散户投资者面临的核心痛点是：SEC 财报 (10-K/10-Q) 晦涩难懂且篇幅冗长，而市面上的金融终端（如 Bloomberg）昂贵且封闭。

不同于传统的“聊天机器人”，Spring Alpha 是一套完整的全栈 AI 金融应用。它不仅是你的个人金融分析师，更是一个展示 Java 在 AI 时代依然能打的绝佳开源范例。

核心价值：让每位开发者都能零成本部署一个私有、免费、且强大的 AI 财富研究助手。

• Model Agnostic：基于 Spring AI 构建，原生支持多模型无缝切换（集成 Groq LLaMA 3.3，可极速切换 OpenAI/Gemini）。
• WebFlux 异步流：全链路非阻塞 IO 处理高并发请求，结合 SSE (Server-Sent Events) 实现打字机级别的流式渲染体验。

• AI 不止会说话，还会画图：抛弃枯燥的纯文本 Markdown 报告，自动将大模型的数据输出渲染为 交互式分析图表。
• 深度商业洞察：内置杜邦分析法 (DuPont Analysis)、利润与营收驱动瀑布图 (Waterfall Chart) 以及财报高频词云 (Topic Word Cloud)。
• PDF 一键导出：集成 @react-pdf/renderer，支持秒级生成「高盛研报级」精美 PDF 报告。

• 混合事实引擎：财报硬指标（Revenue, Net Income 等）直连 FMP API，不让 LLM 猜数字；深度解析环节从 SEC 10-K 文件实时 RAG 检索。
• 向量检索：集成 PGVector 与本地/云端 Embedding，精准提取 MD&A（管理层讨论）和 Risk Factors（风险因素）。
• 双语交叉验证：前端明确标识每条引用的验证状态（✅ Verified / ❌ Hallucination），构建 100% 可信的研报。

• 提供开箱即用的 docker-compose.yml，一键拉起后端 Spring Boot、前端 Next.js 及 PGVector 向量数据库。

graph TD
    User([👨‍💻 User]) -->|Input Ticker| NextJS[⚛️ Next.js SSR Frontend]
    NextJS -->|SSE Stream| SpringBoot[🍃 Spring Boot Backend]
    
    subgraph Data Layer
        SpringBoot <-->|Hard Data| FMP[📈 FMP API]
        SpringBoot <-->|Raw HTML| SEC[🏛️ SEC EDGAR]
    end
    
    subgraph RAG & Database
        SEC --> Jsoup[🧹 HTML Cleaner]
        Jsoup --> Embedding[🧠 PGVector Store]
    end
    
    subgraph AI Engine
        SpringBoot <-->|Spring AI| Strategy[⚙️ Strategy Pattern]
        Strategy <-->|LLaMA3/GPT4| Groq[⚡ Groq API]
    end

这是最快体验 Spring Alpha 的方式。

1. 克隆代码

   git clone https://github.com/your-username/spring-alpha.git
   cd spring-alpha

2. 配置环境变量 复制配置文件并填入您的 API Keys：

   cp .env.example .env

   请在 .env 文件中填写：

   • GROQ_API_KEY: 去 Groq Cloud 免费申请。

3. 一键启动

   docker-compose up -d --build

   浏览器访问 http://localhost:3000 即可开始分析！

• Java 21+
• Node.js 18+
• Maven

cd backend
cp .env.example .env # 填入环境变量
./mvnw spring-boot:run

cd frontend
npm install
npm run dev

我们已经完成了所有的核心商业分析功能闭环。

• MVP 阶段：跑通 Spring WebFlux + SSE + Next.js 全栈渲染链路。
• Generative UI：基于结构化 JSON 控制前端图表（杜邦分析、瀑布桥、词云）。
• Vector RAG 注入：PGVector 语义检索防幻觉。
• 生产级部署：Docker Compose 一键编排 & 研报 PDF 导出。
• 多策略切换：支持 Groq / OpenAI / Gemini / Mock 等策略组合。
• [wt] Earnings Call 接入（计划中）：分析高管 Q&A 会议音频情感分析。
• [wt] 竞争对手分析（计划中）：横向对比多只同赛道股票指标。

欢迎提交 Pull Requests 做任何改进！这是一个展现 Java Web 结合现代 AI 的绝佳练兵场。

1. Fork 本仓库
2. 创建您的 Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的修改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启一个 Pull Request

本项目基于 MIT License 协议开源，完全免费。 Bring Your Own Key, Own Your Data.