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🔮 MingLi Engine

命理预测引擎 — 八字 · 紫微 · 奇门 · 大模型四轮推演

快速开始 · 模型配置 · 系统架构 · API 文档

Python FastAPI LLM Platform


⚠️ 免责声明 / Disclaimer

非营利性与学术研究:本程序仅供编程学习、历法研究及传统文化爱好者技术交流使用。

不作为决策依据:生成的预测报告内容由大语言模型基于概率生成,不代表客观事实,不具有医疗、法律、财务等专业咨询建议功能。

禁止非法用途:严禁将本软件用于封建迷信诈骗、非法经营等违反国家法律法规的行为。使用者利用本工具从事任何违法活动,后果由使用者自行承担,开发者概不负责。


✨ 特性

  • 🎯 八字排盘 — 四柱干支、十神、藏干、格局、喜用神,节气精确判断(支持1900-2100年)
  • 🌟 紫微斗数 — 14主星安星、四化、辅星,自动公历转农历
  • 🌀 奇门遁甲 — 阴阳遁、九宫、八门九星
  • 🧠 大模型四轮推演 — 格局定性 → 三系交叉验证 → 流年推演 → 个性化路径
  • 🌐 Web UI — 开箱即用的可视化界面,支持模型在线切换
  • 🤖 多模型支持 — DeepSeek / 通义千问 / 智谱GLM / Kimi / 文心一言 / Claude / Ollama 本地部署

🚀 快速开始

Windows

1. 双击 "安装依赖并启动.bat"   (首次运行,自动安装依赖)
   或
   双击 "快速启动.bat"          (已安装依赖后)

macOS / Linux

chmod +x start.sh
./start.sh

启动后浏览器自动打开 http://localhost:18766

无需任何 LLM 配置即可排盘(八字/紫微/奇门)。生成报告需要配置至少一个大模型。


⚙️ 支持的模型

进入 Web UI 后,点击右上角 ⚙ 齿轮图标 即可在线切换模型,无需修改任何文件。

提供商 说明 推荐度
DeepSeek 性价比最高,推荐首选 ⭐⭐⭐⭐⭐
通义千问 阿里云 DashScope ⭐⭐⭐⭐⭐
智谱 GLM GLM-4 系列 ⭐⭐⭐⭐
Kimi 月之暗面,长文本能力强 ⭐⭐⭐⭐
文心一言 百度,需 access_token ⭐⭐⭐
OpenAI GPT-4o / GPT-4 ⭐⭐⭐⭐
Claude Anthropic Claude ⭐⭐⭐⭐
Ollama 本地部署,完全离线,无需 API Key ⭐⭐⭐⭐⭐
自定义 任意 OpenAI 兼容接口 ⭐⭐⭐

环境变量配置(可选)

复制 .env.example.env,填入 API Key:

cp mingli_engine/.env.example mingli_engine/.env
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
QWEN_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
GLM_API_KEY=xxxxxxxxxxxx.xxxxxx

配置后 Web UI 会自动识别已填写的 Key 并标记为「已配置」。


📊 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              L1 用户交互层                        │
│         FastAPI + Web UI (HTML/JS)               │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              L2 本地计算层 (零LLM)                │
│   八字排盘 │ 紫微斗数 │ 奇门遁甲 │ 大运流年       │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              L3 大模型推演层                      │
│   R1格局定性 → R2交叉验证 → R3流年 → R4路径      │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│              L4 报告组装层                        │
│   八模块完整报告 · 五行能量图 · 十二宫位          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

设计原则

  1. 排盘层与推演层严格分离 — LLM 不参与数值计算,保证排盘精确性
  2. 每轮 Prompt 单一任务 — 防止复杂度过载导致输出质量下降
  3. 矛盾不强行调和 — 诚实性优先于一致性,如实呈现不同体系的差异
  4. θ心性参数只做过滤排序 — 避免迎合偏好,保证客观性

📁 项目结构

mingli_engine/
├── main.py                 # FastAPI 入口 & REST API
├── config.py               # LLM 提供商 & 模型配置
├── .env.example            # 环境变量模板
├── requirements.txt        # Python 依赖
├── engines/                # 本地计算引擎(零 LLM 依赖)
│   ├── bazi_engine.py      # 八字排盘(四柱/十神/藏干/格局/喜用神)
│   ├── ziwei_engine.py     # 紫微斗数(14主星/四化/辅星)
│   ├── qimen_engine.py     # 奇门遁甲(阴阳遁/九宫/八门九星)
│   ├── dayun_engine.py     # 大运流年
│   ├── personality_engine.py  # 心性测试 θ 参数
│   ├── chart_builder.py    # 数据编排(排盘入口)
│   └── lunar_utils.py      # 大模型辅助农历转换
├── llm/                    # 大模型推演层
│   ├── client.py           # 统一 LLM 客户端(9大提供商)
│   ├── round1_pattern.py   # R1 格局定性
│   ├── round2_cross.py     # R2 三系交叉验证
│   ├── round3_liunian.py   # R3 流年推演
│   └── round4_paths.py     # R4 个性化路径
├── assembler/              # 报告组装层
│   ├── report_assembler.py # 报告生成器
│   └── templates/          # 报告模板
├── data/                   # 数据层
│   └── jieqi_table.json    # 节气数据表
└── frontend/               # Web UI
    ├── index.html          # 主页(问卷+排盘)
    └── report.html         # 报告展示页

📡 API 接口

端点 方法 说明
/api/questions GET 获取心性测试问卷
/api/bazi POST 八字排盘(不调用 LLM)
/api/personality POST 计算心性参数
/api/chart-data POST 构建完整排盘数据
/api/generate-report POST 异步生成完整报告
/api/task/{task_id} GET 查询报告生成状态
/api/llm/providers GET 获取所有 LLM 提供商
/api/llm/models/{provider} GET 获取可用模型列表
/api/llm/config POST 保存模型配置
/api/llm/test POST 测试模型连接
/api/health GET 健康检查

示例:八字排盘

curl -X POST http://localhost:18766/api/bazi \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"year":1988,"month":12,"day":10,"hour":14,"minute":10,"gender":"male"}'

🛠 技术栈

技术
Web 后端 FastAPI + uvicorn
LLM 推演 DeepSeek / Qwen / GLM / Claude / Ollama
前端 原生 HTML/CSS/JS + Chart.js
数据存储 JSON + SQLite(历史记录)

📋 依赖安装

pip install -r mingli_engine/requirements.txt

主要依赖:fastapi, uvicorn, httpx, python-dotenv, openai, anthropic, jieba


📝 更新日志

  • v1.5 — 紫微斗数 + 奇门遁甲 + Web UI + 五行能量图 + 多模型支持 + Ollama 本地部署
  • v1.0 — 八字排盘 + 大运流年 + LLM 四轮推演 + 基础报告

📄 License

MIT License

About

基于 FastAPI 与多大模型(LLM)驱动的开源命理计算框架,旨在探索传统文化与现代 AI 的交叉应用,8重数据演练。

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