
每天打开 DolphinDB,跑完分析脚本,看一眼结果,关掉。第二天重复。你的数据算得又快又好,但想更进一步,让 AI 读你的数据、替你分析、帮你回答问题,却不知道从哪接。数据在库里,AI 够不着。
AI 已经来了。但你的分析结果散在数据库里,没有上下文、没有结论、没有标签,AI 来了也只能读到一堆原始表,不知道怎么用。
所以我们在 DolphinDB 插件市场上线了 Obsidian 模块,每次跑完分析,一行代码把结果写成结构化笔记存进知识库。从此 AI 能直接读、直接推理、直接回答你的问题。
一句话:DolphinDB 算完数据,一行代码存进 Obsidian 笔记。
具体功能包括:
安装也非常简单,在 DolphinDB 中执行以下命令即可在线安装:
login("admin", "123456")
listRemoteModules()
installModule("obsidian")
use obsidian金融场景
以量化研究员的日常为例:每天收盘后,在 DolphinDB 中跑完因子分析脚本,计算各因子的 IR、换手率,并判断当前交易信号。过去这些结论看完就过去了,现在只需要在脚本末尾调用一行函数,就能将当天的分析摘要自动追加到 Obsidian 日记中。
def appendFactorSummary(client, factorName, ir, turnover, signal){
summary = "- " + factorName + " | IR: " + string(ir) +
" | 换手率: " + string(turnover) +
" | 信号: " + signal
obsidian::appendPeriodicNote(client, summary, "daily")
}
// 每天跑完因子分析,调用一次即可
appendFactorSummary(c, "动量因子", 0.82, 0.15, "持仓")
appendFactorSummary(c, "价值因子", 0.45, 0.08, "观望")
一个月下来,日记中自动积累了 30 条因子分析记录。写季报或复盘时,将这段时间的笔记交给 AI,即可快速生成总结,不再需要翻历史记录或重跑数据。
物联网场景
以设备运维工程师的日常为例:每天采集结束后,在 DolphinDB 中对各设备的温度、告警次数等指标做统计分析,判断设备运行状态。过去这些结论散落在不同的系统和工单里,现在只需要在分析脚本末尾调用一行函数,就能将当天的设备状态摘要自动追加到 Obsidian 日记中。
def appendDeviceSummary(client, deviceId, maxTemp, alertCount, suggestion){
summary = "- " + deviceId + " | 最高温: " + string(maxTemp) +
"°C | 告警: " + string(alertCount) + "次" +
" | 建议: " + suggestion
obsidian::appendPeriodicNote(client, summary, "daily")
}
// 每天采集完设备数据,调用一次即可
appendDeviceSummary(c, "PLC-2024-01", 85.3, 3, "检查冷却系统")
appendDeviceSummary(c, "PLC-2024-02", 62.1, 0, "运行正常")
一周下来,日记中自动积累了各设备的运行记录。写周报或复盘时,将这段时间的笔记交给 AI,即可快速生成运行总结和趋势判断,不再需要翻工单系统。
你可能觉得这不就是一个自动归档,但如果换一个视角,存进 Obsidian 的每一行数据都是一份结构化的、带上下文的、AI 可以直接读取的知识。传统做法需要先将数据从数据库导出,经过 SQL 查询拿到原始表,再为 AI 附加一层解析转换;有了这个模块之后,DolphinDB 在完成分析的同时就将结论以 Markdown 格式写入知识库,AI 可以直接读取,不需要中间环节。你不是在保存数据,而是在为 AI 搭建一个可以长期使用的记忆库。
Obsidian 模块只是一个开始。DolphinDB 插件市场已经支持模块化开发,任何开发者都可以将自己的工具连接能力打包成模块上架。无论你来自金融、物联网还是其他行业,只要你有好的想法,都可以成为插件生态的贡献者。如果你有自己常用的工具或平台,希望与 DolphinDB 打通,欢迎提交模块需求或自行开发上架。大家一起,让 DolphinDB 的连接能力越来越强。
Obsidian 模块已在 DolphinDB 插件市场免费上线。
打开 DolphinDB,进入插件市场,搜索 “obsidian”,一键安装,立即体验。
让你的分析结果,真正变成你的知识资产。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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