"""
self.api_key = api_key or OPENAI_CONFIG['api_key']
provider = os.environ.get('LLM_PROVIDER', 'openai').lower()
base_url = None
default_headers = None
if provider == 'openrouter':
self.api_key = api_key or os.environ.get('OPENROUTER_API_KEY') or OPENAI_CONFIG.get('api_key')
base_url = os.environ.get('OPENROUTER_BASE_URL', 'https://openrouter.ai/api/v1')
self.model = os.environ.get('OPENROUTER_MODEL', OPENAI_CONFIG.get('model', 'openrouter/auto'))
default_headers = {
'HTTP-Referer': os.environ.get('OPENROUTER_REFERER', ''),
'X-Title': os.environ.get('OPENROUTER_TITLE', 'TPM')
}
else:
self.api_key = api_key or os.environ.get('OPENAI_API_KEY') or OPENAI_CONFIG.get('api_key')
self.model = os.environ.get('OPENAI_MODEL', OPENAI_CONFIG.get('model', 'gpt-4'))
if not self.api_key or self.api_key == 'your-api-key-here':
raise ValueError("OpenAI API key is required. Please set OPENAI_API_KEY environment variable.")
raise ValueError("LLM API key is required. Please set OPENAI_API_KEY or OPENROUTER_API_KEY.")
self.client = OpenAI(
api_key=self.api_key,
timeout=OPENAI_CONFIG.get('timeout', 30)
base_url=base_url,
timeout=OPENAI_CONFIG.get('timeout', 30),
default_headers=default_headers
)
self.prompt_manager = PromptManager()
self.model = OPENAI_CONFIG.get('model', 'gpt-4')
self.max_tokens = OPENAI_CONFIG.get('max_tokens', 2000)
self.temperature = OPENAI_CONFIG.get('temperature', 0.7)
# 快取設定
self.cache: Dict[str, Tuple[str, float]] = {}
self.cache_timeout = 3600 # 1小時快取
self.mock_mode = os.environ.get('MOCK_LLM', 'false').lower() in ('1', 'true', 'yes')
def _is_cache_valid(self, cache_time: float) -> bool:
"""檢查快取是否有效"""
@ -127,7 +182,9 @@ class LLMInvestmentAdvisor:
Returns:
str: 投資建議文本
"""
cache_key = f"advice_{strategy_id}_{hash(json.dumps(strategy_data, sort_keys=True))}"
stable_payload = json.dumps(strategy_data, sort_keys=True).encode('utf-8')
cache_digest = hashlib.sha256(stable_payload).hexdigest()
cache_key = f"advice_{strategy_id}_{cache_digest}"
# 檢查快取
if cache_key in self.cache:
@ -140,8 +197,13 @@ class LLMInvestmentAdvisor:
# 構建prompt
prompt = self.prompt_manager.get_investment_advice_prompt(strategy_data)
# 調用OpenAI API
response = self._call_openai_with_retry(prompt)
# Mock 模式：不呼叫外部API
if self.mock_mode:
logger.info("MOCK_LLM enabled, returning fallback advice without external API call")
response = self._get_fallback_advice(strategy_data)
else:
# 調用LLM API
response = self._call_openai_with_retry(prompt)
# 快取結果
self.cache[cache_key] = (response, time.time())
@ -184,29 +246,15 @@ class LLMInvestmentAdvisor:
return response.choices[0].message.content.strip()
except openai.RateLimitError as e:
if attempt < max_retries - 1:
# 指數退避：1s, 2s, 4s
wait_time = retry_delay ** attempt
logger.warning(f"Rate limit exceeded, retrying in {wait_time}s... (attempt {attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(wait_time)
continue
else:
logger.error(f"Rate limit exceeded after {max_retries} attempts")
raise e
except openai.APIError as e:
if attempt < max_retries - 1:
except Exception as e:
status_code = getattr(e, 'status_code', None)
is_rate_limited = status_code == 429 or 'rate limit' in str(e).lower()
if attempt < max_retries - 1 and (is_rate_limited or True):
wait_time = retry_delay ** attempt
logger.warning(f"API error, retrying in {wait_time}s... (attempt {attempt + 1}/{max_retries}): {str(e)}")
logger.warning(f"LLM API error, retrying in {wait_time}s... (attempt {attempt + 1}/{max_retries}): {str(e)}")
time.sleep(wait_time)
continue
else:
logger.error(f"API error after {max_retries} attempts: {str(e)}")
raise e
except Exception as e:
logger.error(f"Unexpected error calling OpenAI: {str(e)}")
logger.error(f"LLM API error after {max_retries} attempts: {str(e)}")
raise e
def _get_fallback_advice(self, strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
@ -231,11 +279,7 @@ class LLMInvestmentAdvisor:
*注意：此為預設建議，如需詳細分析請稍後再試。*
"""
def clear_cache(self):
"""清除快取"""
self.cache.clear()
self.generate_advice.cache_clear()
logger.info("LLM advice cache cleared")
# Duplicate clear_cache removed
# 創建全域實例

56
prompts/investment_advice.py
Unescape View File

@ -32,7 +32,7 @@ def get_basic_investment_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
def get_comprehensive_analysis_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
"""全面分析Prompt"""
"""全面分析Prompt - 現代化結構"""
return f"""
作為專業投資顧問，請對以下投資策略進行全面分析並提供建議：
@ -53,37 +53,43 @@ def get_comprehensive_analysis_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
【投資組合配置】
持有資產：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}
權重配置：{strategy_data.get('weight', {}).get('columns', [])}
【分析要求】
請從以下面向提供詳細分析和建議：
請使用以下結構提供分析，確保格式清晰易讀：
1. **績效評估**：
- 與市場基準比較（台灣加權指數或S&P 500）
- 歷史表現趨勢分析
- 相對表現評價
## 📊 策略總評
*用2-3句話總結這個策略的核心特點與績效等級，直接點出它適合哪一種類型的投資者*
2. **風險分析**：
- 整體風險水平評估
- 主要風險來源識別
- 風險調整後報酬分析
## 📈 關鍵指標深度解析
### 💰 報酬表現
- **年化報酬率**：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%} - *用生動比喻解釋此表現*
- **風險調整報酬**：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f} - *解釋夏普比率的意義*
3. **市場適配性**：
- 當前市場環境適配程度
- 經濟週期位置評估
- 市場波動性影響分析
### ⚠️ 風險評估
- **波動率**：{strategy_data.get('vol', 0):.2%} - *評估風險水平*
- **最大回落**：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%} - *解釋最大虧損風險*
4. **投資建議**：
- 資產配置優化建議
- 風險管理改進方案
- 定期調整和再平衡建議
## 🎯 策略優劣分析
### 👍 亮點優勢
- [列出至少2個優點，例如：特定市場環境表現優異、風險控制得當等]
5. **未來展望**：
- 未來3-6個月投資展望
- 潛在風險預警
- 操作建議和時機點
### 🤔 潛在風險
- [列出至少2個風險點，例如：資產過於集中、對利率變化敏感等]
請用專業、客觀且易懂的語言回答，使用繁體中文。
## 💡 具體投資建議
### 1. 核心觀點
**建議**：[明確指出「繼續持有」、「考慮調整」或「尋找替代方案」]
### 2. 優化方向
- [提出1-2項具體優化建議，例如：「可考慮納入 OOO 類型資產以分散風險」]
### 3. 風險管理
- [提醒投資者應該注意的市場訊號或事件]
## 🔮 未來展望
*提供前瞻性總結，並附上簡短的免責聲明*
---
請用繁體中文回答，確保報告結構完整、語氣專業且易於理解。使用適當的emoji和格式化讓內容更生動。
"""

94
templates/result_view.html
Unescape View File

@ -5,33 +5,103 @@
{% block style %}
<style>
.llm-advice-content {
font-size: 0.95rem;
color: #333;
font-size: 1rem;
color: #2d3748;
line-height: 1.7;
font-family: 'Segoe UI', 'Microsoft JhengHei', 'PingFang TC', sans-serif;
background: linear-gradient(135deg, #f8fafc 0%, #ffffff 100%);
padding: 24px;
border-radius: 12px;
box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.05);
border: 1px solid #e2e8f0;
}
.llm-advice-content h5, .llm-advice-content h6 {
color: #2c3e50;
border-left: 4px solid #3498db;
padding-left: 10px;
margin-bottom: 15px;
color: #1a365d;
background: linear-gradient(135deg, #3182ce 0%, #2c5282 100%);
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.llm-advice-content h5::before, .llm-advice-content h6::before {
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#llm-advice-container .alert {
border-radius: 8px;
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}
/* 響應式設計 */
@media (max-width: 768px) {
.llm-advice-content {
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.llm-advice-content h5, .llm-advice-content h6 {
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}
}
/* 載入動畫 */
.llm-advice-content.loading {
opacity: 0.7;
transition: opacity 0.3s ease;
}
</style>
{% endblock %}
@ -162,7 +232,7 @@
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<div class="mb-4" id="bar" style="max-height:60vh"></div>
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🤖 LLM 投資建議
🤖 AI 投資建議
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