【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
generate_full_report("energy")被调用；- DeepSeek 分析
energy行业，返回结构化趋势总结； - 将该总结作为输入，分别用 Qwen 生成三段报告内容；
- 最终组合成完整报告（包含三大板块）；
- 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(