【零基础】基于DeepSeek-R1与Qwen2.5Max的行业洞察自动化平台

自动生成行业报告，通过调用两个不同的大模型（DeepSeek 和 Qwen），完成从行业趋势分析到结构化报告生成的全过程。

---

完整代码：https://mp.weixin.qq.com/s/6pHi_aIDBcJKw1U61n1uUg

🧠 1. 整体目的与功能

该脚本实现了一个名为 ReportGenerator 的类，用于：

• 调用 DeepSeek 大模型 分析某个行业（如能源、科技）的市场趋势；
• 调用 Qwen 大模型 生成报告内容，包括：
  • 执行摘要（Executive Summary）
  • 市场分析（Market Analysis）
  • 战略建议（Recommendations）

最终生成完整的行业报告并输出。

---

⚙️ 2. 实现原理与流程

（1）初始化模型客户端

client = OpenAI(api_key=DEEPSEEK_API_KEY, base_url=DEEPSEEK_ENDPOINT)
qwen_client = OpenAI(api_key=QWEN_API_KEY, base_url=QWEN_ENDPOINT)

使用 OpenAI 兼容客户端分别初始化 DeepSeek 和 Qwen 的 API 访问接口。

---

（2）行业趋势分析 —— DeepSeek 模型

completion = client.chat.completions.create(...)

调用 DeepSeek 的 deepseek-r1-250120 模型来分析行业趋势。它的职责是：

• 汇总市场数据
• 分析规模和增长率
• 提取关键参与者

返回结构为：

{"summary": "...分析内容...","model": "deepseek-r1-250120","source": "deepseek"
}

---

（3）报告撰写 —— Qwen 模型

completion = qwen_client.chat.completions.create(...)

将 DeepSeek 分析结果作为输入，调用 Qwen 的 qwen-plus 模型生成：

• 简明执行摘要
• 详细市场分析
• 战略建议（3~5条）

使用提示模板（prompt）引导其风格、结构和语言逻辑。

---

🔍 3. 两个模型的差异与特色

对比项	DeepSeek 模型	Qwen 模型
使用场景	信息抽取与市场趋势分析	报告生成与语言润色
模型名称	deepseek-r1-250120	qwen-plus
输出风格	结构化总结，强调数据洞察	语言自然、篇章连贯，适合撰写文稿
角色	分析师（分析数据）	写手（撰写内容）
优势	在产业信息理解、趋势洞察方面更强	在语言组织、报告写作方面更自然流畅
调用位置	analyze_industry_trends()	generate_report_section()

组合使用的逻辑如下：

“让 DeepSeek 负责想清楚，要写什么；让 Qwen 负责写好它。”

---

🔁 4. 运行过程总结

1. generate_full_report("energy") 被调用；
2. DeepSeek 分析 energy 行业，返回结构化趋势总结；
3. 将该总结作为输入，分别用 Qwen 生成三段报告内容；
4. 最终组合成完整报告（包含三大板块）；
5. 输出 JSON 结构的报告。

---

✅ 5. 优势与应用场景

• 自动化行业研究：适合咨询公司、投资机构、市场部等使用；
• 多模型协作：体现大模型之间功能分工与协同；
• 模块化结构清晰：便于扩展为 GUI、Web 服务、批量分析工具等。

主要代码如下

import os
import json
from typing import Dict, Optional
import requests
from openai import OpenAI# ⚠️ 从环境变量中读取 API Key，部署时请确保配置，此处隐去# 初始化 DeepSeek 客户端
client = OpenAI(