30｜如何用自然语言查询股票名称与代码？

邢云阳

你好，我是邢云阳。
沿着上节课的学习，今天我们来做一个小小的实战。实战内容呢，就是我之前介绍清竞的金融大模型大赛时，提到的初级问题——股票信息的查询操作，比如股票代码等等。
接下来，我们就结合 LangGraph Agent 进行实现。
股票信息查询工具由于今天的需求是查询股票代码，上节课讲的历史行情接口就不适合了，那个接口一次只能抓取一只股票的某段时间的数据，和我们的需求不符。所以我们要使用的是实时行情抓取接口，文档链接在这：AKShare 股票数据 — AKShare 1.16.79 文档
该接口是在东方财富网上抓取各个市场的所有股票的实时数据。比如沪 A、深 A、创业板等等。我们就以创业板的数据为例进行演示。
从文档中，可以看到抓取创业板实时数据的接口为 stock_cy_a_spot_em，输出参数和示例如下。
所以，我们在代码中直接调用该接口，就可以得到一个包含了上述信息的 dataframe。
那有了这些数据后，工具如何设计呢？其实非常简单，只需要传入股票代码或者股票名称，然后从 dataframe 中筛选相应的股票的信息就可以了。代码如下：
from langchain_core.tools import tool
from llm import DeepSeek
import akshare as ak
@tool
def get_stock_info(code: str, name: str) -> str:
    """可以根据传入的股票代码或股票名称获取股票信息
    Args:
        code: 股票代码
        name: 股票名称
    """
    code_isempty = (code == "" or len(code) <= 2)
    name_isempty = (name == "" or len(name) <= 2)
    if code_isempty and name_isempty:
        return []
    
    df = ak.stock_cy_a_spot_em() # 获取创业板股票列表
    ret = None
    if code_isempty and not name_isempty:
        ret = df[df['名称'].str.contains(name)]
    elif not code_isempty and name_isempty:
        ret = df[df['代码'].str.contains(code)]
    else:
        ret = df[df['代码'].str.contains(code) & df['名称'].str.contains(name)]
    return ret.to_dict(orient='records')

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解释
总结

1. LangGraph Agent 实现股票信息查询，包括调用实时行情抓取接口和设计股票信息查询工具的代码示例。 2. 将普通方法变成工具方法，为大模型绑定工具的步骤。 3. Function Calling 实现股票信息查询的过程，包括大模型选择工具和执行工具的节点设计。 4. 使用条件边和判断退出循环，展示节点连连看的代码。 5. 使用画图工具展示图结构，以及测试程序效果的代码示例。

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