报告生成

什么是报告生成

报告生成是 OctoReport 的核心功能之一，可以基于知识库中的内容，使用 AI 自动生成结构化分析报告。

核心特性：

多步骤处理：将复杂报告拆解为多个步骤，每步专注一个任务
模型组合：不同步骤可选择不同 LLM 模型（平衡成本与效果）
变量注入：动态获取最新数据，自动填充到提示词
定时生成：设置周计划，自动生成日报/周报/月报
版本管理：保留所有历史报告，随时查看过往版本

报告模板概念

什么是报告模板

报告模板定义了如何生成报告，包含以下配置：

基础信息
- 模板名称（例如："每日AI行业新闻摘要"）
- 关联的知识库（从哪些库提取数据）
- 定时策略（何时自动生成）
报告步骤（ReportStep）
- 每个模板包含 1-5 个步骤
- 步骤按顺序执行，后一步可使用前一步的输出
- 每步可选择不同的 LLM 模型
提示词模板
- 支持变量注入（{{variable}}）
- 支持 JSON 格式数据注入
- 灵活控制输出格式

模板与报告的关系

报告模板 (ReportTemplate)
  ├─ 步骤1: 数据汇总 (GPT-4o-mini, 快速汇总)
  ├─ 步骤2: 深度分析 (GPT-4o, 高质量分析)
  └─ 步骤3: 格式化输出 (GPT-4o-mini, Markdown格式)
       ↓
生成的报告 (Report)
  ├─ 步骤1结果: 新闻列表摘要
  ├─ 步骤2结果: 行业趋势分析
  └─ 步骤3结果: 完整Markdown报告

ℹ️ 提示：一个模板可以生成多份报告，每次生成都会保留完整记录。

多步骤 LLM 处理

为什么需要多步骤

单步骤处理的问题：

❌ 提示词过长，模型容易"失焦"
❌ 无法平衡成本与效果（要么全用贵模型，要么全用便宜模型）
❌ 难以调试（出错时无法定位哪个环节）

多步骤处理的优势：

✅ 每步专注一个任务，提高准确性
✅ 灵活组合模型（汇总用便宜模型，分析用贵模型）
✅ 可单独调试每一步
✅ 步骤之间可传递数据

典型的三步骤设计

步骤 1：数据汇总（Data Aggregation）

目标：从大量原始内容中提取关键信息

模型选择：GPT-4o-mini（成本低，速度快）

提示词示例：

你是一个新闻编辑。以下是过去24小时收集的AI行业新闻（JSON格式）：

{{contents}}

请为每条新闻生成一句话摘要（30字以内），输出为JSON数组：
[
  {"title": "新闻标题", "summary": "摘要", "url": "链接"},
  ...
]

输出格式：JSON数组（约100-200 tokens）

步骤 2：深度分析（Analysis）

目标：基于汇总数据，生成趋势分析

模型选择：GPT-4o（高质量推理）

提示词示例：

以下是今日AI行业新闻摘要：

{{step_1_output}}

请分析以下内容：
1. 主要技术趋势（3-5个）
2. 重点关注的公司/产品
3. 值得关注的投资动向

输出格式：Markdown，每个部分使用二级标题。

输出格式：Markdown文本（约500-800 tokens）

步骤 3：格式化输出（Formatting）

目标：将分析内容格式化为最终报告

模型选择：GPT-4o-mini（格式化不需要复杂推理）

提示词示例：

将以下分析内容格式化为完整的日报，添加：
- 标题："AI行业日报 - {{today}}"
- 日期时间
- 目录结构
- 底部来源说明

分析内容：
{{step_2_output}}

输出格式：完整的Markdown报告

💡 最佳实践：汇总和格式化用便宜模型，核心分析用贵模型，可节省70%成本。

变量注入功能

系统变量

报告生成时，以下变量会自动注入：

变量	说明	示例值
`{{today}}`	当前日期	`2025-01-15`
`{{now}}`	当前时间	`2025-01-15 14:30:00`
`{{yesterday}}`	昨天日期	`2025-01-14`
`{{last_7_days}}`	过去7天日期范围	`2025-01-08 至 2025-01-15`
`{{contents}}`	知识库内容（JSON格式）	见下方格式说明

`{{contents}}` 数据格式

系统会将知识库内容格式化为 JSON 数组：

[
  {
    "index": 1,
    "title": "OpenAI发布GPT-4.5",
    "source_url": "https://example.com/news/1",
    "collected_at": "2025-01-15 10:30:00",
    "content": "OpenAI今日发布了GPT-4.5版本..."
  },
  {
    "index": 2,
    "title": "字节跳动推出豆包AI",
    "source_url": "https://example.com/news/2",
    "collected_at": "2025-01-15 09:15:00",
    "content": "字节跳动正式发布了..."
  }
]

字段说明：

index：内容序号（便于引用）
title：内容标题
source_url：来源链接
collected_at：收集时间
content：正文内容（已清洗）

⚠️ 注意：{{contents}} 仅包含未过期的内容（isExpired=false），自动过滤旧版本。

步骤间变量

后续步骤可引用前一步的输出：

步骤1提示词: "汇总新闻: {{contents}}"
步骤2提示词: "分析趋势: {{step_1_output}}"
步骤3提示词: "格式化报告: {{step_2_output}}"

变量命名规则：{{step_N_output}} 其中 N 为步骤序号（1-based）

定时与手动触发

定时策略

周计划模式（推荐）

配置示例：

{
  "days": [1, 3, 5],
  "hour": 9,
  "minute": 0
}

说明：

days：星期几执行（1=周一, 7=周日）
hour：几点执行（0-23）
minute：几分执行（0-59）

适用场景：

每日报告：{days: [1,2,3,4,5], hour: 9, minute: 0} - 工作日早上9点
每周报告：{days: [1], hour: 10, minute: 0} - 每周一上午10点
双周报告：{days: [1,4], hour: 14, minute: 30} - 每周一和周四下午2:30

间隔模式

配置示例：

{
  "hours": 6
}

说明：每隔 N 小时执行一次

适用场景：实时监控报告（不推荐用于日常报告）

手动触发

两种触发方式：

立即生成：在报告管理页面点击"立即生成"按钮
Ask 触发：在对话中询问"生成今日报告"

手动触发的优势：

✅ 随时按需生成
✅ 适合临时性报告需求
✅ 不占用定时任务配额

💡 建议：日常报告使用定时触发，临时需求使用手动触发。

查看历史报告

报告列表

路径：侧边栏 → 报告管理

列表字段：

报告标题（模板名称 + 生成时间）
生成状态（成功/失败/进行中）
生成时间
积分消耗
操作按钮（查看详情、重新生成、删除）

筛选功能：

按模板筛选
按状态筛选（成功/失败）
按时间范围筛选（最近7天/30天/全部）

报告详情

包含信息：

报告标题和生成时间
每个步骤的详细结果
每步使用的模型和 Token 消耗
总积分消耗
数据来源（哪些知识库和数据源）

步骤结果展示：

步骤1: 数据汇总
  模型: gpt-4o-mini
  输入: 3,245 tokens | 输出: 156 tokens
  成本: 8 credits

  结果:
  [JSON数组内容...]

步骤2: 深度分析
  模型: gpt-4o
  输入: 156 tokens | 输出: 842 tokens
  成本: 45 credits

  结果:
  ## 主要技术趋势
  1. ...

步骤3: 格式化输出
  模型: gpt-4o-mini
  输入: 842 tokens | 输出: 1,024 tokens
  成本: 12 credits

  结果:
  # AI行业日报 - 2025-01-15
  ...

操作功能：

复制报告内容（Markdown格式）
导出为文件（.md / .pdf）
重新生成（使用相同配置）
删除报告（不可恢复）

⚠️ 注意：删除报告不会退还积分。

最佳实践

✅ 设计高效的多步骤模板

推荐模式：

步骤1：数据汇总（GPT-4o-mini）- 提取关键信息
步骤2：核心分析（GPT-4o）- 深度推理
步骤3：格式化输出（GPT-4o-mini）- 美化排版

反模式：

❌ 单步骤完成所有任务（难以调试，成本高）
❌ 过多步骤（>5步）（增加复杂度，降低稳定性）

✅ 优化积分成本

成本优化策略：

汇总和格式化使用便宜模型（gpt-4o-mini）
仅核心分析使用贵模型（gpt-4o）
使用 {{contents}} 变量而非重复查询数据库
合理设置定时频率（日报而非小时报）

成本对比（假设1000 tokens输入 + 500 tokens输出）：

全用 GPT-4o：~50 credits/次
多步骤组合：~20 credits/次（节省60%）

✅ 提示词设计技巧

清晰的指令：

✅ 好的提示词：
"请从以下新闻中提取3个最重要的行业趋势，每个趋势用1-2句话说明。"

❌ 模糊的提示词：
"分析一下这些新闻。"

指定输出格式：

✅ 好的提示词：
"输出为JSON数组：[{title: string, summary: string}]"

❌ 模糊的提示词：
"输出为列表。"

使用示例引导：

✅ 好的提示词：
"输出示例：
## 趋势1: 多模态AI崛起
各大厂商纷纷发布...
"

✅ 定时策略选择

报告类型	推荐策略	示例配置
日报	每日固定时间	`{days:[1,2,3,4,5], hour:9, minute:0}`
周报	每周一早上	`{days:[1], hour:10, minute:0}`
双周报	每周一/四	`{days:[1,4], hour:14, minute:0}`
月报	每月1号	手动触发（无周计划支持月级别）

常见问题

Q1: 报告生成失败怎么办？

可能原因：

知识库中没有新内容（过去时间范围内无数据）
LLM API 调用失败（网络问题或配额不足）
提示词格式错误（变量名拼写错误）

解决方法：

检查任务日志（侧边栏 → 任务日志 → 查看失败原因）
验证知识库是否有数据（知识库管理 → 查看内容列表）
测试 LLM 模型是否可用（管理后台 → 模型管理）

Q2: 如何控制报告长度？

方法1 - 限制输入数据：

提示词: "从以下新闻中选择最重要的10条..."

方法2 - 指定输出长度：

提示词: "生成约500字的分析报告..."

方法3 - 使用摘要步骤：

步骤1: 汇总（压缩到100条摘要）
步骤2: 筛选（选择最重要的10条）
步骤3: 分析（生成最终报告）

Q3: 报告内容重复怎么办？

原因：URL 去重策略设置为 UPDATE，重复抓取相同内容

解决方法：

将数据源的去重策略改为 KEEP_OLD（仅记录，不重复抓取）
在报告模板中添加时间筛选："从过去24小时的新闻中..."
使用 collected_at 字段排序，优先使用最新内容

Q4: 积分消耗比预期高？

优化建议：

检查是否过度使用贵模型（GPT-4o）
减少不必要的步骤（能合并的步骤尽量合并）
优化提示词，避免冗余描述
使用定时触发而非频繁手动触发

下一步

Ask - 使用 Ask 快速探索知识库
配置技巧 - 报告模板设计最佳实践
积分与日志 - 查看详细的积分消耗明细

什么是报告生成

报告生成是 OctoReport 的核心功能之一，可以基于知识库中的内容，使用 AI 自动生成结构化分析报告。

核心特性：

多步骤处理：将复杂报告拆解为多个步骤，每步专注一个任务
模型组合：不同步骤可选择不同 LLM 模型（平衡成本与效果）
变量注入：动态获取最新数据，自动填充到提示词
定时生成：设置周计划，自动生成日报/周报/月报
版本管理：保留所有历史报告，随时查看过往版本

报告模板概念

什么是报告模板

报告模板定义了如何生成报告，包含以下配置：

基础信息
- 模板名称（例如："每日AI行业新闻摘要"）
- 关联的知识库（从哪些库提取数据）
- 定时策略（何时自动生成）
报告步骤（ReportStep）
- 每个模板包含 1-5 个步骤
- 步骤按顺序执行，后一步可使用前一步的输出
- 每步可选择不同的 LLM 模型
提示词模板
- 支持变量注入（{{variable}}）
- 支持 JSON 格式数据注入
- 灵活控制输出格式

模板与报告的关系

报告模板 (ReportTemplate)
  ├─ 步骤1: 数据汇总 (GPT-4o-mini, 快速汇总)
  ├─ 步骤2: 深度分析 (GPT-4o, 高质量分析)
  └─ 步骤3: 格式化输出 (GPT-4o-mini, Markdown格式)
       ↓
生成的报告 (Report)
  ├─ 步骤1结果: 新闻列表摘要
  ├─ 步骤2结果: 行业趋势分析
  └─ 步骤3结果: 完整Markdown报告

ℹ️ 提示：一个模板可以生成多份报告，每次生成都会保留完整记录。

多步骤 LLM 处理

为什么需要多步骤

单步骤处理的问题：

❌ 提示词过长，模型容易"失焦"
❌ 无法平衡成本与效果（要么全用贵模型，要么全用便宜模型）
❌ 难以调试（出错时无法定位哪个环节）

多步骤处理的优势：

✅ 每步专注一个任务，提高准确性
✅ 灵活组合模型（汇总用便宜模型，分析用贵模型）
✅ 可单独调试每一步
✅ 步骤之间可传递数据

典型的三步骤设计

步骤 1：数据汇总（Data Aggregation）

目标：从大量原始内容中提取关键信息

模型选择：GPT-4o-mini（成本低，速度快）

提示词示例：

你是一个新闻编辑。以下是过去24小时收集的AI行业新闻（JSON格式）：

{{contents}}

请为每条新闻生成一句话摘要（30字以内），输出为JSON数组：
[
  {"title": "新闻标题", "summary": "摘要", "url": "链接"},
  ...
]

输出格式：JSON数组（约100-200 tokens）

步骤 2：深度分析（Analysis）

目标：基于汇总数据，生成趋势分析

模型选择：GPT-4o（高质量推理）

提示词示例：

以下是今日AI行业新闻摘要：

{{step_1_output}}

请分析以下内容：
1. 主要技术趋势（3-5个）
2. 重点关注的公司/产品
3. 值得关注的投资动向

输出格式：Markdown，每个部分使用二级标题。

输出格式：Markdown文本（约500-800 tokens）

步骤 3：格式化输出（Formatting）

目标：将分析内容格式化为最终报告

模型选择：GPT-4o-mini（格式化不需要复杂推理）

提示词示例：

将以下分析内容格式化为完整的日报，添加：
- 标题："AI行业日报 - {{today}}"
- 日期时间
- 目录结构
- 底部来源说明

分析内容：
{{step_2_output}}

输出格式：完整的Markdown报告

💡 最佳实践：汇总和格式化用便宜模型，核心分析用贵模型，可节省70%成本。

变量注入功能

系统变量

报告生成时，以下变量会自动注入：

变量	说明	示例值
`{{today}}`	当前日期	`2025-01-15`
`{{now}}`	当前时间	`2025-01-15 14:30:00`
`{{yesterday}}`	昨天日期	`2025-01-14`
`{{last_7_days}}`	过去7天日期范围	`2025-01-08 至 2025-01-15`
`{{contents}}`	知识库内容（JSON格式）	见下方格式说明

`{{contents}}` 数据格式

系统会将知识库内容格式化为 JSON 数组：

[
  {
    "index": 1,
    "title": "OpenAI发布GPT-4.5",
    "source_url": "https://example.com/news/1",
    "collected_at": "2025-01-15 10:30:00",
    "content": "OpenAI今日发布了GPT-4.5版本..."
  },
  {
    "index": 2,
    "title": "字节跳动推出豆包AI",
    "source_url": "https://example.com/news/2",
    "collected_at": "2025-01-15 09:15:00",
    "content": "字节跳动正式发布了..."
  }
]

字段说明：

index：内容序号（便于引用）
title：内容标题
source_url：来源链接
collected_at：收集时间
content：正文内容（已清洗）

⚠️ 注意：{{contents}} 仅包含未过期的内容（isExpired=false），自动过滤旧版本。

步骤间变量

后续步骤可引用前一步的输出：

步骤1提示词: "汇总新闻: {{contents}}"
步骤2提示词: "分析趋势: {{step_1_output}}"
步骤3提示词: "格式化报告: {{step_2_output}}"

变量命名规则：{{step_N_output}} 其中 N 为步骤序号（1-based）

定时与手动触发

定时策略

周计划模式（推荐）

配置示例：

{
  "days": [1, 3, 5],
  "hour": 9,
  "minute": 0
}

说明：

days：星期几执行（1=周一, 7=周日）
hour：几点执行（0-23）
minute：几分执行（0-59）

适用场景：

每日报告：{days: [1,2,3,4,5], hour: 9, minute: 0} - 工作日早上9点
每周报告：{days: [1], hour: 10, minute: 0} - 每周一上午10点
双周报告：{days: [1,4], hour: 14, minute: 30} - 每周一和周四下午2:30

间隔模式

配置示例：

{
  "hours": 6
}

说明：每隔 N 小时执行一次

适用场景：实时监控报告（不推荐用于日常报告）

手动触发

两种触发方式：

立即生成：在报告管理页面点击"立即生成"按钮
Ask 触发：在对话中询问"生成今日报告"

手动触发的优势：

✅ 随时按需生成
✅ 适合临时性报告需求
✅ 不占用定时任务配额

💡 建议：日常报告使用定时触发，临时需求使用手动触发。

查看历史报告

报告列表

路径：侧边栏 → 报告管理

列表字段：

报告标题（模板名称 + 生成时间）
生成状态（成功/失败/进行中）
生成时间
积分消耗
操作按钮（查看详情、重新生成、删除）

筛选功能：

按模板筛选
按状态筛选（成功/失败）
按时间范围筛选（最近7天/30天/全部）

报告详情

包含信息：

报告标题和生成时间
每个步骤的详细结果
每步使用的模型和 Token 消耗
总积分消耗
数据来源（哪些知识库和数据源）

步骤结果展示：

步骤1: 数据汇总
  模型: gpt-4o-mini
  输入: 3,245 tokens | 输出: 156 tokens
  成本: 8 credits

  结果:
  [JSON数组内容...]

步骤2: 深度分析
  模型: gpt-4o
  输入: 156 tokens | 输出: 842 tokens
  成本: 45 credits

  结果:
  ## 主要技术趋势
  1. ...

步骤3: 格式化输出
  模型: gpt-4o-mini
  输入: 842 tokens | 输出: 1,024 tokens
  成本: 12 credits

  结果:
  # AI行业日报 - 2025-01-15
  ...

操作功能：

复制报告内容（Markdown格式）
导出为文件（.md / .pdf）
重新生成（使用相同配置）
删除报告（不可恢复）

⚠️ 注意：删除报告不会退还积分。

最佳实践

✅ 设计高效的多步骤模板

推荐模式：

步骤1：数据汇总（GPT-4o-mini）- 提取关键信息
步骤2：核心分析（GPT-4o）- 深度推理
步骤3：格式化输出（GPT-4o-mini）- 美化排版

反模式：

❌ 单步骤完成所有任务（难以调试，成本高）
❌ 过多步骤（>5步）（增加复杂度，降低稳定性）

✅ 优化积分成本

成本优化策略：

汇总和格式化使用便宜模型（gpt-4o-mini）
仅核心分析使用贵模型（gpt-4o）
使用 {{contents}} 变量而非重复查询数据库
合理设置定时频率（日报而非小时报）

成本对比（假设1000 tokens输入 + 500 tokens输出）：

全用 GPT-4o：~50 credits/次
多步骤组合：~20 credits/次（节省60%）

✅ 提示词设计技巧

清晰的指令：

✅ 好的提示词：
"请从以下新闻中提取3个最重要的行业趋势，每个趋势用1-2句话说明。"

❌ 模糊的提示词：
"分析一下这些新闻。"

指定输出格式：

✅ 好的提示词：
"输出为JSON数组：[{title: string, summary: string}]"

❌ 模糊的提示词：
"输出为列表。"

使用示例引导：

✅ 好的提示词：
"输出示例：
## 趋势1: 多模态AI崛起
各大厂商纷纷发布...
"

✅ 定时策略选择

报告类型	推荐策略	示例配置
日报	每日固定时间	`{days:[1,2,3,4,5], hour:9, minute:0}`
周报	每周一早上	`{days:[1], hour:10, minute:0}`
双周报	每周一/四	`{days:[1,4], hour:14, minute:0}`
月报	每月1号	手动触发（无周计划支持月级别）

常见问题

Q1: 报告生成失败怎么办？

可能原因：

知识库中没有新内容（过去时间范围内无数据）
LLM API 调用失败（网络问题或配额不足）
提示词格式错误（变量名拼写错误）

解决方法：

检查任务日志（侧边栏 → 任务日志 → 查看失败原因）
验证知识库是否有数据（知识库管理 → 查看内容列表）
测试 LLM 模型是否可用（管理后台 → 模型管理）

Q2: 如何控制报告长度？

方法1 - 限制输入数据：

提示词: "从以下新闻中选择最重要的10条..."

方法2 - 指定输出长度：

提示词: "生成约500字的分析报告..."

方法3 - 使用摘要步骤：

步骤1: 汇总（压缩到100条摘要）
步骤2: 筛选（选择最重要的10条）
步骤3: 分析（生成最终报告）

Q3: 报告内容重复怎么办？

原因：URL 去重策略设置为 UPDATE，重复抓取相同内容

解决方法：

将数据源的去重策略改为 KEEP_OLD（仅记录，不重复抓取）
在报告模板中添加时间筛选："从过去24小时的新闻中..."
使用 collected_at 字段排序，优先使用最新内容

Q4: 积分消耗比预期高？

优化建议：

检查是否过度使用贵模型（GPT-4o）
减少不必要的步骤（能合并的步骤尽量合并）
优化提示词，避免冗余描述
使用定时触发而非频繁手动触发

下一步

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配置技巧 - 报告模板设计最佳实践
积分与日志 - 查看详细的积分消耗明细

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