Repository: antgroup/agentUniverse (language: python)

Issue:
open source peer training dataset



Discussion / hints:

Fix patch:
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index 00000000..56654ab1
--- /dev/null
+++ b/dataset/README.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+# Data Description
+****************************************
+## PEER Financial Training Dataset
+We open source 100 common financial questions and a training dataset for use within the PEER framework, containing 100 sets of inputs and outputs of the Planning Agent and the Expressing Agent. The dataset is applicable to agent training, pre-training, and supervised fine-tuning in various financial analysis scenarios. 
+
+Due to compliance issues, the relevant data of the Executing agent is still in the approval process, please wait patiently.
+
+### 🌟 FinQA
+We have collected 100 professional questions from our business scenarios and categorized them into nine distinct categories, including information query, general financial QA, report interpretation, target analysis, strategy advice, major events interpretation, macro analysis, market analysis, policy interpretation. 
+
+### 🌟 planning agent data
+Each set of data contains the input and output of the Planning Agent. The input is the original query proposed by the user. The output is the sub-questions generated by the agent, serving as the interpretation framework.
+
+### 🌟 expressing agent data
+Each set of data contains the input and output of the Expressing Agent. The input is the answer to each qub-question given by the Executing Agent through collecting information. The output is the professional answer after synthesis and rewriting. 
diff --git a/dataset/peer_financial_training_dataset/v20240704/FinQA.jsonl b/dataset/peer_financial_training_dataset/v20240704/FinQA.jsonl
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--- /dev/null
+++ b/dataset/peer_financial_training_dataset/v20240704/FinQA.jsonl
@@ -0,0 +1,100 @@
+{"text": "Please analyze the recent performance of Xinyetech, Lexin, and 360 DigiTech, and compare the differences among the three companies."}
+{"text": "How have the style stocks of the major indices performed in the past month?"}
+{"text": "Please interpret the latest domestic Manufacturing PMI data."}
+{"text": "How has the semiconductor sector been performing recently?"}
+{"text": "What are the latest sales figures for Xiaomi smartphones? Is Xiaomi worth investing in?"}
+{"text": "From the perspective of the investment clock, what is the current position of China's economy? What types of assets are suitable for allocation?"}
+{"text": "What are the hot events in the electronics industry in the past week? How do they impact investments in the corresponding A-share sectors?"}
+{"text": "Will U.S. bond yields remain high? Please provide a detailed analysis."}
+{"text": "What factors influence foreign capital inflows?"}
+{"text": "What impact will anti-corruption policies in the pharmaceutical industry have in the short and long term?"}
+{"text": "How will Meituan and Ctrip benefit from the increase in domestic tourism demand this year?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on A-shares in 2024? What are the potential opportunities and risks for next year?"}
+{"text": "What aspects can be considered to predict future price movements when investing in gold?"}
+{"text": "What is expansionary fiscal policy?"}
+{"text": "How is the pharmaceutical sector performing recently?"}
+{"text": "How should young people plan for retirement?"}
+{"text": "What impact will the issuance of one trillion yuan in special government bonds in the fourth quarter have on China's local government debt resolution?"}
+{"text": "How is the latest quarterly financial report of Apple Inc. generally evaluated by the industry?"}
+{"text": "How should we interpret the latest market analysis report by Li Qiang, a researcher at China International Capital Corporation?"}
+{"text": "What are the key development highlights in the economic growth report released by the National Development and Reform Commission in the fourth quarter of 2023?"}
+{"text": "How should we analyze the latest quarterly report released by Amazon?"}
+{"text": "Please provide an analysis and summary of the key points of ByteDance's latest quarterly financial report."}
+{"text": "What impact does Tesla's stock price fluctuation have on the electric vehicle sector?"}
+{"text": "Please analyze the recent innovation trends of Amazon, Google, and Apple, and conduct a comparative study on their strategies and achievements in technology development and R\\&D investment."}
+{"text": "Is investing in Apple Inc. a reasonable decision in the current economic environment?"}
+{"text": "Which sector has greater growth potential in the current market environment, the renewable energy industry or the biotechnology industry?"}
+{"text": "Essential and service consumption, such as food and medical care, should not drive the industrial chain, especially industrial manufacturing, as much as real estate. How do you view the impact of this consumption structure change on major manufacturing countries?"}
+{"text": "How do you view the competitiveness of CATL's power battery technology in the current market?"}
+{"text": "Regarding China Universal Asset Management Co., Ltd., which equity funds currently show significant excess returns compared to market performance?"}
+{"text": "Between consumer industry stocks and healthcare industry stocks, which sector's current market conditions are more favorable for long-term investment growth?"}
+{"text": "If you invest one million yuan in a mixed portfolio of stocks and bonds, will this strategy help achieve personal long-term financial security goals?"}
+{"text": "During periods of market volatility, what investment strategies can help investors protect their capital and achieve growth?"}
+{"text": "When formulating investment strategies, which industries require the most detailed market analysis?"}
+{"text": "Can the adoption of a diversified asset allocation strategy effectively improve the risk-adjusted returns of an investment portfolio?"}
+{"text": "I plan to save for retirement and can currently invest three hundred thousand yuan regularly. What investment strategies can you recommend to ensure an annual growth rate of at least 6\\%?"}
+{"text": "What core indicators or factors should be considered when formulating investment strategies to evaluate the performance of potential asset portfolios?"}
+{"text": "How to develop a sound financial plan to achieve long-term capital appreciation and risk control?"}
+{"text": "Under what market conditions can a diversified investment portfolio strategy improve investment returns?"}
+{"text": "Considering the economic data since 2024, which fields show high profitability and are suitable for strategic long-term investment analysis?"}
+{"text": "What are the core principles of long-term investment strategies?"}
+{"text": "As a strategy consultant dedicated to achieving long-term financial growth, how should we adjust our investment portfolio to optimize risk management in the face of changing market trends?"}
+{"text": "What recent monetary policy adjustments have been made by the central bank?"}
+{"text": "In April 2024, which industries did the government invest in? How can we analyze the impact of government investment on industries?"}
+{"text": "What impact has the current economic environment had on the global banking industry, and are major banking institutions facing severe financial challenges?"}
+{"text": "What important decisions or statements regarding climate change and sustainable energy policies were made at the recent G20 summit?"}
+{"text": "Why does the central bank implement interest rate cuts? Can such measures effectively stimulate economic growth and prevent a recession?"}
+{"text": "Is it a suitable decision to invest in Microsoft at present?"}
+{"text": "What major tax adjustment measures have the government recently announced, and what are the possible long-term impacts on corporate investment and the market economy?"}
+{"text": "In the latest fintech field, which companies are investing in artificial intelligence technology development? What are some notable AI innovation examples?"}
+{"text": "What are the basic principles of monetary policy? What are the differences and connections with modern monetary theory?"}
+{"text": "What are the core differences between Alipay's Yu'ebao and WeChat's Licaitong in terms of investment returns and asset management functions?"}
+{"text": "How does the capital adequacy ratio level of the Bank of China reflect its overall financial health?"}
+{"text": "What is the impact of expansionary monetary policy on capital markets?"}
+{"text": "What are the macroeconomic forecasts for global economic growth in 2024, and which key economic indicators and policy decisions will influence this growth trend?"}
+{"text": "According to macroeconomic cycle theory, what stage of the cycle is the global economy currently in? How should central banks adjust their monetary policy for this stage?"}
+{"text": "Investigate the trend of GDP growth rate throughout 2023."}
+{"text": "Please analyze the recently released domestic Manufacturing PMI data, highlighting key economic trends and potential influencing factors."}
+{"text": "Please analyze the main features of the latest employment report regarding the unemployment rate and job growth, and their potential impact on the economy."}
+{"text": "How to assess the prospects for global economic growth in 2024 and its impact on international markets?"}
+{"text": "Recent fluctuations in international oil prices have been significant. Please analyze the reasons behind this trend."}
+{"text": "How to assess the stability of the global supply chain in 2024 and its potential impact on international trade?"}
+{"text": "Analyze the historical patterns of global crude oil price fluctuations and predict their potential impact on the energy stock market under different geopolitical scenarios in the future."}
+{"text": "After the government implements expansionary monetary policy, what changes might occur in overall economic growth and the job market?"}
+{"text": "What is the forecast for China's GDP growth rate this year?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on the opportunities and risks of domestic bonds in 2024?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on the opportunities and risks of A-shares in 2024?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on the opportunities and risks of gold in 2024?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on the opportunities and risks of U.S. stocks in 2024?"}
+{"text": "What are the views of mainstream domestic and foreign brokerages on the opportunities and risks of Hong Kong stocks in 2024?"}
+{"text": "How is the price-to-earnings ratio level distributed among the major sectors in the CSI All Share industry classification?"}
+{"text": "When analyzing market trends in 2023, what key factors led to the difference between early-year forecasts for global market conditions and actual performance?"}
+{"text": "Overview of financial analysts' analysis of global stock market trends in the past week."}
+{"text": "Which industry sectors performed the strongest in the past week? Please discuss their growth drivers and potential influencing factors."}
+{"text": "Have there been any significant events in the automotive manufacturing industry in the past week, and what are their potential impacts on the corresponding A-share sectors?"}
+{"text": "What major events have occurred in the fintech industry in the past week, and have they impacted relevant fintech stocks?"}
+{"text": "Analyze the market performance and stock trading trends of the consumer retail industry in April 2024."}
+{"text": "As of the close on May 7th, at what historical percentile is the valuation level of the CSI 300 Index?"}
+{"text": "Are there any new pharmaceutical company listings or stock issuance plans in May 2024?"}
+{"text": "What was the revenue growth rate of the healthcare industry in the fourth quarter of 2023?"}
+{"text": "What is the general earnings growth forecast by financial analysts for the banking sector in the first quarter of 2024?"}
+{"text": "On what date did Alibaba Group have its initial public offering (IPO) on the New York Stock Exchange?"}
+{"text": "How did Apple's revenue growth perform in the latest financial report?"}
+{"text": "When was the most recent constituent adjustment of the CSI 300 Index? Please list the specific stocks added and removed in this adjustment."}
+{"text": "Please list the main companies invested in by China Universal Medical and Health Industry Fund."}
+{"text": "What is the latest reported inflation rate for 2024?"}
+{"text": "What new regulations and measures to promote job market stability are mentioned in the recent policy interpretations by the State Council?"}
+{"text": "What measures or suggestions were proposed at the recent Central Economic Work Conference to address current economic challenges and future development goals?"}
+{"text": "What are the key points of the latest adjustments to current and future macroeconomic policies mentioned at the last two Central Economic Work Conferences?"}
+{"text": "How should we interpret the economic development strategy proposed by the National Development and Reform Commission?"}
+{"text": "What measures will fiscal policy take in 2024 to optimize local government debt structure?"}
+{"text": "Is the issuance of one trillion yuan in special government bonds at the end of the fourth quarter of 2023 China's version of QE?"}
+{"text": "What are the latest employment policies announced in China?"}
+{"text": "Please analyze the market impact of the government's fiscal spending policy in the fourth quarter of 2023."}
+{"text": "Why is the government issuing one trillion yuan in national bonds?"}
+{"text": "Please interpret the key policy contents of the latest Central Economic Work Conference."}
+{"text": "What policies directly related to improving people's livelihood were announced in April 2024?"}
+{"text": "What is the direction of China's economy in 2024, and what are the core concerns?"}
+{"text": "Reviewing 2023, what factors led to the disparity between early-year macroeconomic and asset expectations and actual performance?"}
+{"text": "What impact will Huawei AITO's new M7, breaking 60,000 orders, have on the market?"}
+{"text": "What are the expectations for the U.S. economy and Federal Reserve policy changes next year?"}
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@@ -0,0 +1,12 @@
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2024-04-06，星期6\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：蔡崇信的访谈提到了什么？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n蔡崇信的访谈提到了什么？\n在阿里巴巴董事长蔡崇信的专访中，他表达了对公司未来发展的信心，并将电商和云计算定位为阿里巴巴的核心业务。他预测，未来五年，中国电商的市场渗透率将上升至40%或更高，推动阿里电商业务的增长。同时，他也看好中国经济的数字化进程为云计算业务提供的需求，并表示阿里正在关注AI电商和行业竞争的发展。\n\n在芯片和半导体方面，蔡崇信指出，由于美国对Nvidia等公司向中国出口高端芯片的严格限制，阿里的云业务和高端计算服务能力受到了影响。他认为这是一个大问题，但也看到解决的可能性，他预见在短期至中期，这会是一个问题，但长远来看，中国将发展自己制造这些高端GPU的能力。在限制解除前，由于已有的库存，大型语言模型的训练仍可以继续进行。\n\n此外，蔡崇信还透露，阿里正在加大对AI相关技术的投资，并致力于提升用户购买频次和订单量。\n--------------------------\n蔡崇信最近的访谈内容\n问题：蔡崇信最近的访谈有哪些重要内容？\n\n回答：\n在最近的访谈中，阿里巴巴董事会主席蔡崇信分享了对公司现状和未来发展的看法。他承认阿里巴巴在过去几年中存在一些问题，并强调了新任CEO吴泳铭对于用户体验的重视。对于中国经济，他认为中国市场仍具有巨大潜力，尽管目前存在一些挑战，例如房地产市场低迷，年轻人就业前景不明朗等。\n\n在谈到阿里巴巴的云业务时，他表示因为美国对华出口管制的影响，中国企业在高端芯片的使用上受限，这对阿里巴巴的云业务以及向客户提供高端计算服务的能力产生了影响。但他提到，中国正在加快发展自主芯片的设计和制造能力。\n\n此外，他还分享了自己的成长经历和工作体验，以及对企业文化、工作效率、领导力以及工作与生活平衡的看法。他建议年轻人要掌握一两项特长，如编程、特定领域的专业知识等，从而在人群中脱颖而出。同时，他还推荐年轻人学习数据科学、心理学等前沿学科。\n--------------------------\n蔡崇信近期对蚂蚁集团的发展规划的访谈\n问题：蔡崇信近期对蚂蚁集团的发展规划有何看法？\n\n答案：蔡崇信在最近的访谈中提到，过去几年，蚂蚁集团在一度忽视用户体验上有所欠缺，为此已经进行了重组。新的首席执行官相较于蔡崇信年轻12岁，他非常注重用户，专注于产品、界面和用户体验。蔡崇信表示，这一改变对蚂蚁集团的发展至关重要。他认为公司需要承认错误，然后改变与战略相适应的组织结构，并将公司的方向融入组织结构中。通过这种方式，他期望蚂蚁集团能够更好地服务用户，从而提升其在竞争中的地位。\n--------------------------\n蔡崇信近期对科技行业的看法和预测的访谈\n蔡崇信在近期的访谈中表示，中国在 AI 技术领域与美国存在一定差距，可能落后两年。去年10月，美国对Nvidia等公司向中国出口高端芯片的能力施加了严格的限制，这对中国的云业务及提供高端计算服务的能力产生了影响。蔡崇信认为这是一个大问题，短期和中期都会产生影响，但他也表示，中国正在努力发展自制高端GPU芯片的能力。\n\n他认为，尽管在短期内，人们已经储备了一定的库存，能够保证大型语言模型的训练在未来一年或18个月内能够继续进行，但从长远来看，中国需要自主制造这些高端芯片。\n\n蔡崇信还强调，中国不会失去世界工厂的地位，墨西哥、越南等国家相比中国仍有较大差距。他建议年轻人努力成为自己领域的前 10% 的佼佼者，以获得尊重和社会认可。\n--------------------------\n蔡崇信近期对中国经济形势的分析的访谈\n蔡崇信，阿里巴巴董事会主席、联合创始人近期在访谈中对中国经济形势进行了深入分析，并对在美运营的中国企业提出警示，重视数据隐私和网络安全等合规事项。他认为，许多西方人对中国存在绝对化的误解，事实往往介于两个极端之间。他还强调了中国市场对全球经济繁荣的重要性。\n\n关于芯片和半导体方面的问题，他指出，去年10月美国对Nvidia等公司向中国每家公司出口高端芯片的能力施加了非常严格的限制。这对阿里巴巴的云业务以及向客户提供高端计算服务的能力造成了影响。他表示，芯片短缺是一个大问题，人们正在努力解决。他认为，在限制解除之前，人们已经储备了库存，所以在未来一年或18个月内，大型语言模型的训练仍然可以继续进行。\n\n蔡崇信表示，从长远来看，中国将发展自己制造这些高端GPU的能力。他强调，不能打赌中国会输，中国市场对世界经济繁荣至关重要。\n--------------------------\n蔡崇信近期对全球金融市场的观察的访谈\n问题：请分析和总结蔡崇信对全球金融市场、阿里巴巴的发展和未来方向的观察和看法。\n\n答案：\n蔡崇信在近期的访谈中分享了他对全球金融市场、以及阿里巴巴未来发展的观察和看法。\n\n对全球金融市场，蔡崇信关注了美国对Nvidia等公司向中国出口高端芯片的限制，认为这对阿里巴巴的云业务和提供高端计算服务的能力产生了影响。他预计在短期和中期，这将是一个问题，但长期来看，中国将发展自己制造高端GPU的能力。\n\n针对阿里巴巴自身的发展，蔡崇信表示阿里巴巴过去忽视了用户体验，因此在重组过程中引入了新的CEO吴泳铭，以更加聚焦于用户为中心的产品和界面开发。他强调了人工智能在阿里的云业务中的重要性，认为拥有一个内部开发的优秀大型语言模型对于阿里的云业务至关重要。\n\n对于未来的方向，蔡崇信强调了中国消费市场的潜力。他指出，中国的制造产量约占全球的31%，但消费仅占全球的14%，存在显著的不平衡。他预期中国消费者将会变得更加重要，并且对GDP的贡献率会持续增长。\n\n此外，蔡崇信还建议年轻人学习基本的专业技能，尤其是数据科学和心理学，认为这些是在生活中取得成功所需的所有工具。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "在蔡崇信的最近一次访谈中，他分享了对阿里巴巴未来发展的信心和看法。主要内容包括：\n\n一、业务发展预测\n1. 他对电商和云计算的发展持乐观态度，认为这两项是阿里巴巴的核心业务。他预测，未来五年，中国电商市场的渗透率将上升至40%或更高，推动阿里电商业务的增长。\n2. 他看好中国经济的数字化进程，认为这将为阿里巴巴的云计算业务提供需求。\n3. 他透露阿里正在加大对AI相关技术的投资，并致力于提升用户购买频次和订单量。\n\n二、行业挑战\n1. 在芯片和半导体方面，蔡崇信指出，由于美国对Nvidia等公司向中国出口高端芯片的严格限制，阿里的云业务和高端计算服务能力受到了影响。\n2. 他认为这是一个大问题，但也看到解决方案，预测短期至中期，这会是一个问题；但长远看来，中国将发展自己制造这些高端GPU的能力。\n\n三、对蚂蚁集团的看法\n1. 他提到，蚂蚁集团在一度忽视用户体验上有所欠缺，为此已经进行了重组。新的首席执行官非常注重用户，专注于产品、界面和用户体验。\n2. 他认为这一改变对蚂蚁集团的发展至关重要，并希望通过这种方式，蚂蚁集团能够更好地服务用户，从而提升其在竞争中的地位。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2023-12-06，星期3\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：证券保险行业今年发生了啥？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n证券保险行业今年发生了啥？\n2023年，证券保险行业表现出长期向好的趋势，但也面临着转型调整的阵痛。上半年，保险公司原保险保费收入3.2万亿元，同比增长12.5%，其中人身险的原保险保费收入同比增长13.38%，显示了恢复性复苏的态势。然而，下半年可能会有调整。我国经济长期向好的基本面没有变化，因此保险行业尤其是寿险领域存在巨大增长空间。\n\n然而，人身保险发展正处于转型发展的阵痛期，面临业务增长持续承压、销售队伍转型升级、行业市场竞争加剧的多重压力。尽管伴随着社会复苏、需求回升，寿险市场慢慢回暖，但行业转型的战略窗口中存在诸多现实挑战。\n\n同时，风险也在增大。截至2023年第一季度，有6家保险公司处于风险处置过程中，8家保险公司被认为是准问题险企，已暂停披露偿付能力报告。这30家保险公司中有不少机构的资产规模在数千亿元，如果不能解决其偿付能力问题，可能会对投保人、投资者和市场产生较大的影响。\n\n政府一直在积极推动保险行业规范发展。2020年制定了《责任保险业务监管办法》，明确了责任保险的定义、保险公司的义务和保险服务的范围。2021年，国家金融监督管理总局通过了《保险集团公司监督管理办法》，旨在加强对保险集团公司的监督管理。2022年，国家金融监督管理总局在全国范围内开展了针对保险资金运用关联交易的专项检查，这是银保监会成立以来首次专门针对保险资金运用关联交易的专项检查，也是保险机构监管主体职责改革后首次大规模专项检查行动。整个行业都会持续向好发展。\n--------------------------\n2023年证券行业的重大事件\n2023年证券行业的重大事件主要包括以下几点：\n\n1. 4月，沪深交易所主板注册制首批企业上市，实现了股票发行注册制改革全面落地。同时，沪深港通交易日历优化上线实施，放开了两地市场全部共同交易日的沪深港通交易，极大地提升了交易效率。\n\n2. 5月，国家金融监督管理总局正式揭牌，标志着中国金融监管体系迈入“一行一局一会”新格局。\n\n3. 8月27日，A股政策密集落地，包括证监会阶段性收紧IPO节奏，要求上市公司募集资金应投向主营业务，严限多元化投资；财政部、税务总局公告交易印花税减半征收；证券交易所调降融资保证金比例，支持适度融资需求。\n\n4. 9月，国家金融监督管理总局发布《关于优化保险公司偿付能力监管标准的通知》，为增量险资入市进一步打开空间；同时，沪深交易所进一步规范股份减持行为。\n\n5. 10月11日，中央汇金同日增持四大行股份。\n\n6. 10月30日至31日，中央金融工作会议在北京举行，提出了推动股票发行注册制走深走实，发展多元化股权融资，大力提高上市公司质量，培育一流投资银行和投资机构等一系列资本市场改革发展的重点。\n\n此外，按照中原证券的研报，预计2023年全年肉鸡平均价格将同比上涨，这将推动养殖行业利润弹性逐步释放，相关上市公司的盈利水平将持续改善。中信证券的研报预计，2024年的公用事业行业盈利仍在扩张周期，有望在2024年跑赢市场。\n--------------------------\n2023年保险行业的重大事件\n2023年保险行业的重大事件主要体现在以下几个方面：\n\n1. 行业转型：保险机构开始进行市场细分，发掘消费者的个性化需求，向消费者提供差异化的保险产品及风险管理服务。同时，为消费者提供“好用不贵”的保险产品，也成为趋势。这可以理解为“找细分、要精准、要性价比”的转型过程。\n\n2. 行业挑战：我国人身保险发展正处于转型发展的阵痛期。面临业务增长持续承压、销售队伍转型升级、行业市场竞争加剧的多重压力。预定利率上限下调，导致阶段性承压。\n\n3. 保险公司风险：截至2023年第一季度，有6家保险公司处于风险处置过程中，8家保险公司被认为是准问题险企，已暂停披露偿付能力报告。此外，有13家保险公司的评级为C，3家评级为D，包括华夏人寿、恒大人寿、天安人寿等。若这些公司不能解决偿付能力问题，可能会对投保人、投资者和市场产生较大的影响。\n\n4. 监管加强：政府积极推动保险行业规范发展，通过了《责任保险业务监管办法》《保险集团公司监督管理办法》，并在全国范围内开展了针对保险资金运用关联交易的专项检查，这是银保监会成立以来首次专门针对保险资金运用关联交易的专项检查。行业准入门槛、偿付能力管理、业务监管，还是保险资金运用等方面，都只会越来越严格，越来越规范。\n--------------------------\n2023年证券行业的政策变动\n2023年，中国证监会发布了一系列政策，对证券行业进行了深度调整和改革。\n\n首先，证监会对全面实行注册制改革进行了深入学习和宣传，加快推进各条线制度规则的“立改废释”和体系优化，构建更加科学完备的资本市场法律体系。\n\n其次，证监会发布了券商风控指标意见稿，明确了监管方向从原来的鼓励全行业发展到扶优限劣、分类监管。这其中包括对连续3年分类评价AA级以上的券商，风险资本准备的系数可以调整为0.4，而D类则要调为2倍系数。这一政策不仅加快了行业优胜劣汰的速度，也为券商的资本使用效率提供了提升空间。\n\n再者，证监会对《证券公司风险控制指标计算标准规定》进行了修订，并向社会公开征求意见。其中包括，对券商的风险资本准备、表内外资产总额进行调整，分别给出不同的调整系数。同时，对券商在做市、资管、公募REITS等业务的计算标准进行了优化。\n\n最后，意见稿还加强了场外衍生品的监管力度，将股指期货、权益互换及卖出期权计算标准由20%调整至30%。\n\n总的来说，2023年证券行业的政策变动主要体现在全面实行注册制改革、对券商风控指标进行调整、优化风险控制指标计算标准以及加强场外衍生品的监管等方面。\n--------------------------\n2023年保险行业的政策变动\n2023年，中国保险行业的政策变动主要体现在以下几个方面：\n\n首先，财政部发布的《通知》将国有商业保险公司的经营效益类绩效评价指标“净资产收益率”的考核方式由“当年度指标”调整为“3年周期指标+当年度指标”的结合方式，以更好地引导保险公司追求长期稳健经营，防止盲目追求年度考核目标、忽视风险的短期行为。\n\n其次，《通知》将保险公司剩余期限10年期以上保单未来盈余计入核心资本的比例，从不超过35%提高至不超过40%，以鼓励保险公司发展长期保障型产品。\n\n同时，保险行业的发展也正面临一些挑战。例如，保险业投资收益及盈利水平面临增长压力，保险业投资端存量问题与新增风险并存，人身险行业转型仍处于攻坚克难阶段，财产险行业保险风险需持续关注。\n\n未来，保险行业的发展趋势主要包括金融科技进一步融入保险经营模式、行业分化效应将持续、保险行业整体业务结构持续优化。为此，专家建议保险资管公司应通过提升管理层内控和道德意识、健全完善内控系统、注重员工日常培训、建立内部监督体系等方式，加强内部控制建设，有效防范职业欺诈，提高运营效率和财务报表的可靠性，促进保险资管公司持续健康发展。\n--------------------------\n2023年证券保险行业的市场动态\n用户问题：请问2023年证券保险行业的市场动态是什么？\n\n回答：\n2023年，中国的经济形势有望由衰退转向弱复苏，这主要得益于各项政策的推出以及防疫政策的放松。然而，由于海外发达经济体衰退风险的增加以及国内地产恢复的缓慢，这种复苏态势可能会受到一些压力。\n\n在证券市场方面，随着国内经济触底反弹，A股的业绩增速有望实现同比上升。此外，预计海外发达经济体在2023年上半年停止加息，这将缓解人民币贬值压力，从而提高A股相对于海外市场的吸引力，并可能导致北向资金重新流入。因此，预计2023年国内证券市场将具备业绩和估值双重上升的基础。\n\n在保险行业方面，长期利率的复苏成为保险板块上涨的主要动力。预计负债端的拐点将在2023年第二季度出现，这表明我国经济的韧性强，潜力大，活力足，长期向好的基本面没有改变，人身险市场的长期空间仍然广阔。推荐的个股包括中国平安、中国太保和中国人寿。\n\n在投资机会方面，建议关注以下三个主线轮动：国产科技替代创新（如计算机、电子、通信、软件服务、数字经济等科创领域）；中国特色估值重塑主题（如能源、基建、房地产产业链等）；消费（如食品饮料、医药生物、酒店、旅游、交运、新能源消费等）。此外，半导体和人工智能等领域有望成为领导科技股再次走牛的主力军，具有走出史诗级行情的潜力。\n\n总的来说，2023年的证券和保险行业市场动态将主要受到经济复苏、长期利率复苏以及科技创新等因素的影响。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "2023年，中国的证券保险行业发生了许多重大事件和政策变动，行业总体呈现出长期向好的趋势，但也面临一些挑战。\n\n在保险行业方面，上半年，保险公司的原保险保费收入达到3.2万亿元，同比增长12.5%，其中人身险的原保险保费收入同比增长13.38%，显示了恢复性复苏的态势。然而，人身保险发展正处于转型发展的阵痛期，面临业务增长承压、销售队伍转型升级、行业市场竞争加剧的多重压力。\n\n风险管理方面，到2023年第一季度，有6家保险公司处于风险处置过程中，8家保险公司被认为是准问题险企，已暂停披露偿付能力报告。这些公司的资产规模在数千亿元，如果不能解决偿付能力问题，可能会对投保人、投资者和市场产生较大影响。\n\n在政策方面，政府积极推动保险行业规范发展，发布了《责任保险业务监管办法》和《保险集团公司监督管理办法》，并在全国范围内开展了针对保险资金运用关联交易的专项检查。\n\n在证券行业方面，2023年的重大事件包括沪深交易所主板注册制首批企业上市，实现了股票发行注册制改革全面落地，以及沪深港通交易日历优化上线实施，放开了两地市场全部共同交易日的沪深港通交易。\n\n政策方面，证监会发布了券商风控指标意见稿，明确了监管方向从原来的鼓励全行业发展到扶优限劣、分类监管。同时，证监会对《证券公司风险控制指标计算标准规定》进行了修订，并向社会公开征求意见。\n\n市场动态方面，随着国内经济触底反弹，A股的业绩增速有望实现同比上升。同时，保险板块由于长期利率的复苏成为上涨的主要动力，预计负债端的拐点将在2023年第二季度出现。\n\n从以上信息可以看出，2023年的证券保险行业在政策、市场、转型和风险管理等方面发生了许多重要变化，整体呈现出向好发展的趋势，但也面临着一些挑战。"}], "source": "self-made"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2023-12-06，星期3\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：在A股上市的酒企广告效果如何？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n近期在A股上市的酒企广告效果评价\n在2023年的前三季度，A股市场上的20家白酒企业总营收达到了3111.62亿元，同比增长15.91%。其中，贵州茅台和五粮液以1032.68亿元和625.36亿元的营收占据市场主导地位，两者的营收合计占总营收的54.28%。在净利润方面，这20家企业合计1189.8亿元，同比增长18.92%，其中岩石股份和伊力特的净利润增速表现最为出色，分别实现153.63%和63.88%的增长。\n\n此外，这些公司的经营性现金流净额合计达到1042.05亿元，同比大幅增加601.52亿元，其中贵州茅台和五粮液的现金流净额分别为500.02亿元和223.89亿元，显示出较强的造血能力。\n\n虽然消费需求疲软、市场竞争激烈和库存积压为白酒行业带来了挑战，但是行业整体仍保持稳健的增长态势。20家上市白酒企业的存货总额为1363.54亿元，同比增长12.63%。合同负债总额为406.67亿元，同比减少了1.91%，显示出市场对于酒类未来消费的看法偏保守与谨慎。然而，考虑到第四季度是传统的白酒消费季，市场对于名酒的业绩依然抱有乐观态度。\n\n在广告效果方面，在Q2的业绩公布中，迎驾贡酒实现了60%的高增速，成为了一大亮点。同时，皇台摘帽，剑南春等其它名酒可能借壳ST西发。这些都显示出广告对于酒企业绩的积极影响。\n\n综上所述，近期在A股上市的酒企的广告效果总体上是积极的，这些企业在市场竞争中表现出较强的实力和稳健的增长态势。\n--------------------------\n近期在A股上市的酒企广告投放情况\n近期，A股上市的酒企的广告投放情况表现积极。以贵州茅台和五粮液为例，他们联手瑞幸咖啡推出的“酱香拿铁”成功吸引了消费者的关注，引发了市场的热议，并在短期内推动了白酒板块的整体涨幅达到4.44%。另一方面，根据2023年三季度的财报，20家白酒上市公司实现总营收3111.62亿元，同比增长15.91%，归母净利润合计1189.8亿元，同比增长18.92%，显示出白酒行业整体的稳步增长。其中，贵州茅台和五粮液两大龙头的营收合计占行业比达54.28%，显示出他们在行业中的领导地位。但是，面临库存积压和市场竞争激烈的挑战，白酒行业仍需面临许多挑战。\n--------------------------\n近期在A股上市的酒企广告对销售的影响\n近期在A股上市的酒企广告对销售的影响可以从以下几个方面来看：\n\n首先，广告投放有助于提升品牌知名度和影响力，从而推动销售。如迎驾贡酒，其2022年Q2业绩超预期，增速高达60%。在此期间，迎驾贡酒投入了大量的资金用于理财，累计收益达6564万元，占其最近一年净利润的6.86%。\n\n其次，现金流管理是酒企运营的重要方面，广告费用预算和现金流管理紧密相关。部分酒企在广告投放和扩产同时进行，需要有效管理现金流以保持运营正常。如贵州茅台和五粮液，虽有大量现金存于银行，但同时也在进行大规模的扩产，总投资金额超过370亿元。对于这些酒企来说，广告投放是提升销售的重要手段，但也需要考虑其对现金流的影响。\n\n最后，白酒行业竞争激烈，广告投放对于提升市场份额尤为重要。据行业分析师肖竹青预计，随着白酒行业进入深度结构性调整期，龙头企业将会拥有越来越大的市场份额，区域白酒企业会逐渐边缘化，未来白酒行业会迎来更激烈的内卷式竞争。在这种环境下，广告投放对于吸引消费者，提升市场份额显得至关重要。\n\n总的来说，广告投放是提升销售的重要工具，但酒企在进行广告投放时也需要兼顾现金流管理和行业竞争态势。\n--------------------------\n近期在A股上市的酒企广告的创新点\n近期在A股上市的酒企广告创新主要体现在跨界联名、营销预热、吸引消费者关注等方面。如瑞幸咖啡与贵州茅台联名推出的“酱香拿铁”，从包装曝光到营销预热，成功吸引了大量消费者关注，使得A股白酒板块整体收涨4.44%。此外，他们还利用“中国人的第一杯酱香拿铁”和“美酒加咖啡，就爱这一杯”等宣传语吸引消费者购买。\n\n同时，酒企也在积极探索新的销售模式和市场机会。据预测，受益于低基数、宴席需求回补、商务活动恢复、消费能力恢复，预计今年二季度营收增速或将继续回升。节假日有望接力催化需求释放，后续应密切关注端午、中秋等假期前后的销售情况。白酒销售渠道反馈行业整体回款进度正有序推进，主要酒企核心单品批发价基本保持平稳、库存相对良性。\n\n然而，值得注意的是，白酒板块的投资风险也不容忽视。白酒作为典型的可选消费品，与居民收入水平和经济活跃度紧密相关，如果经济短期遇到逆风，可能会阶段性造成行业库存提升或业绩增长受阻。因此，投资者需谨慎分析，避免盲目跟风。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "从近期A股上市的酒企广告效果评价，广告投放情况，广告对销售的影响以及广告的创新点四个方面来看，广告效果总体上是积极的。\n\n首先，广告帮助提升了酒企的品牌知名度和影响力。比如迎驾贡酒在2022年Q2的业绩公布中，实现了60%的高增速，成为了一大亮点。这显示出广告对于酒企业绩的积极影响。\n\n其次，广告投放对销售有显著的推动作用。贵州茅台和五粮液联手瑞幸咖啡推出的“酱香拿铁”成功吸引了消费者的关注，并在短期内推动了白酒板块的整体涨幅达到4.44%。这进一步证实了广告在提升销售方面的重要作用。\n\n然而，虽然广告能带来销售上的提升，但酒企在进行广告投放时也需要兼顾现金流管理和行业竞争态势。例如，贵州茅台和五粮液虽有大量现金存于银行，但同时也在进行大规模的扩产，总投资金额超过370亿元。这显示出，广告投放是提升销售的重要手段，但也需要考虑其对现金流的影响。\n\n最后，酒企在广告方面的创新也取得了一定的效果。瑞幸咖啡与贵州茅台联名推出的“酱香拿铁”，从包装曝光到营销预热，成功吸引了大量消费者关注。\n\n综上所述，近期在A股上市的酒企通过广告投放在提升品牌知名度、增加销售额、管理现金流以及进行创新等方面取得了一定的成效。"}], "source": "self-made"}
+信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：深入分析10年期美国国债收益率上涨对国内债市的影响是什么？\n    今天的日期是：2023-10-23\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion：首先，我们需要了解10年期美国国债收益率上涨对全球债市的一般影响，然后再分析这种影响在中国债市的具体表现。其次，我们需要了解中国债市的特点和规律，以便更准确地分析美国国债收益率上涨对其的影响。最后，我们可以查看相关的历史数据和事件，以便从实际情况中得出结论。\n\nanswer：\n1.10年期美国国债收益率上涨对全球债市的影响是什么？\n2.中国债市的特点和规律是什么？\n3.历史上10年期美国国债收益率上涨时，中国债市的反应是什么？\n4.最近一次10年期美国国债收益率上涨，中国债市的反应是什么？\n5.专家对10年期美国国债收益率上涨对中国债市影响的看法是什么？"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2023-12-06，星期3\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：长期持有收益比银行还高吗？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n长期持有收益比银行还高吗？\n关于“长期持有收益比银行还高吗？”这个问题，从搜寻到的信息来看，长期持有基金的确有可能带来较高的收益。\n\n首先，统计数据显示，股票型基金的长期持有能大概率提升基金的收益，正收益比例上看，持有3-5年为最佳。虽然在3075只股票型基金中，翻倍的基金只有64只，占比2.08%，但长期持有可以提升收益的概率。\n\n其次，市场虽然会有周期性的波动，但最终会发生均值回归，即涨得过多或跌得过多的趋势最终都会回归到平均值。这就意味着，当市场处于50%分位数之下时，选择长期持有，便能大概率获得收益。\n\n此外，从2004年以来，普通股票型基金指数和偏股混合型基金指数的涨幅都超过了10倍，在近20年的时间里不断创出新高。即使在市场高位买入，只要有耐心等待一定时间，也有可能从亏损中反败为胜。\n\n最后，对于“回本就卖”的策略，虽然可以避免亏损，但可能会错失更大的收益机会。这是因为，离开市场后要重新进入可能需要面临更高的价格和风险，而长期持有则可以更好地面对市场的短期波动，增加赚钱的概率。\n\n总的来说，长期持有基金相比于银行存款，有可能带来更高的收益，但这需要投资者有足够的耐心和对市场趋势的理解。\n--------------------------\n长期持有股票的平均收益率是多少？\n根据搜索到的信息，股票的长期持有收益率是由投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重来表示的。这个比重可以通过以下公式计算：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%。这里的现金股息是指投资者持有股票期间的股息收入，股票卖出价和股票买入价的差价则代表了资本利得。因此，想要了解长期持有股票的平均收益率，你需要考虑到股息收入和股票的买卖价格的变化。\n--------------------------\n长期持有的定义和计算方法是什么？\n长期持有，是投资策略的一种，主要是指投资者选择获益率高或成长性高的股票后，进行长期持有，而不是频繁买卖。这种策略的主要思想是，不轻易抛出手中的股票，而是等待股票的长期增长带来投资收益。\n\n至于计算方法，长期持有并没有特定的计算公式。通常，投资者会根据股票的盈利能力、成长性以及市场前景等因素，决定是否将其作为长期持有的投资对象。\n--------------------------\n长期投资的风险和收益比较。\n长期投资具有一定的风险和收益。以下是根据信息整合得出的答案：\n\n风险方面：\n1. 股票投资：可能受到政治、经济、国家产业政策、技术发展等多种因素的影响，可能导致投资者利益受损。但可以通过股票投资种类的组合和投资期限的组合来降低风险。\n2. 债券投资：虽然受到的影响因素和股票投资相似，但影响程度通常较小，风险要小于股票投资。主要风险包括债券发行单位可能出现意外情况，以及银行利率变动带来的风险。\n3. 基金投资：风险和收益与基金类型有关。股票型基金的风险和收益预期通常高于债券型基金和货币市场基金。此外，基金投资还可能面临市场风险、基金运作风险、流动性风险等。\n\n收益方面：\n1. 股票投资：企业应对各种影响因素作详细的分析，选择收益较高、安全性好的股票投资。\n2. 债券投资：在进行债券投资时，应考虑购买明显高于银行储蓄存款利率的长期债券，以求收益最大化和风险最小化。\n3. 基金投资：投资人购买基金，既可能分享基金投资产生的收益，也可能承担基金投资带来的损失。\n\n综上，长期投资需充分考虑自身的风险承受能力，理性判断市场，对投资行为作出独立决策，并承担基金投资中出现的各类风险。\n--------------------------\n近期的金融市场环境对长期持有的影响。\n从搜索到的信息来看，近期的金融市场环境对长期持有的影响主要以以下几个方面进行解读：\n\n首先，如果拉长时间周期来看，长期持有的投资策略可能更有优势。过去20年间，我国累计通胀达63.01%，定期存款的累计收益率为90.82%，而偏股混合型基金指数累计收益率高达783.76%。这表明，尽管短期市场环境波动可能影响投资收益，但长期持有的投资策略，如权益投资，能够跑赢通胀并获取超额收益。\n\n其次，适当的资产配置也是提高长期投资收益的重要手段。根据招商银行的“TREE资产配置服务体系”，投资者应从自身的财富阶段和风险偏好出发，选择适合自己的投资产品，并定期进行资产配置的检视和再平衡，以保持资产组合的稳健性。\n\n此外，在市场环境变化时，长期持有的策略能够有效地减少市场波动对投资收益的影响，带来更为稳定的收益。例如，南方金添利三年持有期债基注重长期持有债券，以获取稳定的利息收入。\n\n最后，科技的应用也对长期持有的投资策略产生影响。招商银行全流程系统化、产品线上化，并积极研发市场宏观、微观层面的观测指标和定量模型，及时感知市场变化，为客户科学、高效地调整配置比例和方案，这对于长期持有的投资策略有着积极的推动作用。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "关于你的问题\"长期持有收益比银行还高吗？\"\n\n首先，我们来定义一下“长期持有”。在投资领域中，“长期持有”是指投资者选择某种具有高收益率或者高成长性的投资品种，而不是频繁地买卖，而是选择长期持有，期待通过资产的长期增长来获得投资收益。\n\n关于长期持有可能带来的收益，统计数据显示，对于股票型基金来说，长期持有能大概率提升基金的收益，正收益比例上看，持有3-5年为最佳。虽然在3075只股票型基金中，翻倍的基金只有64只，占比2.08%，但长期持有可以提升收益的概率。\n\n而对于股票的长期持有收益率，它是由投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重来表示的。这个比重可以通过以下公式计算：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%。这里的现金股息是指投资者持有股票期间的股息收入，股票卖出价和股票买入价的差价则代表了资本利得。\n\n另外，我们也需要考虑到市场环境的影响。近期的金融市场环境，尽管短期市场环境波动可能影响投资收益，但长期持有的投资策略，如权益投资，能够跑赢通胀并获取超额收益。过去20年间，我国累计通胀达63.01%，定期存款的累计收益率为90.82%，而偏股混合型基金指数累计收益率高达783.76%。\n\n当然，长期投资也具有一定的风险。例如，股票投资可能受到政治、经济、国家产业政策、技术发展等多种因素的影响；债券投资的主要风险包括债券发行单位可能出现意外情况，以及银行利率变动带来的风险；基金投资的风险和收益与基金类型有关，股票型基金的风险和收益预期通常高于债券型基金和货币市场基金。\n\n所以，从长期来看，“长期持有”的收益比银行存款有可能高，但这需要投资者有足够的耐心和对市场趋势的理解，同时也需要承担一定的风险。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "\n你的角色是：投研分析师投研支小助,所属的国家：中国,所属的公司：蚂蚁集团,研发团队：蚂蚁集团投研团队,职责：善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。现在，你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用的问题。我的问题是：指数基金适用于什么样的投资场景？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n无\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n指数基金适用于什么样的投资场景？\n指数基金是一种投资工具，它的主要目标是跟踪并复制特定的股票或债券指数的表现。在投资场景中，它适用于多种情况。首先，对于那些希望投资某个具体行业，特别是高科技行业的投资者，指数基金特别是行业指数基金可以为他们提供一个优秀的投资工具。因为高科技行业的发展充满了不确定性，很难锁定单一的成功公司，但通过投资指数基金，投资者可以在整个行业范围内进行投资，享受行业的整体成长红利，而避免了单一公司决策失误带来的风险。\n\n同时，对于那些在市场底部寻求抄底机会的投资者，指数基金也是一个好的选择。当市场下跌时，很多投资者，包括机构和个人投资者，都会使用指数基金来进行投资。宽基指数基金由于覆盖面广，往往因为机构增持而规模迅速扩大，而行业或主题指数基金则更多地被个人投资者用来根据自己对行业和主题机会的判断来进行投资。\n\n但是，指数基金也存在一定的风险，因为它是满仓操作，风险相对较高。为了降低风险，投资者可以通过分期定投的方式进行投资，从而在不确定的市场环境中获得更好的投资效果。\n\n最后，对于那些对中国经济的未来预期向好的投资者，他们可以将宽基指数基金作为一种底仓的存在，而通过行业和主题指数的轮动配置来实现自己的投资判断。\n\n在总结中，指数基金适用于那些希望投资具体行业，寻求市场底部抄底机会，以及对中国经济未来预期向好的投资者。同时，通过合理的投资策略，如分期定投，投资者可以在享受投资回报的同时，有效地控制投资风险。\n--------------------------\n指数基金的投资特点和风险\n指数基金的投资特点主要体现在以下几个方面：\n\n1. 费用较低：由于指数基金采取跟踪指数的方式，基金管理人不需要花大量的时间和精力进行股票、债券等投资工具的选择以及买入与卖出的时机。这种被动的管理方式降低了基金的管理费用。另外，由于采取买入并持有的策略，只有在所跟踪指数的成份股变化时才进行调整，所以它的交易费用也相对较低。\n\n2. 风险分散：指数基金通过跟踪指数进行广泛的分散投资，这意味着任何单个股票的波动都不会对指数基金的整体表现产生太大的影响，从而降低了投资者的投资风险。\n\n3. 透明度高：由于指数基金的业绩与其所跟踪的指数收益紧密相关，投资者只需关注目标指数的涨跌就可以判断出基金净值的变动。这样的操作简单明了，适合对大势把握较好但对个股了解不多的投资者。\n\n4. 人为影响小：由于指数基金的管理过程主要是对相应的目标指数进行被动跟踪，而不是频繁地进行主动性的投资，这样可以通过较为程序化的交易来减少人为因素的影响。\n\n尽管指数基金有以上特点，但投资者也需要注意其风险，因为市场波动或经济周期等因素可能会影响到被跟踪指数的表现，从而影响到基金的收益。\n--------------------------\n指数基金适合的投资人群特性\n指数基金是一种适合多种投资者的投资工具。首先，它们适合初学者和那些没有时间进行详细研究的投资者，因为这类基金投资的是整个市场或行业的股票，不是单一的个股，这样的分散投资策略可以有效地降低风险。其次，由于指数基金的投资策略是长期持有，所以适合长期投资者。长期投资可以有效地降低交易成本，并且指数基金的长期收益表现往往比短期收益更稳定。\n\n此外，指数基金对于养老金投资者也有吸引力。由于其低成本、大容量、风险分散、风格稳定和策略透明等特性，使其成为权益资产配置的合适工具，能够帮助投资者以较低的成本获取股票市场的长期平均投资回报。\n\n最后，指数基金的运作核心是被动地跟踪指数，在充分分散个股风险的同时，获取市场的平均收益。这一特性使得投资者只需要关注目标指数的涨跌，就可以大体上判断出投资的指数基金净值的变动，业绩透明度较高。同时，由于管理过程主要是对相应的目标指数进行被动跟踪，而不是频繁地进行主动性的投资，这样在管理过程中就可以通过较为程序化的交易来减少人为因素的影响。\n--------------------------\n在不同市场环境下，指数基金的投资表现\n在不同的市场环境下，指数基金的投资表现有着其独特性。在震荡市场中，指数基金往往呈现出“越跌越买”的现象，透明度高且费率低廉的特点使其成为了投资者的重要配置工具。对于投资者来说，跟踪更精准的指数基金能避免投资方向的偏移，更好地符合他们的投资预期。因此，对于有清晰投资目标、不想承担超额收益风险的投资者，以及希望减少投资成本的投资者，指数基金是一个很好的选择。\n\n在选择指数基金时，投资者通常关注两个主要因素：跟踪误差和费用。跟踪误差是指基金实际收益与其跟踪指数之间的差距，越小越好，宽基类指数基金和行业类指数基金分别要求跟踪误差不超过1.5%和2%。费用则是考虑基金的综合费率，一般来说，费率越低，长期复利效应越显著。\n\n未来，随着全面注册制的改革推动，A股市场结构更加健康和透明，指数化投资的性价比也将更高。同时，随着市场投资标的的丰富和投资理念的成熟，被动型指数产品的规模占比有望提高，发展空间大。\n\n近年来，指数基金在零售端的规模始终保持稳步增长，2017年至2022年，指数基金的零售端整体规模5年平均增速为36.9%，其中行业指数年均指数达到53.3%。这表明，指数基金是投资者长期价值投资的重要工具，也是震荡行情下主动权益基金配置的重要补充。因此，我们可以预见，指数基金在未来还将迎来大发展。\n--------------------------\n指数基金在资产配置中的作用和地位\n指数基金在资产配置中具有重要作用和地位。自2002年我国第一只指数基金成立起，指数基金经历了四个发展高峰，分别在2009年、2012年、2018-2020年和2022年，尤其是2018年之后，债券等多种指数的全面发展推动了指数基金的持续上升。\n\n指数基金的发展并不平衡，主要体现在交易活跃的场内指数基金（ETF/LOF）占比不高。以日均交易额1000万以上且季度规模满2亿的ETF和LOF为例，其在宽指/风格板块类、行业类、指数类和商品类指数基金中的规模占比均达到60%以上，但在港股和海外指数基金中的占比较小。\n\n商品类指数基金的发行受到限制，难以满足资产配置需要。目前市场上只有13只商品基金，主要包含对标黄金现货和白银期货的贵金属基金、对标原油相关指数的能源类基金和3只商品期货ETF。\n\n指数增强公募基金的发展状况不理想，占比只有7%-8%，且超额收益率稳定性较弱。主要原因是这类基金主要集中在股票指数策略，而债券指数策略占比并不高。\n\n从机构持有国内指数基金的比例来看，2014年之后机构资金在国内基金资金来源中占比显著提高，尤其是在股票指数基金中，机构资金占比在2007年之后经历了持续提高的过程，始终稳定高于普通股票型或混合型基金的机构资金占比。\n\n指数化投资是基金组合投资专业化的必经之路，且逐渐成为国内机构投资的主流方向。目前，我国指数基金体系在不断发展，有望进一步提升顾问服务的能力，促进居民财富的优化配置，有助于证券公司财富管理向买方投顾发展和转型。\n--------------------------\n指数基金的投资策略和操作建议\n指数基金的投资策略主要是复制市场指数的投资组合，这被称为一种消极的投资策略。这种策略的优点包括简单、透明和低费率。在投资过程中，不同类型的指数基金的关注点不同。例如，策略型指数基金主要关注指数策略的长期有效性，而宽基指数基金主要关注估值等因素，行业型指数基金除了关注估值，还需要注意行业的基本面和成长性等因素。\n\n对于初次投资的投资者，建议从宽基指数基金入手，如沪深300、中证800等指数基金。定投是一个可行的参与方式，当达到止盈目标后，可以一次性赎回并开始新的定投计划。\n\n在当前市场环境下，由于A股的政策底已经被多次确认，加上国内经济的持续好转和中美关系的缓和，现在A股具有一定的配置价值。投资者可以采取分批加仓或者多次定投宽基的方式参与市场。如果看好某个细分行业，也可以配置相关的行业指数基金。\n\n在挑选指数基金产品时，投资者可以重点关注大型基金公司推出的产品。除了费率因素外，还需要关注基金的规模和跟踪误差等因素。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "指数基金是一种投资工具，主要目标是复制特定的股票或债券指数的表现。在投资场景中，它适用于多种情况。\n\n首先，对于希望投资某个具体行业，特别是高科技行业的投资者，指数基金可以为他们提供一个优秀的投资工具。因为高科技行业的发展充满了不确定性，但通过投资指数基金，投资者可以在整个行业范围内进行投资，享受行业的整体成长红利。\n\n其次，对于寻求市场底部抄底机会的投资者，指数基金也是一个好选择。当市场下跌时，许多投资者会使用指数基金来进行投资。宽基指数基金由于覆盖面广，往往因为机构增持而规模迅速扩大。\n\n此外，对于对中国经济的未来预期向好的投资者，他们可以将宽基指数基金作为一种底仓的存在，而通过行业和主题指数的轮动配置来实现自己的投资判断。\n\n然而，指数基金也存在一定的风险，因为它是满仓操作，风险相对较高。为了降低风险，投资者可以通过分期定投的方式进行投资，从而在不确定的市场环境中获得更好的投资效果。\n\n在选择指数基金时，投资者通常关注两个主要因素：跟踪误差和费用。跟踪误差是指基金实际收益与其跟踪指数之间的差距，越小越好。费用则是考虑基金的综合费率，一般来说，费率越低，长期复利效应越显著。\n\n总的来说，指数基金是适合多种投资者的投资工具，通过合理的投资策略，投资者可以在享受投资回报的同时，有效地控制投资风险。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2024-01-17，星期3\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：标题: 多只跨境ETF被“爆炒”!\n描述: 1月16日，多只跨境ETF放出巨大成交量，部分不足10亿跨境ETF盘中成交额已超越茅台，更有跨境基金一月成交额放大超140倍。\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n请自由发挥你的思路对热点事件进行解读，要求：\n- 逻辑缜密、语言高级、精炼、不啰嗦、又内容丰富、吸引眼球\n- 请用1. 2. 3. 分段，中间不要有空行，可分3段，每段至少50字，最多80字，格式是\"n. 第n段标题：第n段内容\n\"\n- 每段需要从不同方面去说明，多视角多角度\n- 能在事实性内容中出现具体标的，但不要有推荐或建议关注的倾向\n\n需要按照下面的格式输出：\n===（开始一定需要用3个=作为分隔线）\n1. （你的第一段标题）：（你的第一段解读）\n2. （你的第二段标题）：（你的第二段解读）\n...\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n标题: 多只跨境ETF被“爆炒”!\n描述: 1月16日，多只跨境ETF放出巨大成交量，部分不足10亿跨境ETF盘中成交额已超越茅台，更有跨境基金一月成交额放大超140倍。\n===\n1. 跨境ETF规模大增：根据Choice数据显示，2023年末，跨境ETF总规模达到2686.70亿元，相比2022年的1915.53亿元，增加了771.17亿元。这一显著增长反映出投资者对跨境ETF的热情提升。\n2. 高关注度领域突显：具体来看，港股创新药、港股互联网、美股科技赛道类的ETF规模增长明显。这些领域的热度反映了大众投资者的偏好和市场趋势。\n3. 市场预期潜在变化：有机构人士认为，美债收益率2023年四季度见顶回落，预计2024年全年或迎来趋势性下行，这将对利率较为敏感的资产产生影响，可能会带来新的投资机会。\n--------------------------\n2024年1月16日跨境ETF的成交额超越茅台的具体情况\n===\n1. 跨境ETF热潮：在2024年1月16日，部分市值不足10亿的跨境ETF盘中成交金额已超越贵州茅台，其中有些产品短短一个月时间成交额放大超140倍。不过，高溢价风险随之陡增，游资或开始出逃。例如，日经225ETF、东南亚科技ETF基金创出价格新高后开始走跌。\n\n2. 主力资金流出：以跨境通为例，1月16日主力资金净流出3168.88万元，占总成交额的15.17%，而游资资金净流出1377.03万元，占总成交额的6.59%。此表明，在高溢价风险的情况下，部分主力资金和游资选择了出逃。\n\n3. 散户热衷参与：与主力资金和游资不同，散户资金在此时却呈现净流入状态。以跨境通为例，其散户资金净流入4545.9万元，占总成交额的21.76%，说明在跨境ETF的炒作中，散户投资者依然保持积极态度。\n--------------------------\n2024年1月份跨境基金成交额放大超140倍的原因\n===\n1. 交易活跃度提升：2024年1月份，跨境ETF基金的成交额出现了显著的增长，甚至有些小市值的跨境ETF基金的日成交量超过了贵州茅台。例如，华夏基金旗下的日经ETF在1月16日的全天成交金额达到了47.79亿元，而其盘中市值仅有7.16亿元。同样，东南亚科技ETF基金，该基金盘中市值约6.64亿元，1月16日全天成交金额高达29.17亿元。\n\n2. 资金流向小市值：在微盘股炒作过热后，市场资金可能会寻找估值更低，或价格处在低位的小微盘品种。这在迷你基金的交易中得到了体现，投资者的资金开始追逐市值更小的跨境ETF基金产品。\n\n3. 投资风险提醒：虽然跨境ETF基金的交易活跃度提升，但是投资者应注意风险。例如，当小微盘出现明显赚钱效应后，市场资金会加速进入，进一步加强小微盘品种的表现。然而，随着价格的上涨，任何风格都不可能持续占优，微盘行情也值得警惕，尤其是微盘股的弱流动性，一旦发生风格切换可能出现“踩踏”现象。\n--------------------------\n2024年1月16日跨境ETF爆炒的市场背景\n===\n1. ETF涨幅领军：2024年1月16日，一场跨境ETF的爆炒在市场上展开，其中日经ETF(513520)、东南亚科技ETF(513730)和印度基金LOF(164824)涨幅分别超过8%、6%和5%。这表明投资者对于海外市场，尤其是亚洲市场的关注度和投资热情正在逐步提升。\n2. 板块动态：在板块方面，光伏和新能源两大板块表现抢眼，尤其是光伏30ETF(560980.SH)领涨市场。相比之下，创中盘88ETF(159804.SZ)表现不佳，成为跌幅最大的ETF。这反映了市场对绿色能源的持续看好以及对某些板块的短期调整。\n3. 市场交易情况：当日市场表现稳定，三大指数集体收涨，其中沪指上涨0.27%，深证成指上涨0.31%，创业板指上涨0.38%。总成交额达到6848亿，较上个交易日增加739亿。然而，北向资金全天净卖出41.33亿，显示外资整体上对中国市场的态度较为谨慎。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "===\n1. 成交量暴增的驱动因素：1月16日，多只跨境ETF的成交量大增，其中部分市值不足10亿的跨境ETF盘中成交金额已超过贵州茅台。这可能源于投资者对国际市场的投资需求增加，以及对国内市场的一些热门股票（如茅台）的投资热情有所下降。同时，跨境ETF的优势在于可以让投资者方便地参与到国际市场的投资，这也是吸引投资者的一个重要因素。\n\n2. 行业偏好的变化：在跨境ETF的投资中，投资者对某些行业的偏好可能会发生变化。比如，港股创新药、港股互联网、美股科技赛道类的跨境ETF的规模增长较为明显，这可能反映出投资者对这些行业的关注度提升。\n\n3. 市场预期的影响：市场预期的变化也会影响投资者的投资行为。比如，如果市场预期美债收益率将趋势性下行，那么对利率敏感的资产可能会受到影响，投资者可能会寻找新的投资机会，这可能会促使部分投资者转向跨境ETF。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2023-12-05，星期2\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：我是想问你，市场还会跌吗？\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n我是想问你，市场还会跌吗？\n根据搜索到的信息，目前市场正在经历一个阶段性的下跌过程，与此同时，市场也在进行阶段性的筑底过程。具体表现为，市场由缓跌到急跌，这一点从指数的回撤幅度也可以看出，几大指数的回撤幅度都接近2%。尽管如此，市场的下跌并非全无好处，这也是加速赶底的表现，一旦出现反弹信号和量能走好，就可能是市场的转折点。\n\n然而，目前市场的反弹信号并未明确，且各级别的量能现状也并不理想。这预示着市场继续下行震荡的概率依然较大。因此，对于问题“市场还会跌吗？”的回答是，从当前情况来看，市场有可能会继续下行震荡。\n\n需要注意的是，尽管大盘下跌空间有限，但是局部板块需要注意风控优先的原则。例如，黄金板块在大家追高时，实际上已经出现了下跌的信号。另外，石油、新能源、白酒等板块也在提醒继续下行的风控。而对于一些关键板块，如船舶板块，可以在688-710点区间内逢低入场。\n--------------------------\n近期的股市行情走势\n根据最近的股市行情，A股三大指数集体走弱，沪指跌1.67%，收报2972.30点，创业板指跌1.98%，收报1871.10点。沪深两市下跌的同时，北证50指数逆势大涨7.28%。尽管沪指再度失守3000点大关，但资深市场人士认为二次探底才是真底，明天的走势非常关键。\n\n在此背景下，食品板块逆势崛起。西部牧业、阳光乳业、一鸣食品等多只股票录得涨停。人气股惠发食品连续录得8个涨停板，股价创历史新高。尽管该公司近年业绩乏善可陈，但其主营业务——速冻调理肉制品的市场前景被看好。\n\n此外，“平价消费”已成为近期市场的一大主线，休闲食品龙头良品铺子宣布业务端将实施17年来最大规模降价，300款产品平均降价22%，最高降幅45%。中邮证券研报表示，在“经济弱复苏+消费趋于理性”双重背景下，我国零食折扣专营店兴起，下游格局初具雏形。\n\n食品板块中，多只股票未来增长潜力获机构扎堆看好。其中，安井食品上涨空间63.48%排在首位，该公司主要从事速冻食品业务，有望在餐饮消费逐步顺周期中维持较快增长。\n\n总的来看，目前市场处于短线的寻底过程，投资者需要耐心等待，明年春节前后有望形成大级别底部。\n--------------------------\n近期的宏观经济数据\n问题：“近期的宏观经济数据体现出了中国经济的哪些特点？”\n\n答案：根据2023年10月末的数据，中国的M2余额同比增加了10.3%，达到288.23万亿元，规模以上工业增加值同比增加了4.6%，达到28.31万亿元，说明经济正在持续恢复。穆迪评级公司将中国主权信用评级展望调整为“负面”，但财政部认为，面对复杂严峻的国际形势，中国宏观经济持续恢复向好，高质量发展稳步推进，预计四季度中国经济将保持回升向好态势。此外，前三季度，全国一般公共预算收入同比增长8.9%，其中，全国税收收入增长11.9%，财政支出同比增长3.9%。这些数据表明，中国经济正在转向高质量发展，新动能正在发挥作用。至于地方政府债务，截至2022年末，全国地方政府法定债务余额35.1万亿元，全国政府债务余额61万亿元，全国政府法定负债率为50.4%，低于国际通行的60%警戒线，也低于主要市场经济国家和新兴市场国家，说明我国的债务风险总体可控。\n--------------------------\n近期的全球政治经济事件\n在您的问题中，并没有提供一个具体的问题，如果您是想了解近期的全球政治经济事件，我能从您提供的信息中提供以下概览：\n\n近期全球政治经济形势变化多端，主要表现在以下几个方面：\n\n1. 高通胀问题：海外高通胀现象短期内难以消解，这对全球经济产生了较大影响。\n\n2. 科技变革：以人工智能为代表的科技变革正在快速发展，这将对全球经济的发展模式产生深远影响。\n\n3. 企业投资变化：在这样的大环境下，全球企业在投资目的和金融需求等方面正在发生变化，例如“引进来”和“走出去”的策略。\n\n德意志银行的高级管理层也就这些变化进行了详细的讨论，关注了四大趋势以及金融服务的相应变化。\n\n以上是近期全球政治经济事件的主要信息，如果有其他具体问题，欢迎继续提问。\n--------------------------\n近期的金融政策变动\n你好，近期中国的金融政策变动主要围绕住房信贷政策的调整和优化：\n\n1. 中国人民银行和金融监管总局联合发布通知，调整优化差别化住房信贷政策。具体来说，首套住房商业性个人住房贷款最低首付比例统一为不低于20%，二套住房商业性个人住房贷款最低首付比例统一为不低于30%。此外，二套住房商业性个人住房贷款利率政策下限调整为不低于相应期限贷款市场报价利率加20个基点。\n\n2. 针对存量首套住房贷款利率，推出了降低措施。假设按揭利率下调50个基点，预计全行业每年可减少房贷利息约2000亿元，相当于增加了2022年社会消费品零售额的0.5%。对个人而言，假设存量按揭利率下调80个基点，按照100万元按揭贷款、等额本息还款计算，估算可降低借款人月供约500元，节约月供和总还款额约8%。\n\n3. 央行和银保监会印发通知，支持房地产市场平稳健康发展，包括保持房地产融资平稳有序、积极做好“保交楼”金融服务、积极配合做好受困房地产企业风险处置等措施。\n\n这些政策调整有利于降低居民购房门槛和成本，促进潜在合理购房需求的释放，有望改善银行“资产荒”和对公地产敞口资产质量，对市场预期起到积极引导作用，共同带动后市销售企稳复苏。\n--------------------------\n近期的股市技术分析\n根据搜索到的信息，近期的股市呈现出以下特点和趋势：\n\n1. A股大盘指数出现调整，上证指数跌破3000点整数关口，其中华为算力、操作系统、存储芯片、ChatGPT、鸿蒙等热门题材全线回落。\n\n2. 在大盘持续走弱的背景下，食品板块逆势崛起，西部牧业、阳光乳业、一鸣食品、安记食品、南侨食品、春雪食品等多股涨停。北交所的食品股表现更为火爆，骑士乳业、润普食品、盖世食品均收获涨停板，欧福蛋业、朱老六、康比特、田野股份、驱动力等涨超10%。\n\n3. “平价消费”已成为近期市场的一大主线，休闲食品龙头良品铺子宣布业务端将实施17年来最大规模降价，300款产品平均降价22%，最高降幅45%。\n\n4. 中国休闲食品行业市场规模持续增长，从2010年的4100亿元增长至2022年的11654亿元，预计2027年中国休闲食品行业市场规模将达12378亿元。\n\n5. 从技术分析角度看，今天的阴线出现了实体吞没上个阳线的技术信号，但目前所处走势位置来看指标并不需要过多关注，只有在重要行情末尾出现类似技术信号需要预判防止风险扩大。\n\n6. 本周的技术指标依旧收敛，最高价受到5ma压制，周线倒鸭嘴结构可能就做出来了。创业板今天跌的多跌幅0.9%，今天量能也放出近七个交易日最大量。\n\n整体来看，股市出现调整，食品板块逆势崛起，平价消费成为市场趋势，中国休闲食品行业市场规模持续增长，技术指标显示周线倒鸭嘴结构可能形成。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "首先，根据目前的股市行情，我们看到市场正在经历一个阶段性的下跌过程，尽管这也是市场筑底过程的一部分。大盘指数，如沪指已跌破3000点，而创业板指也出现了下跌。这些都表明市场在短期内可能继续处于震荡下行的状态。\n\n另一方面，我们要关注近期的宏观经济指标。目前，中国的M2余额同比增加了10.3%，规模以上工业增加值同比增加了4.6%，显示出经济正在持续恢复。尽管有的机构将中国主权信用评级展望调整为“负面”，但我们看到中国的经济基本面仍然稳健，且预计四季度中国经济将保持回升向好态势。\n\n然而，全球政治经济形势的变化以及近期的金融政策变动也会对股市产生影响。例如，海外高通胀现象短期内难以消解，这对全球经济产生了较大影响。同时，中国央行和金融监管总局调整了住房信贷政策，这也将对资金市场流动性产生影响。\n\n至于股市的技术分析，我们看到今天的阴线出现了实体吞没上个阳线的技术信号，显示出市场可能继续下行。而从市场板块来看，食品板块逆势崛起，这可能预示着市场将出现结构性机会。\n\n综合考虑以上因素，我认为市场有可能在短期内继续下行震荡。但这也是市场筑底的过程，一旦出现反弹信号和量能走好，就可能是市场的转折点。因此，投资者需要保持耐心，适当做好风险控制，并关注市场的变化，寻找结构性投资机会。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2024-01-24，星期3\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：标题: 小米汽车专利可预热电池提高充电效率\n描述: 天眼查App显示，1月23日，小米汽车科技有限公司申请的“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”专利获授权。\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n请自由发挥你的思路对热点事件进行解读，要求：\n- 逻辑缜密、语言高级、精炼、不啰嗦、又内容丰富、吸引眼球\n- 请用1. 2. 3. 分段，中间不要有空行，可分3段，每段至少50字，最多80字，格式是\"n. 第n段标题：第n段内容\n\"\n- 每段需要从不同方面去说明，多视角多角度\n- 能在事实性内容中出现具体标的，但不要有推荐或建议关注的倾向\n\n需要按照下面的格式输出：\n===（开始一定需要用3个=作为分隔线）\n1. （你的第一段标题）：（你的第一段解读）\n2. （你的第二段标题）：（你的第二段解读）\n...\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n标题: 小米汽车专利可预热电池提高充电效率\n描述: 天眼查App显示，1月23日，小米汽车科技有限公司申请的“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”专利获授权。\n===\n1. 技术创新：小米汽车科技有限公司申请的“车辆电池预研方法、装置、车辆及可读存储介质”专利获授权。这表明小米正在不断研发创新，以提高电池的充电效率，这将有助于提升小米汽车的续航能力和用户体验。\n\n2. 产品配置与市场竞争：小米汽车SU7硬件配置包括800V高压快充、骁龙8295座舱芯片、一体式激光雷达、双电机全轮驱动等，具备了一辆爆款车的基本要素。然而，随着汽车市场智能化，未来竞争将更多侧重于智能驾驶和智能座舱等软件方面。小米表示，全栈自研智能驾驶技术，并将大模型技术全面融入，可以带来更精准的判断，更强、更安全的智能驾驶体验。\n\n3. 生态优势：至2023Q3，小米已成为全球最大的消费级IoT平台，连接设备数已达6.55亿台，拥有5个及以上小米IoT设备的用户已达1300万。小米汽车的加入，将推动\"人车家全生态\"闭环，小米澎湃OS的诸多特性和完备流畅的生态体验，将全部在小米汽车上实现。小米汽车产品得到优酷、腾讯视频、哔哩哔哩等多家主流APP的生态互联支持，消费者可以体验手机与车机跨端的无感连接。\n--------------------------\n分析小米汽车科技有限公司该专利对电动汽车充电效率提升的具体作用。\n===\n1. 创新驱动：小米汽车科技有限公司近期申请的“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”专利获授权，彰显其在电动汽车技术领域的创新能力。该专利通过预热电池，提升充电性能，从而缩短充电时间，提高整体充电效率。\n2. 预热机制：该专利的核心是一个精细的预热机制。该机制首先确定目标充电桩和车辆行驶至充电桩时的预估剩余电量，然后根据充电桩的充电功率和剩余电量，确定电池的目标温度和加热速率，从而确定预估加热时长。\n3. 实施效应：最后，根据预估加热时长和车辆行驶至目标充电桩的行驶时长，对电池进行加热，以确保电池在到达充电桩时达到最佳充电状态。这种方法有望提升电动汽车的使用便捷性，可能会对电动汽车市场产生积极影响。\n--------------------------\n探寻小米汽车科技有限公司申请该专利的背景和目的。\n===\n1. 电池和车身一体化：小米汽车科技有限公司申请的“电池及车身一体化结构、车辆”专利公布。这项技术的实现将使电池包壳体的刚度和侧碰传力性能得到提高，同时，通过降低车身结构的自重，实现车辆的轻量化，提高车辆的续航里程。\n2. 电池预热技术：小米汽车申请的“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”专利获授权。这个技术可以提升充电性能，减少充电时间，进而提高电池的充电效率。其方法包括预估车辆行驶至目标充电桩的剩余电量，确定电池的目标温度和第一目标加热速率，对电池进行加热。\n3. 传感器模组：北京小米移动软件有限公司申请了一项名为“传感器模组和具有其的电子设备”的专利。该传感器模组的结构设计合理，空间利用率高，内含第一传感器和第二传感器，这两个传感器与柔性电路板电连接，电路板环绕在支架上，传感器沿支架的厚度方向堆叠。\n--------------------------\n考察小米汽车科技有限公司申请该专利后，对公司自身及电动车市场可能产生的影响。\n===\n1. 技术创新驱动：小米汽车科技有限公司的新专利“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”已于1月23日获得授权。这一技术以提升充电性能减少充电时间，进而提高电池的充电效率为目标，体现了小米在电动车领域的技术创新力度。\n2. 技术细节揭示：该技术通过确定目标充电桩、预估剩余电量，然后根据充电功率和剩余电量确定电池的目标温度及预热速率，最后根据预估加热时长和行驶时长对电池进行加热。这一流程的设定无疑将电池预热与行驶计划紧密结合，提升了充电效率。\n3. 对电动车市场影响：这项新技术的应用不仅将提升小米汽车自身的充电效率，也将对整个电动车市场产生深远影响。它将推动电动车市场的技术创新，从而优化用户体验，提高电动车的市场接纳度。\n--------------------------\n查找其他电动车公司是否有类似的电池预热专利，进行比较。\n===\n1. 先进技术的保护：从比亚迪和小米汽车的行动中可以看出，电动车公司对电池预热的专利保护越来越重视。比如比亚迪股份有限公司获得了一项名为“车辆、能量转换装置及其控制方法”的专利，可以提升电池包的加热效率。小米汽车科技有限公司申请的“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”专利，旨在提升充电性能减少充电时间，进而提高电池的充电效率。\n2. 专利技术的创新性：这些公司的专利都体现出深厚的技术创新能力。比如，比亚迪的专利可以通过对车辆状态和/或车辆性能参数的检测，选择相应的加热控制模式，实现对电池包进行加热过程的精确控制。小米汽车的专利则能够预估车辆行驶至目标充电桩时的剩余电量，根据预估加热时长和车辆行驶至目标充电桩的行驶时长，对电池进行加热。\n3. 行业竞争的激烈程度：从这些公司的专利申请和授权情况来看，电动车行业的竞争已经进入到技术层面，每家公司都在努力提高自己的技术门槛，以取得市场的竞争优势。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "===\n1. 技术创新驱动：小米汽车科技有限公司的新专利“车辆电池预热方法、装置、车辆及可读存储介质”获得授权，表明公司在电池充电效率提升方面进行了积极的技术创新。通过预热电池，可以提高充电性能，减少充电时间，从而提升电池的充电效率。\n\n2. 产品优势凸显：该专利的授权将有助于小米汽车在电动汽车市场中获取竞争优势。电池充电效率的提升可以提升电动汽车的使用便捷性，提高续航能力，为消费者带来更优质的用户体验。\n\n3. 行业影响拓展：该专利的授权不仅对小米汽车科技有限公司自身的发展具有积极意义，同时也可能推动整个电动车行业的技术进步。预热电池的技术可以提高电动车的充电效率，对于推动电动车的市场普及具有重要作用。"}], "source": "self-made"}
+{"type": "chatml", "messages": [{"role": "user", "content": "从现在开始，你的角色是：投研分析师\n职责：\n善于从不同角度、有条理的回答用户的问题。\n你需要仅仅使用提供的知识，专业、详细的回答用户的问题。今天的时间: 2024-01-23，星期2\n-------------------------------------------------------------\n我的问题是：标题: 合盛硅业于内蒙古投资成立绿能科技公司\n描述: 近日，内蒙古创源绿能科技有限公司成立，经营范围包含太阳能热发电装备销售等。企查查股权穿透显示，该公司由合盛硅业间接全资控股。\n-------------------------------------------------------------\n背景信息是：\n请自由发挥你的思路对热点事件进行解读，要求：\n- 逻辑缜密、语言高级、精炼、不啰嗦、又内容丰富、吸引眼球\n- 请用1. 2. 3. 分段，中间不要有空行，可分3段，每段至少50字，最多80字，格式是\"n. 第n段标题：第n段内容\n\"\n- 每段需要从不同方面去说明，多视角多角度\n- 能在事实性内容中出现具体标的，但不要有推荐或建议关注的倾向\n\n需要按照下面的格式输出：\n===（开始一定需要用3个=作为分隔线）\n1. （你的第一段标题）：（你的第一段解读）\n2. （你的第二段标题）：（你的第二段解读）\n...\n-------------------------------------------------------------\n仅仅可以使用下面的知识:\n标题: 合盛硅业于内蒙古投资成立绿能科技公司\n描述: 近日，内蒙古创源绿能科技有限公司成立，经营范围包含太阳能热发电装备销售等。企查查股权穿透显示，该公司由合盛硅业间接全资控股。\n===\n1. 硅业巨头的新动向：合盛硅业近期在内蒙古设立全资子公司——创源绿能科技有限公司，注册资本5000万，主要经营业务为太阳能热发电装备销售等新能源相关业务。这一举措是合盛硅业在积极布局光伏和碳化硅领域，以实现硅基新材料的产业化的一部分。\n\n2. 项目投资概览：近年来，合盛硅业在多个领域出击，项目投资金额巨大。公司通过“光伏+碳化硅”的布局，致力于打造成为硅基新材料领域的领导者，开启新的增长曲线。其六大项目合计项目金额为653.38亿元，累计投入金额为229.69亿元。\n\n3. 产业链布局：合盛硅业不仅布局硅料业务，也同步向下游扩张，进入组件、光伏玻璃等领域。在中部和东部地区投资光伏玻璃项目和组件项目，预计在2023年下半年至2024年一季度陆续投产。这些举措有望进一步提升合盛硅业的产业链竞争力。\n--------------------------\n合盛硅业在内蒙古成立绿能科技公司的详细信息\n===\n1. 跨地区布局：合盛硅业近期在浙江嘉兴和内蒙古相继设立了两家全资子公司，分别是浙江合量科技有限公司和内蒙古创源绿能科技有限公司。这两家公司的经营范围主要涉及新材料技术研发、电子专用设备销售、储能技术服务等领域，展现了合盛硅业在光伏和新材料领域的战略布局。\n2. 资本运作加速：这两家新设立的公司的注册资本分别为1亿元和5000万元，显示出合盛硅业在资本运作上的决心和实力。此外，合盛硅业（万宁）有限公司也全资持有一家在内蒙古设立的新材料科技公司，进一步丰富了公司的资本结构和业务布局。\n3. 行业前景展望：随着新能源和新材料行业的快速发展，合盛硅业此次的行动无疑为公司的未来发展奠定了坚实的基础。而其在新能源和新材料领域的布局，也预示着该行业的广阔前景和巨大商业价值。\n--------------------------\n合盛硅业在新能源领域的投资布局\n===\n1. 光伏产业链布局：合盛硅业在新疆地区整合低成本资源，进一步布局多晶硅、光伏玻璃、电池片、组件等光伏产业链产品。其中，新疆中部合盛的年产20万吨多晶硅与150万吨新能源装备用超薄高透光伏玻璃项目有望于2023年第三季度投产，而东部合盛的年产20万吨高纯多晶硅项目预计将于2024年第一季度陆续投产。此外，公司的年产20GW光伏组件项目预计从2023年第四季度开始执行。\n2. 工业硅项目进展：云南合盛年产80万吨工业硅及配套项目一期预计于2024年完工。这一项目的完成将进一步提升合盛硅业在工业硅市场的竞争力，提高公司的整体盈利能力。\n3. 硅基新材料产业化：合盛硅业正在积极布局光伏和碳化硅领域，以实现硅基新材料的产业化。公司于2023年5月通过了2万片宽禁带半导体碳化硅衬底及外延片产业化生产线的验收，6英寸晶体良率达到了90%,外延片良率达到了95%，同时8英寸衬底也实现了量产。这显示出合盛硅业在硅基新材料领域的技术实力和市场竞争力。\n\n--------------------------\n内蒙古创源绿能科技有限公司的经营范围和业务概述\n用户的问题：请问内蒙古的新能源发展现状如何，有哪些企业在其中起主导作用？\n\n===\n1. 公司布局：内蒙古创源绿能科技有限公司由合盛硅业间接全资控股，注册资本5000万元，经营范围包括太阳能热发电装备销售、新能源原动设备制造、储能技术服务等。公司的成立标志着合盛硅业在新能源领域的布局进一步扩大。\n\n2. 项目推动：内蒙古三峡蒙能能源有限公司在库布其沙漠鄂尔多斯中北部新能源基地建设的光伏项目已并网发电，总装机规模1600万千瓦。项目建成后，每年可向京津冀地区输送清洁电能400亿千瓦时。同时，杭锦旗朔方新能源大基地规划建设面积48万余亩，总规模1300万千瓦。\n\n3. 发展状况：截至2023年12月底，内蒙古新能源装机规模突破9200万千瓦，全年新增装机超过3100万千瓦，增量创历史新高。内蒙古新能源项目建设步履不停，风光资源富集，已印发实施了新能源倍增行动实施方案、光伏治沙行动实施方案、促进新能源消纳若干举措等多项政策，为加快新能源项目建设提供了有力的政策保障。\n--------------------------\n合盛硅业的股权结构及其对内蒙古创源绿能科技有限公司的控股情况\n===\n1. 创新控股：根据企查查APP显示，合盛硅业近日间接全资控股了新成立的内蒙古创源绿能科技有限公司。该公司注册资本5000万元，经营范围包含太阳能热发电装备销售、新能源原动设备制造、储能技术服务以及合同能源管理等。\n\n2. 新材料布局：同时，合盛硅业也间接全资控股了新成立的内蒙古源芯新材料有限公司。该公司注册资本1亿元，主要经营范围为新材料技术研发、电子专用材料制造、电子专用材料研发以及电子专用设备销售等。\n\n3. 多元化发展：这两次控股行为显示出合盛硅业在业务上的多元化发展趋势，企业不仅在新能源领域进行了布局，同时也在新材料领域进行了深度探索。这对于合盛硅业的长期发展来说，无疑是一种积极的尝试和布局。\n--------------------------\n内蒙古创源绿能科技有限公司成立对合盛硅业战略发展的影响\n===\n1. 合盛硅业战略布局：合盛硅业正积极布局光伏和碳化硅领域，以实现硅基新材料的产业化。公司已通过了2万片宽禁带半导体碳化硅衬底及外延片产业化生产线的验收，并具备量产能力。同时还计划投资光伏玻璃项目和组件项目，预计的投产时间已经公布，表明公司对于硅基新材料领域的长远发展有明确的规划和目标。\n2. 创源绿能科技有限公司成立：最近，合盛硅业间接全资控股的内蒙古创源绿能科技有限公司成立，注册资本5000万元，经营范围包含太阳能热发电装备销售；新能源原动设备制造；储能技术服务；合同能源管理等。这一举措进一步强化了合盛硅业在新能源领域的布局。\n3. 内蒙古新能源发展态势：内蒙古正在全面高质量发展新能源项目，例如库布其沙漠鄂尔多斯中北部新能源基地总装机规模1600万千瓦，每年可向京津冀地区输送清洁电能400亿千瓦时。此外，全区新能源装机规模突破9200万千瓦，全年新增装机超过3100万千瓦。这些数据显示出内蒙古在新能源领域的巨大潜力和发展空间，为合盛硅业提供了广阔的市场和良好的发展环境。\n--------------------------\n\n-------------------------------------------------------------\n需要遵守的规则是：\n1. 不采用错误的信息。\n2. 不描述重复的信息。\n3. 不做对问题没有帮助的回答\n4. 简明扼要，重点突出，从不过多花哨词藻。\n5. 不在多处讲到同一个细节点，一个点只出现一次。\n6. 不说模糊的推测。\n7. 遵循背景信息中的要求。\n8. 尽量多的使用数值类信息。\n9. 不可以出现XXX、ABC等不明确的词语。\n仅仅使用提供的知识，一步一步来回答问题。"}, {"role": "assistant", "content": "===\n1. 硅业巨头布局新能源：近日，合盛硅业在内蒙古设立了全资子公司——内蒙古创源绿能科技有限公司，主要经营业务为太阳能热发电装备销售等新能源相关业务。这显然是合盛硅业在新能源领域进一步深化布局的重要举措。\n\n2. 业务拓展及发展策略：合盛硅业此次的举动，不仅扩大了其在新能源领域的战略布局，同时也展现出了公司在追寻可持续发展，积极拓展绿色能源业务的决心。这种策略有利于公司在未来新能源市场的竞争中获得更大的优势。\n\n3. 对于行业影响：该公司的成立将进一步推动新能源行业的发展，尤其是在太阳能热发电装备销售等领域。同时，这也可能会对未来的新能源市场格局产生一定影响。"}], "source": "self-made"}
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@@ -0,0 +1,11 @@
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：全球十大银行减免服务费对全球金融市场的影响是什么？\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户提问的是全球十大银行减免服务费对全球金融市场的影响，这是一个涉及全球金融市场的大事件，可能涉及到政策、经济、行业等多个方面的影响。这就需要我们从政策出台的背景、影响的多空情况，以及事件对基本面、政策面、情绪面、估值面、资金面的影响等多个角度去考虑。此外，这个问题涉及的是全球十大银行，所以我们需要对这十家银行的具体情况有所了解。\nanswer：1.全球十大银行减免服务费的政策出台背景和原因\n2.全球十大银行减免服务费政策对行业基本面、流动性、风险偏好的影响\n3.全球十大银行减免服务费政策对行业的短期和中长期多空影响\n4.全球十大银行减免服务费事件对全球金融市场基本面、政策面、情绪面、估值面、资金面的影响\n5.全球十大银行减免服务费的具体情况和影响力度。"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：对2024年3月15日欧洲央行会议结果和拉加德的讲话表态进行分析。\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户的问题是要求对2024年3月15日欧洲央行会议结果和拉加德的讲话表态进行分析。这个问题的隐含意图是想了解这次会议和讲话对于行业政策、经济、股市等方面的影响。需要从政策出台背景、政策对行业的影响、大事对股市的影响等多个方面进行考虑。这个问题只涉及到一个实体，即欧洲央行，不需要拆分。\nanswer：1. 2024年3月15日欧洲央行会议结果的具体内容\n2. 拉加德在2024年3月15日欧洲央行会议上的讲话内容\n3. 2024年3月15日欧洲央行会议结果对行业政策的影响\n4. 拉加德在2024年3月15日欧洲央行会议上的讲话对行业政策的影响\n5. 2024年3月15日欧洲央行会议结果和拉加德讲话对股市的影响"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：明年的失业率会降低吗？\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：1.从宏观经济环境分析 2.从政策导向角度考虑 3.结合市场预期分析 4.从经济指标同比、环比的趋势分析 5.从经济指标的细分项分析\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户的问题是关于明年失业率的预测，这是一个宏观经济问题，需要从多个角度进行分析。首先，我们可以从宏观经济环境的角度来看，比如GDP增长率、通货膨胀率等因素可能会影响失业率。其次，我们可以从政策导向的角度来看，比如政府是否有相关的就业政策。再者，我们可以从市场预期的角度来看，比如市场对于明年经济的预期如何。最后，我们还可以从经济指标的趋势和细分项来看，比如近年来的失业率趋势如何，哪些行业的失业率较高等。这些都可能会影响到明年的失业率。\nanswer：\n1.2024年宏观经济环境预测\n2.2024年政府就业政策\n3.对2024年经济的市场预期\n4.近年来失业率的趋势\n5.各行业的失业率情况"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：在未来几个月内，房地产行业是否有可能实现恢复？\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户的问题是想了解未来几个月内房地产行业是否有可能实现恢复。这个问题涉及到对房地产行业的未来走势的预测，需要从多个维度进行分析。这些维度包括宏观环境、经济政策、产业政策、行业景气度指标、龙头企业行为、重要资讯事件以及板块估值和拥挤度等。这个问题并没有涉及到具体的公司或实体，所以不需要拆分。\nanswer：1. 未来几个月内中国的宏观经济环境预测\n2. 未来几个月内中国的经济政策对房地产行业的影响\n3. 未来几个月内中国的产业政策对房地产行业的影响\n4. 未来几个月内中国房地产行业的景气度指标预测\n5. 未来几个月内中国房地产行业龙头企业的行为分析"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：未来三年新能源汽车零部件行业海外市场和国内市场战略是什么样的？\n    今天的日期是：2023-11-06\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion：首先，我们需要了解新能源汽车零部件行业在未来三年的国内市场战略，这涉及到行业的发展趋势、政策支持、市场需求等因素。其次，我们需要了解新能源汽车零部件行业在未来三年的海外市场战略，这涉及到行业的发展趋势、政策支持、市场需求等因素。最后，我们需要比较和分析这两个市场的战略，找出它们的相同点和不同点，以及各自的优势和挑战。\nanswer：\n1. 未来三年新能源汽车零部件行业在中国的市场战略是什么？\n2. 未来三年新能源汽车零部件行业在海外的市场战略是什么？\n3. 未来三年新能源汽车零部件行业的国内市场战略和海外市场战略有何相同之处？\n4. 未来三年新能源汽车零部件行业的国内市场战略和海外市场战略有何不同之处？\n5. 未来三年新能源汽车零部件行业在国内市场和海外市场的战略中各自的优势和挑战是什么？"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：美国标普500指数最近一次的成分股调整是在什么时候？调入和调出的股票有哪些？\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：1.查询的时间 2.查询的对象 3.查询的结果 4.查询的原因 5.查询的影响\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户需要了解美国标普500指数最近一次的成分股调整的时间以及调入和调出的股票，这可能是因为用户想了解标普500指数的构成变化，以便对投资策略做出调整。我们需要从两个方面来获取信息，一是标普500的成分股调整时间，二是调整的具体内容，包括调入和调出的股票。\nanswer：\n1. 最近一次美国标普500指数的成分股调整时间\n2. 最近一次美国标普500指数调整中调入的股票\n3. 最近一次美国标普500指数调整中调出的股票"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：存量首套房贷利率调整对银行的影响是什么？ \n    今天的日期是：2023-11-06\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion：首先，我们需要理解存量首套房贷利率调整对银行的影响主要体现在哪些方面，可能包括银行的贷款收入、风险控制、资产质量等。其次，我们需要了解存量首套房贷利率的调整是如何影响这些方面的。最后，我们需要找出具体的数据或案例来支持这些影响。\nanswer：\n1.存量首套房贷利率调整对银行贷款收入的影响是什么？\n2.存量首套房贷利率调整对银行风险控制的影响是什么？\n3.存量首套房贷利率调整对银行资产质量的影响是什么？\n4.有哪些具体的数据或案例可以证明存量首套房贷利率调整对银行的影响？\n5.存量首套房贷利率调整是如何影响银行的？"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：请帮我分析一下字节跳动、腾讯和阿里巴巴，这三家公司近期的收益表现，并比较他们的差异。\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion： 用户想了解字节跳动、腾讯和阿里巴巴这三家公司近期的收益表现以及他们之间的差异。因此，我们需要分析这三家公司近期的财务状况，包括收入、利润等财务指标，以及他们的股价表现。同时，我们也需要对比这三家公司的财务状况，找出他们的差异。由于问题涉及到三家公司，我们需要分别对这三家公司进行搜索。\nanswer：1.字节跳动近期的财务报表和收益情况\n2.腾讯近期的财务报表和收益情况\n3.阿里巴巴近期的财务报表和收益情况\n4.字节跳动、腾讯和阿里巴巴近期财务报表的对比分析\n5.字节跳动、腾讯和阿里巴巴近期收益表现的对比分析"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：月薪4000，如何存5万？\n    今天的日期是：2024-01-30\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion：首先，这个问题是关于如何储蓄的，所以我们需要考虑的因素包括收入、支出、储蓄目标等。其次，提问者的月薪是4000，储蓄目标是5万，所以我们需要考虑的是如何在这个收入水平下达到这个储蓄目标。最后，由于这是一个金融问答app，我们可以考虑从投资的角度来解答这个问题，比如推荐一些适合提问者的投资产品或策略。\nanswer：\n1.月薪4000元的人如何制定合理的生活预算\n2.月薪4000元的人如何进行理财投资\n3.月薪4000元的人如何达到5万的储蓄目标\n4.月薪4000元的人如何选择合适的投资产品\n5.月薪4000元的人如何提高储蓄率"}
+{"instruction": "你是一位精通信息分析的ai助手，并且非常了解收集什么样的信息对回答问题最重要。你现在需要结合背景信息回答给定的问题，给出多个搜索query，尽可能切中要害、简介明了，以最终回答问题。\n    你需要遵守以下规则：\n    1. 搜索query是对问题的横向拆分，类似于改写问题与阅读理解。你可以对于问题更直白和细致的改写，或者通过阅读方式改写问题，每个搜索条件都需要可以直接搜索到这个问题的答案。\n    2. 请严格按照相关性，生成的内容一定是和问题高度相关。\n    3. 注意在相关的基础上，你需要从分析财经信息的一般过程出发，将生成的query按照重要性和逻辑性排序，最重要的放在最前面\n    4. 注意生成的内容要贴合问题的意图，贴合问题的主体\n    5. 根据问题和背景信息，确认问题关心的时间点，可以是具体的时间点，也可以是最新、最近、近期等描述\n    6. 如果存在背景信息，则结合背景信息\n    \n    让我们一步一步来。\n    问题是：深入分析上海住户存款增加的影响是什么？\n    今天的日期是：2023-10-23\n    背景信息是：\n    -------------------------------\n    输出必须是按照格式:\n    suggestion：思考过程\n    answer：\n    1.\n    2.\n    3.\n    ", "output": "suggestion：首先，我们需要了解上海住户存款增加的具体情况，包括增加的幅度、时间等。其次，我们需要了解存款增加对上海的经济环境产生了什么影响，比如是否推动了消费，是否影响了房地产市场等。最后，我们还需要了解存款增加对上海住户自身的影响，比如是否改变了他们的消费习惯，是否影响了他们的投资决策等。\n\nanswer：\n1. 上海住户存款增加的具体情况是什么？\n2. 上海住户存款增加对上海的经济环境产生了什么影响？\n3. 上海住户存款增加对上海住户自身的影响是什么？\n4. 上海住户存款增加是否推动了消费？\n5. 上海住户存款增加是否影响了房地产市场？"}
+
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--- /dev/null
+++ b/docs/guidebook/en/7_1_1_Translation_Case.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Translation Case Study
+Recently, Professor Andrew Ng of Stanford University open-sourced an AI agent for machine translation—an agent that employs a reflective workflow for translation. This project showcases an example of machine translation utilizing the reflective agent workflow. The primary steps of the agent include:
+1. Initial translation, utilizing a large model (LLM) to translate text from the source language to the target language;
+2. Reflection, wherein the large model identifies deficiencies in the translation and offers constructive improvement suggestions;
+3. Revision of the translation, where the large model retranslates based on the suggestions derived from the reflection;
+The reflective workflow employed in the project enables the model to identify its own deficiencies and implement targeted revisions, constituting a typical multi-agent collaborative working mechanism. This is also a domain in which agentUniverse has been actively engaged, prompting me to contemplate the migration of Andrew Ng's translation agent to agentUniverse.
+This case is based on the Qianwen large model, and prior to use, you need to configure the `DASHSCOPE_API_KEY` in the environment variables.
+
+## Collaborative Working Process of Multi-Agents
+During the translation process, the priority is to ascertain whether the model's length surpasses the maximum number of tokens it can accommodate. For instances where the length exceeds the limit, the text is initially segmented, followed by the translation of each segment. Nonetheless, the entire translation process adheres to the initial translation -> reflection -> revision workflow.
+![Multi-Agent Collaborative Working Process](../_picture/translation_flow_graph.png)
+
+Implementing this translation in aU involves the following steps:
+1. Define prompts related to translation, with three for short text and three for long text. Relevant files include:
+   - [Short Text Init Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_init_en.yaml)
+   - [Short Text Reflection Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_reflection_en.yaml)
+   - [Short Text Improve Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_improve_en.yaml)
+   - [Long Text Init Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_init_en.yaml)
+   - [Long Text Reflection Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml)
+   - [Long Text Improve Prompt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml)  
+2. Define three agents  
+   - [Short Text Translation Work Agent](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_work_agent.yaml)  
+   - [Short Text Translation Reflection Agent](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_reflection_agent.yaml)  
+   - [Short Text Translation Improvement Agent](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_improve_agent.yaml)  
+   These agents switch their prompts based on whether the task involves translating long or short texts. The specific logic for this switching mechanism is detailed in the [agent file](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.py).
+
+3. Define the collaborative work process of the three agents  
+The collaborative process is illustrated in the earlier-mentioned flowchart of multi-agent collaboration.  
+![Collaborative Work](../_picture/translation_execute_flow.png)  
+For a deeper dive into the processes, refer to the [detailed code file](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_by_token_agent.py).  
+The [configuration file](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.yaml) for the collaborative agents.
+
+### Demonstration Code  
+[Code Link](../../../sample_standard_app/app/test/test_translation_agent.py)
+
+[Long Text](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text.txt)  
+[Short Text](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text.txt)  
+
+[Translation Of Long Text](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text_result.txt)  
+[Translation Of Short Text](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text_result.txt)  
+
+### 演示结果
+We can see that using aU maintains consistency with the original translation_agent project results, successfully replicated.
+aU Results:  
+![aU Long Text Result](../_picture/long_translation_au.png)  
+translation_agent Results:  
+![translation Long Text Result](../_picture/long_translation_wu.png)
+
+### Others
+In reference to Professor Andrew Ng's code, when managing segmented translations, to ensure the coherence of the translation, each segment is translated with the corresponding context. However, incorporating all translation content into the context within his code can undermine the original intent of segmentation, and in certain cases, it can result in an excess of tokens beyond the model's capacity. I have raised a related issue on the corresponding repository address: [Issue Link](https://github.com/andrewyng/translation-agent/issues/28)## Implementation in aU
+
diff --git "a/docs/guidebook/zh/7_1_1_\347\277\273\350\257\221\346\241\210\344\276\213.md" "b/docs/guidebook/zh/7_1_1_\347\277\273\350\257\221\346\241\210\344\276\213.md"
new file mode 100644
index 00000000..bd32cdec
--- /dev/null
+++ "b/docs/guidebook/zh/7_1_1_\347\277\273\350\257\221\346\241\210\344\276\213.md"
@@ -0,0 +1,58 @@
+# 翻译案例
+近期，斯坦福大学教授吴恩达开源了一个AI智能体机器翻译——一个使用反思工作流进行翻译的智能体，该项目中演示了反思智能体工作流的机器翻译示例。智能体的主要步骤如下：
+1. 初始翻译，使用大模型（LLM）将文本从source_language翻译为target_language;
+2. 进行反思，让大模型指出翻译结果中的不足，并给出建设性的改进建议；
+3. 修改翻译，让大模型根据反思给出的建议，重新进行翻译；
+项目中采用的反思工作流，让模型自己去发现不足，再根据不足做定向的修改，是一种典型的多智能体协同工作机制，这也是agentUniverse一直涉足的领域，于是我就有将这个翻译智能体复刻到agentUniverse上面的想法。
+
+## 多智能体的协同工作过程
+翻译过程中，优先判断模型的长度是否超过了模型所能承受的最大token,针对超过模型长度的情况,先对文本进行切块，再对分块后的文本进行翻译，
+但是无论长文本还是短文本，翻译过程都是基于初始翻译->反思->修改的流程进行的。
+![多智能体协同工作流程](../_picture/translation_flow_graph.png)
+
+## 在aU中的实现
+在aU中实现该翻译的过程主要分为以下几步：
+1. 定义翻译相关的prompt，短文本翻译三个，长文本翻译三个，相关文件如下:  
+[短文本翻译init prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_init_en.yaml)  
+[短文本翻译reflection prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_reflection_en.yaml)  
+[短文本翻译improve prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_improve_en.yaml)  
+[长文本翻译init prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_init_en.yaml)  
+[长文本翻译reflection prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml)  
+[长文本翻译improve prmpt](../../../sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml)  
+在aU中,可以很容易的功过配置文件定义prompt，并统一由PromptManager管理。
+  
+
+2. 定义三个智能体  
+[短文本翻译智能体](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_work_agent.yaml)  
+[短文本翻译智能体](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_reflection_agent.yaml)  
+[短文本翻译智能体](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_improve_agent.yaml)  
+该智能体当中，需要根据执行的时长文本翻译还是短文本翻译切换对应的prompt，具体逻辑可参考[代码实现](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.py)  
+由于定义的prompt全部由PromptManager进行管理，这里可以很容易的实现prompt的切换
+    
+
+3. 定义三个智能体的协同工作过程  
+协同过程可参考前面介绍的多智能体协同工作过程的流程图,具体的实现逻辑如图：    
+![协同工作](../_picture/translation_execute_flow.png)    
+更细的流程可以参考[代码文件](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_by_token_agent.py)  
+协同智能体的[配置文件](../../../sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.yaml)
+
+### 演示代码
+[代码链接](../../../sample_standard_app/app/test/test_translation_agent.py)
+
+[长翻译文本](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text.txt)  
+[短翻译文本](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text.txt)  
+
+[短翻译结果](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text_result.txt)  
+[长翻译结果](../../../sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text_result.txt)  
+
+### 演示结果
+可以看到，使用aU与原本的translation_agent原工程翻译结果保持一致，复刻成功。  
+aU的执行结果:  
+![aU执行长文本结果](../_picture/long_translation_au.png)    
+  
+Translation_agent的执行结果:  
+![translation执行长文本结果](../_picture/long_translation_wu.png)  
+
+### 其他
+1. 在参考吴恩达教授的代码当中，处理分块翻译时，为了保证翻译的连贯性，翻译每一个分块时，会携带相应的上下文。但是在他的代码当中将所有的翻译内容都放在的上下文当中，会使切分失去原本的意义，某些情况下会导致token超过模型所能接受的最大token，针对此问题我在对应的仓库地址提问了相关[issue](https://github.com/andrewyng/translation-agent/issues/28)
+2. 该案例基于千问大模型，使用前需要您在环境变量中配置`DASHSCOPE_API_KEY`。
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.py b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.py
new file mode 100644
index 00000000..82f18ff9
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.py
@@ -0,0 +1,41 @@
+# !/usr/bin/env python3
+# -*- coding:utf-8 -*-
+
+# @Time    : 2024/6/25 16:56
+# @Author  : weizjajj 
+# @Email   : weizhongjie.wzj@antgroup.com
+# @FileName: translation_planner.py
+
+import copy
+from agentuniverse.agent.plan.planner.planner import Planner
+from agentuniverse.agent.plan.planner.planner_manager import PlannerManager
+
+from agentuniverse.agent.agent import Agent
+from agentuniverse.agent.input_object import InputObject
+
+
+class TranslationAgent(Agent):
+    def input_keys(self) -> list[str]:
+        return self.agent_model.profile.get('input_keys')
+
+    def output_keys(self) -> list[str]:
+        return self.agent_model.profile.get('output_keys')
+
+    def parse_input(self, input_object: InputObject, agent_input: dict) -> dict:
+        for key in input_object.to_dict():
+            agent_input[key] = input_object.get_data(key)
+        return agent_input
+
+    def parse_result(self, planner_result: dict) -> dict:
+        return planner_result
+
+    def execute(self, input_object: InputObject, agent_input: dict) -> dict:
+        planner_base: Planner = PlannerManager().get_instance_obj(self.agent_model.plan.get('planner').get('name'))
+        agent_model = copy.deepcopy(self.agent_model)
+        translation_type = input_object.get_data('execute_type')
+        if translation_type == "multi":
+            agent_model.profile['prompt_version'] = translation_type + "_" + agent_model.profile['prompt_version']
+        if input_object.get_data('country') and self.agent_model.info.get('name') == 'translation_reflection_agent':
+            agent_model.profile['prompt_version'] = "country_" + agent_model.profile['prompt_version']
+        planner_result = planner_base.invoke(agent_model, agent_input, input_object)
+        return planner_result
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.yaml b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.yaml
new file mode 100644
index 00000000..be1943f1
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_agent.yaml
@@ -0,0 +1,21 @@
+info:
+  name: 'translation_by_token_agent'
+  description: '翻译Agent'
+profile:
+  tracing: false
+  prompt_version: 'one_chunk_improve.en'
+  input_keys: ['source_lang','target_lang','source_text']
+  output_keys: ['output']
+  llm_model:
+    name: 'default_qwen_llm'
+    max_tokens: 1000
+plan:
+action:
+  tool:
+#    - 'google_search_tool'
+memory:
+  name: ''
+metadata:
+  type: 'AGENT'
+  module: 'sample_standard_app.app.core.agent.translation_agent_case.translation_by_token_agent'
+  class: 'TranslationAgent'
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_by_token_agent.py b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_by_token_agent.py
new file mode 100644
index 00000000..0e142c2b
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_by_token_agent.py
@@ -0,0 +1,116 @@
+# !/usr/bin/env python3
+# -*- coding:utf-8 -*-
+from queue import Queue
+
+# @Time    : 2024/6/25 16:56
+# @Author  : weizjajj 
+# @Email   : weizhongjie.wzj@antgroup.com
+# @FileName: translation_planner.py
+
+from agentuniverse.agent.agent_manager import AgentManager
+
+from agentuniverse.base.util.logging.logging_util import LOGGER
+from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
+
+from agentuniverse.agent.agent import Agent
+from agentuniverse.agent.input_object import InputObject
+from agentuniverse.llm.llm import LLM
+from agentuniverse.llm.llm_manager import LLMManager
+
+
+def calculate_chunk_size(token_count: int, token_limit: int) -> int:
+    if token_count <= token_limit:
+        return token_count
+
+    num_chunks = (token_count + token_limit - 1) // token_limit
+    chunk_size = token_count // num_chunks
+
+    remaining_tokens = token_count % token_limit
+    if remaining_tokens > 0:
+        chunk_size += remaining_tokens // num_chunks
+
+    return chunk_size
+
+
+def output_middle_result(input_object: InputObject, data: any):
+    output_stream: Queue = input_object.get_data('output_stream',None)
+    if output_stream:
+        output_stream.put(data)
+
+
+class TranslationAgent(Agent):
+    def input_keys(self) -> list[str]:
+        return self.agent_model.profile.get('input_keys')
+
+    def output_keys(self) -> list[str]:
+        return self.agent_model.profile.get('output_keys')
+
+    def parse_input(self, input_object: InputObject, agent_input: dict) -> dict:
+        for key in input_object.to_dict():
+            if key == 'output_stream':
+                continue
+            agent_input[key] = input_object.get_data(key)
+        return agent_input
+
+    def parse_result(self, planner_result: dict) -> dict:
+        return planner_result
+
+    def execute_agents(self, input_object: InputObject, planner_input: dict) -> dict:
+        work_agent = 'translation_work_agent'
+        reflection_agent = 'translation_reflection_agent'
+        improve_agent = 'translation_improve_agent'
+
+        init_agent_result = self.execute_agent(work_agent, planner_input)
+        LOGGER.info(f"init_agent_result: {init_agent_result.to_json_str()}")
+        output_middle_result(input_object, {'init_agent_result': init_agent_result.get_data('output')})
+
+        planner_input['init_agent_result'] = init_agent_result.get_data('output')
+
+        reflection_result = self.execute_agent(reflection_agent, planner_input)
+        LOGGER.info(f"reflection_result: {reflection_result.to_json_str()}")
+        output_middle_result(input_object, {'reflection_agent_result': reflection_result.get_data('output')})
+
+        planner_input['reflection_agent_result'] = reflection_result.get_data('output')
+
+        improve_result = self.execute_agent(improve_agent, planner_input)
+        LOGGER.info(f"improve_agent_result: {improve_result.to_json_str()}")
+        output_middle_result(input_object, {'improve_agent_result': improve_result.get_data('output')})
+
+        return improve_result.to_dict()
+
+    @staticmethod
+    def execute_agent(agent_name: str, agent_input: dict):
+        agent: Agent = AgentManager().get_instance_obj(agent_name)
+        result = agent.run(**agent_input)
+        return result
+
+    def execute(self, input_object: InputObject, agent_input: dict) -> dict:
+        llm_name = self.agent_model.profile.get('llm_model').get('name')
+        llm: LLM = LLMManager().get_instance_obj(llm_name)
+        source_text = agent_input.get('source_text')
+        text_tokens = len(source_text)
+        # 这里使用最大输入token，因为必须要保证有足够的token输出翻译结果
+        if text_tokens < llm.max_tokens:
+            return self.execute_agents(input_object,agent_input)
+        agent_input['execute_type'] = 'multi'
+        chunk_result = list[str]()
+        chunk_size = calculate_chunk_size(text_tokens, llm.max_tokens)
+        source_text_chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=0).split_text(
+            source_text)
+
+        for i in range(len(source_text_chunks)):
+            tagged_text = (
+                    "".join(source_text_chunks[0:i])
+                    + "<TRANSLATE_THIS>"
+                    + source_text_chunks[i]
+                    + "</TRANSLATE_THIS>"
+                    + "".join(source_text_chunks[i + 1:])
+            )
+            agent_input['chunk_to_translate'] = source_text_chunks[i]
+            agent_input['tagged_text'] = tagged_text
+            result = self.execute_agents(input_object,agent_input)
+            chunk_result.append(result.get('output'))
+
+        return {
+            'output': "".join(chunk_result)
+        }
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_improve_agent.yaml b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_improve_agent.yaml
new file mode 100644
index 00000000..28176b94
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_improve_agent.yaml
@@ -0,0 +1,21 @@
+info:
+  name: 'translation_improve_agent'
+  description: '翻译反思Agent'
+profile:
+  prompt_version: 'translation_improve.en'
+  input_keys: ['source_lang','target_lang','source_text','init_agent_result','reflection_agent_result']
+  output_keys: ['output']
+  llm_model:
+    name: 'default_qwen_llm'
+    max_tokens: 1000
+plan:
+  planner:
+    name: 'rag_planner'
+action:
+  tool:
+memory:
+  name: ''
+metadata:
+  type: 'AGENT'
+  module: 'sample_standard_app.app.core.agent.translation_agent_case.translation_agent'
+  class: 'TranslationAgent'
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_reflection_agent.yaml b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_reflection_agent.yaml
new file mode 100644
index 00000000..5d0c4584
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_reflection_agent.yaml
@@ -0,0 +1,21 @@
+info:
+  name: 'translation_reflection_agent'
+  description: '翻译反思Agent'
+profile:
+  prompt_version: 'translation_reflection.en'
+  input_keys: ['source_lang','target_lang','source_text','init_agent_result']
+  output_keys: ['output']
+  llm_model:
+    name: 'default_qwen_llm'
+    max_tokens: 1000
+plan:
+  planner:
+    name: 'rag_planner'
+action:
+  tool:
+memory:
+  name: ''
+metadata:
+  type: 'AGENT'
+  module: 'sample_standard_app.app.core.agent.translation_agent_case.translation_agent'
+  class: 'TranslationAgent'
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_work_agent.yaml b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_work_agent.yaml
new file mode 100644
index 00000000..1525a197
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/agent/translation_agent_case/translation_work_agent.yaml
@@ -0,0 +1,21 @@
+info:
+  name: 'translation_work_agent'
+  description: '翻译测试Agent'
+profile:
+  prompt_version: 'translation_init.en'
+  input_keys: ['source_lang','target_lang','source_text']
+  output_keys: ['output']
+  llm_model:
+    name: 'default_qwen_llm'
+    max_tokens: 1000
+plan:
+  planner:
+    name: 'rag_planner'
+action:
+  tool:
+memory:
+  name: ''
+metadata:
+  type: 'AGENT'
+  module: 'sample_standard_app.app.core.agent.translation_agent_case.translation_agent'
+  class: 'TranslationAgent'
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_multi_translation_reflection_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_multi_translation_reflection_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..66e45c9b
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_multi_translation_reflection_en.yaml
@@ -0,0 +1,37 @@
+introduction: You are an expert linguist specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: You will be provided with a source text and its translation and your goal is to improve the translation.
+instruction: |
+    Your task is to carefully read a source text and part of a translation of that text from {source_lang} to {target_lang}, and then give constructive criticism and helpful suggestions for improving the translation.
+    The final style and tone of the translation should match the style of {target_lang} colloquially spoken in {country}.
+    
+    The source text is below, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT> and </SOURCE_TEXT>, and the part that has been translated
+    is delimited by <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS> within the source text. You can use the rest of the source text
+    as context for critiquing the translated part.
+    
+    <SOURCE_TEXT>
+    {tagged_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+    
+    To reiterate, only part of the text is being translated, shown here again between <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>:
+    <TRANSLATE_THIS>
+    {chunk_to_translate}
+    </TRANSLATE_THIS>
+    
+    The translation of the indicated part, delimited below by <TRANSLATION> and </TRANSLATION>, is as follows:
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+    
+    When writing suggestions, pay attention to whether there are ways to improve the translation's:\n\
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),\n\
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules, and ensuring there are no unnecessary repetitions),\n\
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text and takes into account any cultural context),\n\
+    (iv) terminology (by ensuring terminology use is consistent and reflects the source text domain; and by only ensuring you use equivalent idioms {target_lang}).\n\
+    
+    Write a list of specific, helpful and constructive suggestions for improving the translation.
+    Each suggestion should address one specific part of the translation.
+    Output only the suggestions and nothing else.
+
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'country_multi_translation_reflection.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_translation_reflection_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_translation_reflection_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..433fd90e
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/country_translation_reflection_en.yaml
@@ -0,0 +1,29 @@
+introduction: You are an expert linguist specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: You will be provided with a source text and its translation and your goal is to improve the translation.
+instruction: |
+    Your task is to carefully read a source text and a translation from {source_lang} to {target_lang}, and then give constructive criticism and helpful suggestions to improve the translation. \
+    The final style and tone of the translation should match the style of {target_lang} colloquially spoken in {country}.
+    
+    The source text and initial translation, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT></SOURCE_TEXT> and <TRANSLATION></TRANSLATION>, are as follows:
+    
+    <SOURCE_TEXT>
+    {source_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+    
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+    
+    When writing suggestions, pay attention to whether there are ways to improve the translation's \n\
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),\n\
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules, and ensuring there are no unnecessary repetitions),\n\
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text and takes into account any cultural context),\n\
+    (iv) terminology (by ensuring terminology use is consistent and reflects the source text domain; and by only ensuring you use equivalent idioms {target_lang}).\n\
+    
+    Write a list of specific, helpful and constructive suggestions for improving the translation.
+    Each suggestion should address one specific part of the translation.
+    Output only the suggestions and nothing else.
+
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'country_translation_reflection.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..675b4255
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_improve_en.yaml
@@ -0,0 +1,42 @@
+introduction: You are an expert linguist, specializing in translation editing from {source_lang} to {target_lang}.
+target: '  '
+instruction: |
+    Your task is to carefully read, then improve, a translation from {source_lang} to {target_lang}, taking into
+    account a set of expert suggestions and constructive critisms. Below, the source text, initial translation, and expert suggestions are provided.
+    
+    The source text is below, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT> and </SOURCE_TEXT>, and the part that has been translated
+    is delimited by <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS> within the source text. You can use the rest of the source text
+    as context, but need to provide a translation only of the part indicated by <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>.
+    
+    <SOURCE_TEXT>
+    {tagged_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+    
+    To reiterate, only part of the text is being translated, shown here again between <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>:
+    <TRANSLATE_THIS>
+    {chunk_to_translate}
+    </TRANSLATE_THIS>
+    
+    The translation of the indicated part, delimited below by <TRANSLATION> and </TRANSLATION>, is as follows:
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+    
+     The expert translations of the indicated part, delimited below by <EXPERT_SUGGESTIONS> and </EXPERT_SUGGESTIONS>, is as follows:
+    <EXPERT_SUGGESTIONS>
+    {reflection_agent_result}
+    </EXPERT_SUGGESTIONS>
+    
+    Taking into account the expert suggestions rewrite the translation to improve it, paying attention
+    to whether there are ways to improve the translation's
+    
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules and ensuring there are no unnecessary repetitions), \
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text)
+    (iv) terminology (inappropriate for context, inconsistent use), or
+    (v) other errors.
+    
+    Output only the new translation of the indicated part and nothing else.
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'multi_translation_improve.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_init_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_init_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..f1ffdf3d
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_init_en.yaml
@@ -0,0 +1,22 @@
+introduction: 'You are an expert linguist, specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.'
+target: '  '
+instruction: |
+    Your task is provide a professional translation from {source_lang} to {target_lang} of PART of a text.
+    
+    The source text is below, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT> and </SOURCE_TEXT>. Translate only the part within the source text
+    delimited by <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>. You can use the rest of the source text as context, but do not translate any
+    of the other text. Do not output anything other than the translation of the indicated part of the text.
+    
+    <SOURCE_TEXT>
+    {tagged_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+    
+    To reiterate, you should translate only this part of the text, shown here again between <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>:
+    <TRANSLATE_THIS>
+    {chunk_to_translate}
+    </TRANSLATE_THIS>
+    
+    Output only the translation of the portion you are asked to translate, and nothing else.
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'multi_translation_init.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_reflection_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_reflection_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..0a3e9b95
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/multi_translation_reflection_en.yaml
@@ -0,0 +1,36 @@
+introduction: You are an expert linguist specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: You will be provided with a source text and its translation and your goal is to improve the translation.
+instruction: |
+    Your task is to carefully read a source text and part of a translation of that text from {source_lang} to {target_lang}, and then give constructive criticism and helpful suggestions for improving the translation.
+    
+    The source text is below, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT> and </SOURCE_TEXT>, and the part that has been translated
+    is delimited by <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS> within the source text. You can use the rest of the source text
+    as context for critiquing the translated part.
+    
+    <SOURCE_TEXT>
+    {tagged_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+    
+    To reiterate, only part of the text is being translated, shown here again between <TRANSLATE_THIS> and </TRANSLATE_THIS>:
+    <TRANSLATE_THIS>
+    {chunk_to_translate}
+    </TRANSLATE_THIS>
+    
+    The translation of the indicated part, delimited below by <TRANSLATION> and </TRANSLATION>, is as follows:
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+    
+    When writing suggestions, pay attention to whether there are ways to improve the translation's:\n\
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),\n\
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules, and ensuring there are no unnecessary repetitions),\n\
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text and takes into account any cultural context),\n\
+    (iv) terminology (by ensuring terminology use is consistent and reflects the source text domain; and by only ensuring you use equivalent idioms {target_lang}).\n\
+    
+    Write a list of specific, helpful and constructive suggestions for improving the translation.
+    Each suggestion should address one specific part of the translation.
+    Output only the suggestions and nothing else.
+
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'multi_translation_reflection.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_improve_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_improve_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..5480d5e8
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_improve_en.yaml
@@ -0,0 +1,33 @@
+introduction: You are an expert linguist specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: '  '
+instruction: |
+    Your task is to carefully read, then edit, a translation from {source_lang} to {target_lang}, taking into
+    account a list of expert suggestions and constructive criticisms.
+  
+    The source text, the initial translation, and the expert linguist suggestions are delimited by XML tags <SOURCE_TEXT></SOURCE_TEXT>, <TRANSLATION></TRANSLATION> and <EXPERT_SUGGESTIONS></EXPERT_SUGGESTIONS> \
+    as follows:
+  
+    <SOURCE_TEXT>
+    {source_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+  
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+  
+    <EXPERT_SUGGESTIONS>
+    {reflection_agent_result}
+    </EXPERT_SUGGESTIONS>
+    
+    Please take into account the expert suggestions when editing the translation. Edit the translation by ensuring:
+    
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules and ensuring there are no unnecessary repetitions),
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text)
+      (iv) terminology (inappropriate for context, inconsistent use), or
+    (v) other errors.
+  
+    Output only the new translation and nothing else.
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'translation_improve.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_init_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_init_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..e94cb39f
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_init_en.yaml
@@ -0,0 +1,12 @@
+introduction: You are an expert linguist, specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: '  '
+instruction: |
+      This is an {source_lang} to {target_lang} translation, please provide the {target_lang} translation for this text. 
+      Do not provide any explanations or text apart from the translation.
+      {source_lang}: {source_text}
+    
+      {target_lang}:
+
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'translation_init.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_reflection_en.yaml b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_reflection_en.yaml
new file mode 100644
index 00000000..efd887d7
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/prompt/translation/translation_reflection_en.yaml
@@ -0,0 +1,28 @@
+introduction: You are an expert linguist specializing in translation from {source_lang} to {target_lang}.
+target: You will be provided with a source text and its translation and your goal is to improve the translation.
+instruction: |
+    Your task is to carefully read a source text and a translation from {source_lang} to {target_lang}, and then give constructive criticism and helpful suggestions to improve the translation. 
+  
+    The source text and initial translation, delimited by XML tags <SOURCE_TEXT></SOURCE_TEXT> and <TRANSLATION></TRANSLATION>, are as follows:
+  
+    <SOURCE_TEXT>
+    {source_text}
+    </SOURCE_TEXT>
+  
+    <TRANSLATION>
+    {init_agent_result}
+    </TRANSLATION>
+  
+    When writing suggestions, pay attention to whether there are ways to improve the translation's 
+    (i) accuracy (by correcting errors of addition, mistranslation, omission, or untranslated text),
+    (ii) fluency (by applying {target_lang} grammar, spelling and punctuation rules, and ensuring there are no unnecessary repetitions),
+    (iii) style (by ensuring the translations reflect the style of the source text and takes into account any cultural context),
+    (iv) terminology (by ensuring terminology use is consistent and reflects the source text domain; and by only ensuring you use equivalent idioms {target_lang}).
+  
+    Write a list of specific, helpful and constructive suggestions for improving the translation.
+    Each suggestion should address one specific part of the translation.
+    Output only the suggestions and nothing else.
+
+metadata:
+  type: 'PROMPT'
+  version: 'translation_reflection.en'
diff --git a/sample_standard_app/app/core/service/translation_service.yaml b/sample_standard_app/app/core/service/translation_service.yaml
new file mode 100644
index 00000000..f76fe231
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/core/service/translation_service.yaml
@@ -0,0 +1,5 @@
+name: 'translation_service'
+description: '吴恩达教授翻译智能体'
+agent: 'translation_by_token_agent'
+metadata:
+  type: 'SERVICE'
\ No newline at end of file


Test patch:
diff --git a/sample_standard_app/app/test/test_translation_agent.py b/sample_standard_app/app/test/test_translation_agent.py
new file mode 100644
index 00000000..afb82440
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/test/test_translation_agent.py
@@ -0,0 +1,56 @@
+# !/usr/bin/env python3
+# -*- coding:utf-8 -*-
+
+# @Time    : 2024/4/1 14:32
+# @Author  : wangchongshi
+# @Email   : wangchongshi.wcs@antgroup.com
+# @FileName: test_rag_agent.py
+import unittest
+
+from agentuniverse.agent.agent import Agent
+from agentuniverse.agent.agent_manager import AgentManager
+from agentuniverse.agent.output_object import OutputObject
+from agentuniverse.base.agentuniverse import AgentUniverse
+
+
+class TranslationAgentTest(unittest.TestCase):
+    """
+    Test cases for the rag agent
+    """
+
+    def setUp(self) -> None:
+        AgentUniverse().start(config_path='../../config/config.toml')
+
+    def test_translation_agent_long(self):
+        instance: Agent = AgentManager().get_instance_obj('translation_by_token_agent')
+        with open('./translation_data/long_text.txt', 'r') as f:
+            data = f.read()
+
+        output_object: OutputObject = instance.run(source_lang="英文", target_lang="中文",
+                                                   source_text=data
+                                                   )
+        res_info = f"\nRag agent execution result is :\n"
+        res_info += output_object.get_data('output')
+        # 创建文件，并写入文件
+        with open('./translation_data/long_text_result.txt', 'w') as f:
+            f.write(res_info)
+        print(res_info)
+
+    # def test_translation_agent_short(self):
+    #     instance: Agent = AgentManager().get_instance_obj('translation_by_token_agent')
+    #     with open('./translation_data/short_text.txt', 'r') as f:
+    #         data = f.read()
+    #
+    #     output_object: OutputObject = instance.run(source_lang="英文", target_lang="中文",
+    #                                                source_text=data
+    #                                                )
+    #     res_info = f"\nRag agent execution result is :\n"
+    #     res_info += output_object.get_data('output')
+    #     # 创建文件，并写入文件
+    #     with open('./translation_data/short_text_result.txt', 'w') as f:
+    #         f.write(res_info)
+    #     print(res_info)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    unittest.main()
diff --git a/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text.txt b/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text.txt
new file mode 100644
index 00000000..3b791662
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text.txt
@@ -0,0 +1,16 @@
+Last week, I spoke about AI and regulation at the U.S. Capitol at an event that was attended by legislative and business leaders. I’m encouraged by the progress the open source community has made fending off regulations that would have stifled innovation. But opponents of open source are continuing to shift their arguments, with the latest worries centering on open source's impact on national security. I hope we’ll all keep protecting open source!
+
+Based on my conversations with legislators, I’m encouraged by the progress the U.S. federal government has made getting a realistic grasp of AI’s risks. To be clear, guardrails are needed. But they should be applied to AI applications, not to general-purpose AI technology.
+
+Nonetheless, as I wrote previously, some companies are eager to limit open source, possibly to protect the value of massive investments they’ve made in proprietary models and to deter competitors. It has been fascinating to watch their arguments change over time.
+
+For instance, about 12 months ago, the Center For AI Safety’s “Statement on AI Risk” warned that AI could cause human extinction and stoked fears of AI taking over. This alarmed leaders in Washington. But many people in AI pointed out that this dystopian science-fiction scenario has little basis in reality. About six months later, when I testified at the U.S. Senate’s AI Insight forum, legislators no longer worried much about an AI takeover.
+
+Then the opponents of open source shifted gears. Their leading argument shifted to the risk of AI helping to create bioweapons. Soon afterward, OpenAI and RAND showed that current AI does not significantly increase the ability of malefactors to build bioweapons. This fear of AI-enabled bioweapons has diminished. To be sure, the possibility that bad actors could use bioweapons — with or without AI — remains a topic of great international concern.
+
+
+The latest argument for blocking open source AI has shifted to national security. AI is useful for both economic competition and warfare, and open source opponents say the U.S. should make sure its adversaries don’t have access to the latest foundation models. While I don’t want authoritarian governments to use AI, particularly to wage unjust wars, the LLM cat is out of the bag, and authoritarian countries will fill the vacuum if democratic nations limit access. When, some day, a child somewhere asks an AI system questions about democracy, the role of a free press, or the function of an independent judiciary in preserving the rule of law, I would like the AI to reflect democratic values rather than favor authoritarian leaders’ goals over, say, human rights.
+
+I came away from Washington optimistic about the progress we’ve made. A  year ago, legislators seemed to me to spend 80% of their time talking about guardrails for AI and 20% about investing in innovation. I was delighted that the ratio has flipped, and there was far more talk of investing in innovation.
+
+Looking beyond the U.S. federal government, there are many jurisdictions globally. Unfortunately, arguments in favor of  regulations that would stifle AI development continue to proliferate. But I’ve learned from my trips to Washington and other nations’ capitals that talking to regulators does have an impact. If you get a chance to talk to a regulator at any level, I hope you’ll do what you can to help governments better understand AI.
diff --git a/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text_result.txt b/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text_result.txt
new file mode 100644
index 00000000..6ac7eb61
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/test/translation_data/long_text_result.txt
@@ -0,0 +1,9 @@
+
+Rag agent execution result is :
+上周，我在美国国会大厦就人工智能和监管问题发表了演讲，此次活动吸引了立法界和企业界的领袖。我对开源社区在抵御可能扼杀创新的监管方面取得的进展感到鼓舞。然而，开源的反对者仍在不断变换他们的论点，最新的担忧集中在开源对国家安全的影响上。我们应继续共同保护开源环境！
+
+根据我与立法者的对话，我对美国联邦政府在准确评估人工智能风险方面取得的进展感到鼓舞。明确地说，需要设置防护措施。但这些措施应针对人工智能的具体应用，而非通用人工智能技术本身。愿我们共同守护开源精神！尽管如此，正如我之前所写，一些公司急于限制开源，可能是为了保护他们在专有模型上所做的巨额投资价值，并阻止竞争对手。观察他们的论点随时间演变的过程一直颇具趣味。
+
+例如，大约12个月前，人工智能安全中心发布的《人工智能风险声明》警告说，人工智能可能导致人类灭绝，并引发了人们对人工智能主导的担忧。这引起了华盛顿领导人的警觉。但许多人工智能领域的专家指出，这种反乌托邦科幻情景在现实中缺乏依据。大约六个月后，当我在美国参议院的人工智能洞察论坛上作证时，立法者们对人工智能接管的担忧已显著减少。然后，开源的反对者们转变了策略。他们主要的论点转变为人工智能可能帮助制造生物武器的风险。不久之后，OpenAI和RAND表明，当前的人工智能并没有显著增加恶意行为者制造生物武器的能力。这种关于人工智能辅助生物武器的担忧已有所减少。可以肯定的是，不良行为者可能使用生物武器——无论是否借助人工智能——仍然是国际上高度关注的话题。最新反对开放源代码AI的论点已转向国家安全问题。AI在经济竞争和战争中都有其用途，反对者认为美国应确保其对手无法接触到最新的基础模型。虽然我不希望专制政府使用AI，尤其是用于发动不公正的战争，但大语言模型的秘密已经泄露，如果民主国家限制访问，专制国家将会填补这一空白。当某天，某个地方的孩子向AI系统提问关于民主、自由媒体的角色或独立司法在维护法治中的作用时，我希望AI能体现民主价值观，而不是优先服务于专制领导者的目标，比如牺牲人权。离开华盛顿后，我对我们取得的进展感到乐观。一年前，立法者似乎将80%的时间用于讨论AI的监管框架，而仅20%的时间用于讨论投资创新。我很高兴这一比例已经逆转，现在更多地聚焦于投资创新。
+
+除了美国联邦政府，全球还有许多法律辖区。不幸的是，支持那些可能阻碍AI发展的监管规定的论点仍在不断增加。但我从访问华盛顿和其他国家的首都的经历中学到，与监管机构的对话确实会产生影响。如果你有机会与任何级别的监管机构交流，我希望你能尽力协助政府更深入地理解AI。
\ No newline at end of file
diff --git a/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text.txt b/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text.txt
new file mode 100644
index 00000000..51f437cf
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text.txt
@@ -0,0 +1,3 @@
+Last week, I spoke about AI and regulation at the U.S. Capitol at an event that was attended by legislative and business leaders. I’m encouraged by the progress the open source community has made fending off regulations that would have stifled innovation. But opponents of open source are continuing to shift their arguments, with the latest worries centering on open source's impact on national security. I hope we’ll all keep protecting open source!
+
+Based on my conversations with legislators, I’m encouraged by the progress the U.S. federal government has made getting a realistic grasp of AI’s risks. To be clear, guardrails are needed. But they should be applied to AI applications, not to general-purpose AI technology.
diff --git a/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text_result.txt b/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text_result.txt
new file mode 100644
index 00000000..461c099f
--- /dev/null
+++ b/sample_standard_app/app/test/translation_data/short_text_result.txt
@@ -0,0 +1,5 @@
+
+Rag agent execution result is :
+上周，我在美国国会大厦举行的一场专门讨论会上谈到了人工智能和监管，该会议吸引了立法和商界领袖的参与。我对开源社区在反对可能扼杀创新的法规方面取得的进展感到鼓舞。但反对开源的人士仍在不断调整他们的立场，最新的关注点集中在开源对国家安全的影响上。我希望我们都能继续保护开源！
+
+根据我与立法者的交谈，我对美国联邦政府在准确评估人工智能风险方面取得的进展感到鼓舞。需要明确的是，确实需要设立防护措施。但这些应该针对人工智能应用，而不是通用人工智能技术。
\ No newline at end of file