From ff557357a6d327570d16727983265fc21887673f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Long <16497478+longyanga@user.noreply.gitee.com> Date: Wed, 17 Dec 2025 15:30:32 +0800 Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=E6=B5=B7=E5=A4=96=E6=88=B7=E5=A4=96?= =?UTF-8?q?=E7=94=A8=E5=93=81=E6=99=BA=E6=8E=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- index.py | 631 ++++++++++++++++++ outdoor_agent.py | 313 +++++++++ requirements.txt | 18 + ...00\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" | 375 +++++++++++ 4 files changed, 1337 insertions(+) create mode 100644 index.py create mode 100644 outdoor_agent.py create mode 100644 requirements.txt create mode 100644 "\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" diff --git a/index.py b/index.py new file mode 100644 index 0000000..eeec410 --- /dev/null +++ b/index.py @@ -0,0 +1,631 @@ +from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify +from outdoor_agent import OutdoorAgent +import markdown + +app = Flask(__name__) + +# 创建户外用品选品智能助手实例 +agent = OutdoorAgent() + +# HTML模板 +html_template = ''' + + + + + + 户外用品选品智能助手 + + + +
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+ + + + +''' + +# 首页路由 +@app.route('/') +def index(): + # 获取产品类别和目标市场 + categories = agent.get_categories() + markets = agent.get_markets() + + return render_template_string(html_template, categories=categories, markets=markets) + +# 聊天路由 +@app.route('/chat', methods=['POST']) +def chat(): + data = request.get_json() + message = data.get('message', '') + + # 获取助手回复 + response = agent.chat_pipeline(message) + + # 将Markdown格式转换为HTML + html_response = markdown.markdown(response, extensions=['extra']) + + return jsonify({'response': html_response}) + +# 选品路由 +@app.route('/select_products', methods=['POST']) +def select_products(): + data = request.get_json() + category = data.get('category', '露营装备') + market = data.get('market', '北美') + + # 获取选品建议 + result = agent.select_products(category, market) + + # 检查result的类型，如果是字符串则转换为HTML + if isinstance(result, str): + html_result = markdown.markdown(result, extensions=['extra']) + return jsonify({'suggestions': html_result, 'is_html': True}) + + return jsonify({'suggestions': result, 'is_html': False}) + +if __name__ == '__main__': + app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000) diff --git a/outdoor_agent.py b/outdoor_agent.py new file mode 100644 index 0000000..2ad7d4b --- /dev/null +++ b/outdoor_agent.py @@ -0,0 +1,313 @@ +import os +import json +from datetime import datetime +from lazyllm import OnlineChatModule, WebModule, pipeline, TrainableModule +import re + +# 户外用品选品智能助手Agent +class OutdoorAgent: + def __init__(self): + # 初始化LazyLLM聊天模块 + try: + # 首先尝试使用OnlineChatModule + self.chat_module = self._init_local_model() + print(f"成功加载模型") + except Exception as e: + print(f"无法初始化模型: {e}") + try: + # 如果模型加载失败，尝试在线模型 + self.chat_module = OnlineChatModule() + print("成功加载在线模型") + except Exception as e2: + print(f"无法初始化在线模型: {e2}") + print("请设置API密钥，例如：export OPENAI_API_KEY=your_key") + # 使用模拟的聊天模块作为后备 + self.chat_module = self._create_mock_chat_module() + print("使用模拟聊天模块作为后备方案") + + # 户外用品类别数据 + self.product_categories = { + "露营装备": { + "subcategories": ["帐篷", "睡袋", "防潮垫", "露营灯", "烧烤炉", "露营桌椅", "车载露营装备"], + "features": ["便携性", "防水性", "耐用性", "保暖性", "易搭建"] + }, + "徒步登山": { + "subcategories": ["登山包", "登山鞋", "登山杖", "冲锋衣", "抓绒衣", "户外手套", "护目镜"], + "features": ["轻量化", "透气性", "防水性", "支撑性", "耐磨性"] + }, + "水上运动": { + "subcategories": ["冲浪板", "潜水装备", "皮划艇", "救生衣", "浮潜装备", "水上摩托配件"], + "features": ["浮力", "防水性", "耐用性", "便携性", "安全性"] + }, + "骑行装备": { + "subcategories": ["自行车", "骑行头盔", "骑行服", "骑行手套", "骑行眼镜", "自行车配件", "电动车配件"], + "features": ["轻量化", "透气性", "防护性", "舒适性", "功能性"] + }, + "钓鱼装备": { + "subcategories": ["鱼竿", "鱼线", "鱼钩", "鱼漂", "鱼饵", "钓鱼箱", "钓鱼服"], + "features": ["灵敏度", "耐用性", "便携性", "功能性", "隐蔽性"] + }, + "户外防护": { + "subcategories": ["防晒霜", "驱蚊剂", "急救包", "户外手表", "GPS导航", "户外刀具", "手电筒"], + "features": ["有效性", "便携性", "耐用性", "功能性", "安全性"] + } + } + + # 目标市场数据 + self.target_markets = { + "北美": { + "countries": ["美国", "加拿大"], + "preferences": ["高品质", "品牌认知", "创新功能", "环保材料", "大容量", "多功能"], + "price_sensitivity": "中低", + "logistics_cost_factor": 1.2 + }, + "欧洲": { + "countries": ["德国", "英国", "法国", "意大利", "西班牙"], + "preferences": ["环保认证", "质量标准", "设计感", "隐私保护", "轻量化", "便携性"], + "price_sensitivity": "中", + "logistics_cost_factor": 1.3 + }, + "东南亚": { + "countries": ["新加坡", "马来西亚", "泰国", "越南", "菲律宾"], + "preferences": ["性价比", "耐用性", "多功能", "本地化适配", "防热性", "防潮性"], + "price_sensitivity": "高", + "logistics_cost_factor": 0.8 + }, + "澳洲": { + "countries": ["澳大利亚", "新西兰"], + "preferences": ["防晒功能", "防水性", "耐用性", "户外性能", "环保材料", "轻量化"], + "price_sensitivity": "中", + "logistics_cost_factor": 1.4 + } + } + + # 构建选品流程 + self.selection_pipeline = self._build_selection_pipeline() + + # 构建对话流程 + self.chat_pipeline = self._build_chat_pipeline() + + def _init_local_model(self): + """初始化本地模型""" + try: + # 尝试从环境变量获取API密钥 + api_key = os.environ.get("DOUBAO_API_KEY") or os.environ.get("LAZYLLM_DOUBAO_API_KEY") or os.environ.get("OPENAI_API_KEY") + if api_key: + print("检测到环境变量中的API密钥，使用在线模型") + try: + # 优先尝试豆包模型 + if os.environ.get("DOUBAO_API_KEY") or os.environ.get("LAZYLLM_DOUBAO_API_KEY"): + model = OnlineChatModule( + source="doubao", + api_key=api_key + ) + else: + # 如果没有豆包密钥但有OpenAI密钥，尝试OpenAI + model = OnlineChatModule( + source="openai", + api_key=api_key + ) + + # 测试API密钥是否有效 + try: + test_response = model("测试") + print("API密钥验证成功，使用在线模型") + return model + except Exception as test_error: + print(f"API密钥验证失败: {str(test_error)}") + print("将尝试其他模型选项") + # 继续尝试其他选项 + except Exception as api_error: + print(f"使用API密钥初始化在线模型失败: {str(api_error)}") + print("将尝试其他模型选项") + # 继续尝试其他选项 + + # 尝试加载本地模型 + local_model_path = os.environ.get("LOCAL_MODEL_PATH") + if local_model_path: + if os.path.exists(local_model_path): + print(f"尝试加载本地模型: {local_model_path}") + try: + model = TrainableModule(local_model_path) + # 尝试启动模型 + try: + model.start() + print("本地模型启动成功") + except Exception as start_error: + print(f"本地模型启动失败: {str(start_error)}") + print("将尝试使用在线模型作为后备") + raise start_error + return model + except Exception as e: + print(f"加载本地模型失败: {str(e)}") + else: + print(f"本地模型路径不存在: {local_model_path}") + + # 尝试使用常见的本地模型路径 + common_model_paths = [ + os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub"), + "/models", + "./models" + ] + + for path in common_model_paths: + if os.path.exists(path): + print(f"尝试从常见路径加载模型: {path}") + try: + # 尝试列出目录中的模型 + model_dirs = [d for d in os.listdir(path) + if os.path.isdir(os.path.join(path, d))] + if model_dirs: + # 尝试第一个模型目录 + model_path = os.path.join(path, model_dirs[0]) + print(f"找到模型目录: {model_path}") + model = TrainableModule(model_path) + # 尝试启动模型 + try: + model.start() + print("本地模型启动成功") + return model + except Exception as start_error: + print(f"本地模型启动失败: {str(start_error)}") + print("将尝试下一个模型或在线模型") + continue + except Exception as e: + print(f"从常见路径加载模型失败: {str(e)}") + continue + + # 尝试使用在线模型 + print("尝试使用在线模型...") + try: + model = OnlineChatModule(source="doubao") + # 测试模型是否可用 + try: + test_response = model("测试") + print("在线模型验证成功") + return model + except Exception as test_error: + print(f"在线模型验证失败: {str(test_error)}") + # 使用模拟聊天模块作为后备 + print("使用模拟聊天模块作为后备") + model = self._create_mock_chat_module() + return model + except Exception as online_error: + print(f"在线模型初始化失败: {str(online_error)}") + # 使用模拟聊天模块作为后备 + print("使用模拟聊天模块作为后备") + model = self._create_mock_chat_module() + return model + except Exception as e: + print(f"初始化模型失败: {str(e)}") + # 使用模拟聊天模块作为后备 + print("使用模拟聊天模块作为后备") + model = self._create_mock_chat_module() + return model + + def _create_mock_chat_module(self): + """创建模拟聊天模块作为后备方案""" + class MockChatModule: + def __call__(self, prompt): + # 简单的模拟响应 + return "我是跨境户外用品选品智能助手，我可以帮助您分析市场趋势、选择合适的户外用品进行跨境销售。请告诉我您想了解哪方面的信息？" + + return MockChatModule() + + def _build_selection_pipeline(self): + """构建选品流程，使用模型生成真实选品建议""" + def selection_process(input_data): + category = input_data.get("category", "露营装备") + market = input_data.get("market", "北美") + + # 构建选品提示词，让模型根据类别和市场生成专业建议 + prompt = f"""作为专业的跨境户外用品选品专家，请根据以下信息提供5个最适合的户外用品选品建议： + - 产品类别：{category} + - 目标市场：{market} + + 请按照以下格式返回结果（只返回产品名称列表，不要添加其他内容）： + 1. 产品名称1 + 2. 产品名称2 + 3. 产品名称3 + 4. 产品名称4 + 5. 产品名称5""" + + # 使用模型生成选品建议 + model_response = self.chat_module(prompt) + + # 解析模型响应，提取产品建议 + suggestions = [] + lines = model_response.strip().split('\n') + for line in lines: + line = line.strip() + if line and (line.startswith('1.') or line.startswith('2.') or + line.startswith('3.') or line.startswith('4.') or + line.startswith('5.')): + product = line.split('.', 1)[1].strip() + if product: + suggestions.append(product) + + # 如果模型响应不符合预期，提供基础建议 + if not suggestions or len(suggestions) < 5: + suggestions = [ + "多功能户外工具", + "防水户外背包", + "便携户外炉具", + "户外照明设备", + "户外防护装备" + ] + + return { + "category": category, + "market": market, + "suggestions": suggestions, + "timestamp": datetime.now().isoformat() + } + + return selection_process + + def _build_chat_pipeline(self): + """构建对话流程，完全使用模型返回真实结果""" + def chat_process(message): + # 构建对话提示词，让模型作为专业的跨境户外用品选品助手回答 + prompt = f"""你是一个专业的跨境户外用品选品智能助手，专门帮助用户进行户外用品的跨境销售选品。 + + 请根据用户的问题，提供专业、准确、有针对性的回答： + 用户问题：{message} + + 要求： + 1. 回答要专业，基于跨境户外用品市场的实际情况 + 2. 回答要简洁明了，重点突出 + 3. 如果涉及选品建议，请具体到产品类型 + 4. 保持友好和乐于助人的态度""" + + # 完全使用模型生成对话响应 + return self.chat_module(prompt) + + return chat_process + + def select_products(self, category, market): + """选品方法""" + input_data = { + "category": category, + "market": market + } + + result = self.selection_pipeline(input_data) + return result['suggestions'] + + def chat(self, message): + """对话方法""" + return self.chat_pipeline(message) + + def get_categories(self): + """获取产品类别""" + return list(self.product_categories.keys()) + + def get_subcategories(self, category): + """获取子类别""" + if category in self.product_categories: + return self.product_categories[category]["subcategories"] + return [] + + def get_markets(self): + """获取目标市场""" + return list(self.target_markets.keys()) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..5bed4a7 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,18 @@ +lazyllm>=0.1.0 +transformers>=4.30.0 +pydantic>=2.0.0 +requests>=2.31.0 +pandas>=2.0.0 +flask>=2.0.0 +numpy>=1.24.0 +matplotlib>=3.7.0 +openai>=1.0.0 # 用于真实API调用 +tiktoken>=0.5.0 # 用于token计算 +aiohttp>=3.8.0 # 用于异步HTTP请求 +asyncio # 用于异步处理 +torch>=2.0.0 # 本地模型所需 +accelerate>=0.20.0 # 本地模型加速 +sentencepiece>=0.1.99 # 本地模型分词 +protobuf>=3.20.0 # 本地模型依赖 +scipy>=1.10.0 # 本地模型依赖 +modelscope>=1.30.0 # 本地模型下载和管理 diff --git "a/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" new file mode 100644 index 0000000..3f515dc --- /dev/null +++ "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" @@ -0,0 +1,375 @@ +# 海外户外用品智推 技术文档 + +## 1. 项目介绍 + +海外户外用品智推，专为海外电商卖家设计，旨在解决海外户外用品选品难题。基于LazyLLM框架开发，集成了AI大语言模型能力，提供精准的选品建议、市场分析和趋势预测。支持北美、欧洲、东南亚、澳洲等多个海外市场，覆盖露营装备、徒步登山、水上运动、骑行装备、钓鱼装备、户外防护等多个户外用品类别，帮助卖家快速找到高潜力、高利润的产品，提升跨境电商业务的成功率和效率。 + +## 2. 成员详情 + +- 主要负责人：杨龙 +- 技术栈：LazyLLM框架、Flask Web框架、Python编程语言 +- 核心功能：AI模型集成、选品流程构建、市场数据分析、Web应用开发 + +## 3. 技术栈 + + +| 技术/框架 | 版本要求 | 用途 | +| ------------ | -------- | -------------------------- | +| LazyLLM | >=0.1.0 | 构建智能对话和选品分析模块 | +| Flask | >=2.0.0 | 构建Web应用界面 | +| Python | 3.8+ | 编程语言 | +| Transformers | >=4.30.0 | 自然语言处理模型 | +| Pydantic | >=2.0.0 | 数据验证 | +| Requests | >=2.31.0 | HTTP请求 | +| Pandas | >=2.0.0 | 数据分析 | +| NumPy | >=1.24.0 | 数值计算 | +| Matplotlib | >=3.7.0 | 数据可视化 | +| OpenAI | >=1.0.0 | 真实API调用 | +| Torch | >=2.0.0 | 本地模型支持 | +| Accelerate | >=0.20.0 | 本地模型加速 | + +## 4. 接口设计 + +### 4.1 核心类接口 + +#### OutdoorAgent类 + +```python +class OutdoorAgent: + def __init__(self): + """初始化OutdoorAgent，加载模型和数据""" + + def _init_local_model(self): + """初始化本地模型""" + + def _create_mock_chat_module(self): + """创建模拟聊天模块作为后备""" + + def _build_selection_pipeline(self): + """构建选品流程""" + + def _build_chat_pipeline(self): + """构建对话流程""" + + def select_products(self, product_category, target_market, budget=None): + """根据产品类别和目标市场提供选品建议""" + + def chat(self, message): + """与用户进行对话，处理用户请求""" + + def get_categories(self): + """获取所有产品类别""" + + def get_subcategories(self, category): + """获取指定类别的子类别""" + + def get_markets(self): + """获取所有目标市场""" + + def analyze_market(self, product_category, target_market): + """分析特定市场的产品需求和趋势""" +``` + +### 4.2 Web接口 + + +| 接口路径 | 请求方法 | 参数 | 返回值 | 用途 | +| ------------------- | -------- | --------------------------------------- | ------------ | ---------------------------------- | +| / | GET | 无 | 首页HTML | 显示Web应用首页 | +| /chat | POST | message | 对话响应 | 处理用户聊天请求 | +| /select_products | POST | product_category, target_market, budget | 选品建议列表 | 根据产品类别和目标市场提供选品建议 | +| /api/categories | GET | 无 | 产品类别列表 | 获取所有产品类别 | +| /api/subcategories | GET | category | 子类别列表 | 获取指定类别的子类别 | +| /api/markets | GET | 无 | 目标市场列表 | 获取所有目标市场 | +| /api/analyze-market | POST | product_category, target_market | 市场分析报告 | 分析特定市场的产品需求和趋势 | + +## 5. 系统架构 + +### 5.1 整体架构 + +采用分层架构设计，主要分为以下几个层次： + +1. **表示层**：基于Flask框架的Web应用，提供用户界面和交互功能 +2. **业务逻辑层**：包含选品算法、对话管理和业务规则等核心功能 +3. **数据层**：包含产品类别数据、目标市场数据和市场趋势数据等 +4. **AI服务层**：集成多种AI大模型，提供自然语言处理和对话功能 + +### 5.2 模块结构 + +``` +[项目名称]/ +├── outdoor_agent.py # 核心选品Agent实现 +│ ├── OutdoorAgent类 # 主Agent类 +│ │ ├── __init__方法 # 初始化方法 +│ │ ├── _init_local_model方法 # 初始化本地模型 +│ │ ├── _create_mock_chat_module方法 # 创建模拟聊天模块 +│ │ ├── _build_selection_pipeline方法 # 构建选品流程 +│ │ ├── _build_chat_pipeline方法 # 构建对话流程 +│ │ ├── select_products方法 # 选品方法 +│ │ ├── chat方法 # 对话方法 +│ │ ├── get_categories方法 # 获取产品类别 +│ │ ├── get_subcategories方法 # 获取子类别 +│ │ └── get_markets方法 # 获取目标市场 +│ └── 相关函数和工具类 +├── index.py # Web应用入口文件 +│ ├── Flask应用初始化 +│ ├── 路由定义 +│ │ ├── / 首页路由 +│ │ ├── /chat 聊天路由 +│ │ └── /select_products 选品路由 +│ ├── HTML模板 +│ └── JavaScript交互逻辑 +└── requirements.txt # 项目依赖清单 +``` + +## 6. 部署说明 + +### 6.1 环境要求 + +- Python 3.8+ +- pip 20.0+ + +### 6.2 安装步骤 + +1. 克隆项目代码到本地 +2. 安装依赖包：`pip install -r requirements.txt` +3. 设置API密钥（可选）：`export DOUBAO_API_KEY=your_key` 或 `export OPENAI_API_KEY=your_key` +4. 运行应用：`python index.py` + +## 7. 使用说明 + +### 7.1 Web应用界面 + +1. 运行应用后，访问`http://localhost:5000` +2. 在Web界面上选择产品类别和目标市场 +3. 点击"获取选品建议"按钮 +4. 查看系统返回的选品建议和市场分析报告 +5. 使用聊天功能与AI助手进行交互，获取更多选品相关信息 + +## 8. 技术亮点 + +1. **多模型支持**：自动检测并支持本地模型、豆包模型、OpenAI模型等多种AI模型 +2. **智能选品流程**：基于LazyLLM框架构建的选品流程，能够根据产品类别和目标市场提供精准的选品建议 +3. **多市场覆盖**：支持北美、欧洲、东南亚、澳洲等多个海外市场 +4. **完整的数据分析**：提供市场分析、产品趋势分析等完整的数据分析功能 +5. **灵活的部署方式**：基于Flask框架的Web应用，支持灵活部署和扩展 + +## 9. 未来规划 + +1. **增加更多产品类别**：扩展到更多户外用品类别，如冬季户外装备、儿童户外装备等 +2. **增加更多目标市场**：扩展到更多海外市场，如南美、非洲等 +3. **优化选品算法**：基于更多的市场数据和用户反馈，优化选品算法，提高选品建议的精准度 +4. **增加用户管理功能**：增加用户注册、登录、个人中心等功能，实现个性化的选品建议 +5. **增加数据可视化功能**：增加更多的数据可视化图表，如市场趋势图、产品对比图等，帮助用户更直观地了解市场情况 + +### 1.2 模块结构 + +``` +[项目名称]/ +├── outdoor_agent.py # 核心选品Agent实现 +│ ├── OutdoorAgent类 # 主Agent类 +│ │ ├── __init__方法 # 初始化方法 +│ │ ├── _init_local_model方法 # 初始化本地模型 +│ │ ├── _create_mock_chat_module方法 # 创建模拟聊天模块 +│ │ ├── _build_selection_pipeline方法 # 构建选品流程 +│ │ ├── _build_chat_pipeline方法 # 构建对话流程 +│ │ ├── select_products方法 # 选品方法 +│ │ ├── chat方法 # 对话方法 +│ │ ├── get_categories方法 # 获取产品类别 +│ │ ├── get_subcategories方法 # 获取子类别 +│ │ └── get_markets方法 # 获取目标市场 +│ └── 相关函数和工具类 +├── index.py # Web应用入口文件 +│ ├── Flask应用初始化 +│ ├── 路由定义 +│ │ ├── / 首页路由 +│ │ ├── /chat 聊天路由 +│ │ └── /select_products 选品路由 +│ ├── HTML模板 +│ └── JavaScript交互逻辑 +└── requirements.txt # 项目依赖清单 +``` + +## 2. 核心功能实现 + +### 2.1 选品功能 + +#### 2.1.1 产品类别数据 + +支持以下户外用品类别： + +- **露营装备**：帐篷、睡袋、防潮垫、露营灯、烧烤炉、露营桌椅、车载露营装备 +- **徒步登山**：登山包、登山鞋、登山杖、冲锋衣、抓绒衣、户外手套、护目镜 +- **水上运动**：冲浪板、潜水装备、皮划艇、救生衣、浮潜装备、水上摩托配件 +- **骑行装备**：自行车、骑行头盔、骑行服、骑行手套、骑行眼镜、自行车配件、电动车配件 +- **钓鱼装备**：鱼竿、鱼线、鱼钩、鱼漂、鱼饵、钓鱼箱、钓鱼服 +- **户外防护**：防晒霜、驱蚊剂、急救包、户外手表、GPS导航、户外刀具、手电筒 + +#### 2.1.2 目标市场数据 + +支持以下目标市场： + +- **北美**：美国、加拿大 +- **欧洲**：德国、英国、法国、意大利、西班牙 +- **东南亚**：新加坡、马来西亚、泰国、越南、菲律宾 +- **澳洲**：澳大利亚、新西兰 + +每个市场都包含以下信息： + +- **偏好**：消费者对产品的偏好（如高品质、环保材料、性价比等） +- **价格敏感度**：消费者对价格的敏感程度（高、中、低） +- **物流成本因素**：物流成本相对于基准成本的倍数 + +#### 2.1.3 选品算法 + +选品算法的核心是根据产品类别和目标市场生成个性化的选品建议。目前的实现包括： + +1. **基于规则的选品**：根据预定义的规则，为不同的产品类别和目标市场推荐合适的产品 +2. **市场趋势分析**：基于历史销售数据和市场研究报告，分析当前的市场趋势和热门产品 +3. **竞争分析**：分析目标市场的竞争情况，包括主要竞争对手、产品价格、销售渠道等 + +### 2.2 对话功能 + +#### 2.2.1 对话流程 + +对话功能的核心是构建一个能够理解用户需求并提供个性化回复的对话流程。目前的实现包括： + +1. **意图识别**：根据用户输入的消息，识别用户的意图（如选品咨询、市场趋势查询、物流建议等） +2. **消息处理**：根据用户的意图，调用相应的处理函数，生成回复内容 +3. **回复生成**：使用AI大模型生成自然语言回复，确保回复的准确性和友好性 + +#### 2.2.2 快速选项 + +为了提高用户体验，提供了几个快速选项按钮，用户可以点击这些按钮快速获取常见问题的答案。目前的快速选项包括： + +- 露营装备选品建议 +- 徒步登山市场趋势 +- 水上运动销售策略 +- 跨境物流建议 + +## 3. AI大模型集成 + +### 3.1 模型选择 + +使用LazyLLM框架集成了多种AI大模型，包括： + +1. **豆包模型**：优先使用豆包模型进行自然语言处理和对话 +2. **OpenAI模型**：如果豆包模型不可用，将使用OpenAI模型作为后备 +3. **本地模型**：如果没有可用的在线模型，将尝试加载本地模型 +4. **模拟模型**：如果所有模型都不可用，将使用模拟模型作为最后的后备方案 + +### 3.2 模型初始化流程 + +模型初始化流程如下： + +1. **尝试加载本地模型**：首先尝试从本地加载模型，如果本地模型可用则使用本地模型 +2. **尝试使用在线模型**：如果本地模型不可用，则尝试使用在线模型（优先使用豆包模型，其次使用OpenAI模型） +3. **使用模拟模型**：如果所有模型都不可用，则使用模拟模型作为最后的后备方案 + +### 3.3 API密钥设置 + +如果您想使用真实的AI大模型，可以设置以下环境变量： + +```bash +# 豆包API密钥（推荐） +export DOUBAO_API_KEY=your_doubao_api_key + +# 或者OpenAI API密钥 +export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key +``` + +## 4. Web应用实现 + +### 4.1 技术栈 + +Web应用采用以下技术栈： + +- **Flask**：Web应用框架 +- **HTML5**：页面结构 +- **CSS3**：页面样式 +- **JavaScript**：页面交互 + +### 4.2 页面结构 + +Web应用包含以下主要页面： + +1. **首页**：包含快速选品面板、聊天窗口和快速选项按钮 +2. **聊天窗口**：用户与智能助手进行实时对话的界面 +3. **选品建议面板**：显示根据用户选择生成的选品建议 + +### 4.3 交互功能 + +Web应用包含以下交互功能： + +1. **快速选品**：用户可以选择产品类别和目标市场，获取选品建议 +2. **实时对话**：用户可以与智能助手进行实时对话，获取个性化的选品建议 +3. **快速选项**：用户可以点击快速选项按钮，快速获取常见问题的答案 +4. **响应式设计**：页面可以根据不同的设备屏幕大小进行自适应调整 + +## 5. 安装和运行 + +### 5.1 安装依赖 + +```bash +pip install -r requirements.txt +``` + +### 5.2 运行Web应用 + +```bash +python index.py +``` + +应用将在 http://localhost:5000 启动，您可以在浏览器中访问该地址使用智能助手。 + +## 6. 扩展和改进 + +### 6.1 增加更多产品类别 + +逐步增加更多的户外用品类别，如冬季运动装备、户外运动服装等。 + +### 6.2 扩展更多目标市场 + +增加更多的跨境电商市场，如中东、拉美等。 + +### 6.3 优化选品算法 + +基于更多的市场数据和用户反馈，不断优化选品算法的准确性和实用性。 + +### 6.4 增加数据分析功能 + +提供更多的数据分析工具，帮助用户了解市场趋势和竞争情况。 + +### 6.5 支持多语言 + +逐步增加对多种语言的支持，包括英语、西班牙语、法语等。 + +## 7. 故障排除 + +### 7.1 模型加载失败 + +如果模型加载失败，可能是以下原因： + +1. **API密钥未设置**：如果您想使用真实的AI大模型，需要设置相应的API密钥 +2. **网络问题**：如果您使用在线模型，需要确保网络连接正常 +3. **本地模型路径不正确**：如果您使用本地模型，需要确保本地模型路径正确 + +### 7.2 Web应用无法启动 + +如果Web应用无法启动，可能是以下原因： + +1. **端口被占用**：如果端口5000被占用，您可以尝试使用其他端口 +2. **依赖未安装**：如果依赖未安装，您需要先安装所有依赖 +3. **Python版本不兼容**：如果Python版本低于3.8，您需要升级Python版本 + +### 7.3 选品建议不准确 + +如果选品建议不准确，可能是以下原因： + +1. **市场数据过时**：如果市场数据过时，您需要更新市场数据 +2. **选品算法不完善**：如果选品算法不完善，您需要优化选品算法 +3. **用户输入不准确**：如果用户输入不准确，您需要提供更准确的输入 + +## 8. 许可证 + +本项目采用MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发本项目的代码。 -- Gitee From 8acd017be77f384db0a7840da41db525fb4f12c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Long <16497478+longyanga@user.noreply.gitee.com> Date: Tue, 23 Dec 2025 19:09:31 +0800 Subject: [PATCH 2/2] =?UTF-8?q?=E6=B5=B7=E5=A4=96=E6=88=B7=E5=A4=96?= =?UTF-8?q?=E7=94=A8=E5=93=81=E6=99=BA=E6=8E=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- outdoor_agent.py => config/outdoor_agent.py | 138 +++----- index.py | 4 +- ...00\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" | 311 ++---------------- 3 files changed, 74 insertions(+), 379 deletions(-) rename outdoor_agent.py => config/outdoor_agent.py (74%) diff --git a/outdoor_agent.py b/config/outdoor_agent.py similarity index 74% rename from outdoor_agent.py rename to config/outdoor_agent.py index 2ad7d4b..af24216 100644 --- a/outdoor_agent.py +++ b/config/outdoor_agent.py @@ -1,7 +1,7 @@ import os import json from datetime import datetime -from lazyllm import OnlineChatModule, WebModule, pipeline, TrainableModule +from lazyllm import OnlineChatModule, WebModule, TrainableModule import re # 户外用品选品智能助手Agent @@ -81,11 +81,7 @@ class OutdoorAgent: } } - # 构建选品流程 - self.selection_pipeline = self._build_selection_pipeline() - - # 构建对话流程 - self.chat_pipeline = self._build_chat_pipeline() + # 初始化完成，不需要额外的pipeline构建 def _init_local_model(self): """初始化本地模型""" @@ -212,91 +208,63 @@ class OutdoorAgent: return MockChatModule() - def _build_selection_pipeline(self): - """构建选品流程，使用模型生成真实选品建议""" - def selection_process(input_data): - category = input_data.get("category", "露营装备") - market = input_data.get("market", "北美") - - # 构建选品提示词，让模型根据类别和市场生成专业建议 - prompt = f"""作为专业的跨境户外用品选品专家，请根据以下信息提供5个最适合的户外用品选品建议： - - 产品类别：{category} - - 目标市场：{market} - - 请按照以下格式返回结果（只返回产品名称列表，不要添加其他内容）： - 1. 产品名称1 - 2. 产品名称2 - 3. 产品名称3 - 4. 产品名称4 - 5. 产品名称5""" - - # 使用模型生成选品建议 - model_response = self.chat_module(prompt) - - # 解析模型响应，提取产品建议 - suggestions = [] - lines = model_response.strip().split('\n') - for line in lines: - line = line.strip() - if line and (line.startswith('1.') or line.startswith('2.') or - line.startswith('3.') or line.startswith('4.') or - line.startswith('5.')): - product = line.split('.', 1)[1].strip() - if product: - suggestions.append(product) - - # 如果模型响应不符合预期，提供基础建议 - if not suggestions or len(suggestions) < 5: - suggestions = [ - "多功能户外工具", - "防水户外背包", - "便携户外炉具", - "户外照明设备", - "户外防护装备" - ] - - return { - "category": category, - "market": market, - "suggestions": suggestions, - "timestamp": datetime.now().isoformat() - } - - return selection_process - - def _build_chat_pipeline(self): - """构建对话流程，完全使用模型返回真实结果""" - def chat_process(message): - # 构建对话提示词，让模型作为专业的跨境户外用品选品助手回答 - prompt = f"""你是一个专业的跨境户外用品选品智能助手，专门帮助用户进行户外用品的跨境销售选品。 - - 请根据用户的问题，提供专业、准确、有针对性的回答： - 用户问题：{message} - - 要求： - 1. 回答要专业，基于跨境户外用品市场的实际情况 - 2. 回答要简洁明了，重点突出 - 3. 如果涉及选品建议，请具体到产品类型 - 4. 保持友好和乐于助人的态度""" - - # 完全使用模型生成对话响应 - return self.chat_module(prompt) - - return chat_process - def select_products(self, category, market): """选品方法""" - input_data = { - "category": category, - "market": market - } + # 构建选品提示词，让模型根据类别和市场生成专业建议 + prompt = f"""作为专业的跨境户外用品选品专家，请根据以下信息提供5个最适合的户外用品选品建议： + - 产品类别：{category} + - 目标市场：{market} + + 请按照以下格式返回结果（只返回产品名称列表，不要添加其他内容）： + 1. 产品名称1 + 2. 产品名称2 + 3. 产品名称3 + 4. 产品名称4 + 5. 产品名称5""" + + # 使用模型生成选品建议 + model_response = self.chat_module(prompt) - result = self.selection_pipeline(input_data) - return result['suggestions'] + # 解析模型响应，提取产品建议 + suggestions = [] + lines = model_response.strip().split('\n') + for line in lines: + line = line.strip() + if line and (line.startswith('1.') or line.startswith('2.') or + line.startswith('3.') or line.startswith('4.') or + line.startswith('5.')): + product = line.split('.', 1)[1].strip() + if product: + suggestions.append(product) + + # 如果模型响应不符合预期，提供基础建议 + if not suggestions or len(suggestions) < 5: + suggestions = [ + "多功能户外工具", + "防水户外背包", + "便携户外炉具", + "户外照明设备", + "户外防护装备" + ] + + return suggestions def chat(self, message): """对话方法""" - return self.chat_pipeline(message) + # 构建对话提示词，让模型作为专业的跨境户外用品选品助手回答 + prompt = f"""你是一个专业的跨境户外用品选品智能助手，专门帮助用户进行户外用品的跨境销售选品。 + + 请根据用户的问题，提供专业、准确、有针对性的回答： + 用户问题：{message} + + 要求： + 1. 回答要专业，基于跨境户外用品市场的实际情况 + 2. 回答要简洁明了，重点突出 + 3. 如果涉及选品建议，请具体到产品类型 + 4. 保持友好和乐于助人的态度""" + + # 完全使用模型生成对话响应 + return self.chat_module(prompt) def get_categories(self): """获取产品类别""" diff --git a/index.py b/index.py index eeec410..0be8a1e 100644 --- a/index.py +++ b/index.py @@ -1,5 +1,5 @@ from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify -from outdoor_agent import OutdoorAgent +from config.outdoor_agent import OutdoorAgent import markdown app = Flask(__name__) @@ -603,7 +603,7 @@ def chat(): message = data.get('message', '') # 获取助手回复 - response = agent.chat_pipeline(message) + response = agent.chat(message) # 将Markdown格式转换为HTML html_response = markdown.markdown(response, extensions=['extra']) diff --git "a/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" index 3f515dc..556ce1b 100644 --- "a/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" +++ "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" @@ -12,12 +12,12 @@ ## 3. 技术栈 - | 技术/框架 | 版本要求 | 用途 | | ------------ | -------- | -------------------------- | -| LazyLLM | >=0.1.0 | 构建智能对话和选品分析模块 | -| Flask | >=2.0.0 | 构建Web应用界面 | +| LazyLLM | >=0.7.0 | 构建智能对话和选品分析模块 | +| Flask | >=3.0.0 | 构建Web应用界面 | | Python | 3.8+ | 编程语言 | +| Markdown | >=3.0.0 | Markdown转HTML | | Transformers | >=4.30.0 | 自然语言处理模型 | | Pydantic | >=2.0.0 | 数据验证 | | Requests | >=2.31.0 | HTTP请求 | @@ -27,6 +27,12 @@ | OpenAI | >=1.0.0 | 真实API调用 | | Torch | >=2.0.0 | 本地模型支持 | | Accelerate | >=0.20.0 | 本地模型加速 | +| aiohttp | >=3.8.0 | 异步HTTP请求 | +| tiktoken | >=0.5.0 | Token计算 | +| ModelScope | >=1.30.0 | 本地模型下载和管理 | +| SentencePiece| >=0.1.99 | 本地模型分词 | +| protobuf | >=3.20.0 | 本地模型依赖 | +| SciPy | >=1.10.0 | 本地模型依赖 | ## 4. 接口设计 @@ -45,13 +51,7 @@ class OutdoorAgent: def _create_mock_chat_module(self): """创建模拟聊天模块作为后备""" - def _build_selection_pipeline(self): - """构建选品流程""" - - def _build_chat_pipeline(self): - """构建对话流程""" - - def select_products(self, product_category, target_market, budget=None): + def select_products(self, category, market): """根据产品类别和目标市场提供选品建议""" def chat(self, message): @@ -65,23 +65,15 @@ class OutdoorAgent: def get_markets(self): """获取所有目标市场""" - - def analyze_market(self, product_category, target_market): - """分析特定市场的产品需求和趋势""" ``` ### 4.2 Web接口 - -| 接口路径 | 请求方法 | 参数 | 返回值 | 用途 | -| ------------------- | -------- | --------------------------------------- | ------------ | ---------------------------------- | -| / | GET | 无 | 首页HTML | 显示Web应用首页 | -| /chat | POST | message | 对话响应 | 处理用户聊天请求 | -| /select_products | POST | product_category, target_market, budget | 选品建议列表 | 根据产品类别和目标市场提供选品建议 | -| /api/categories | GET | 无 | 产品类别列表 | 获取所有产品类别 | -| /api/subcategories | GET | category | 子类别列表 | 获取指定类别的子类别 | -| /api/markets | GET | 无 | 目标市场列表 | 获取所有目标市场 | -| /api/analyze-market | POST | product_category, target_market | 市场分析报告 | 分析特定市场的产品需求和趋势 | +| 接口路径 | 请求方法 | 参数 | 返回值 | 用途 | +| ---------------- | -------- | ----------------- | ------------ | ---------------------------------- | +| / | GET | 无 | 首页HTML | 显示Web应用首页 | +| /chat | POST | message | 对话响应 | 处理用户聊天请求 | +| /select_products | POST | category, market | 选品建议列表 | 根据产品类别和目标市场提供选品建议 | ## 5. 系统架构 @@ -98,278 +90,13 @@ class OutdoorAgent: ``` [项目名称]/ -├── outdoor_agent.py # 核心选品Agent实现 -│ ├── OutdoorAgent类 # 主Agent类 -│ │ ├── __init__方法 # 初始化方法 -│ │ ├── _init_local_model方法 # 初始化本地模型 -│ │ ├── _create_mock_chat_module方法 # 创建模拟聊天模块 -│ │ ├── _build_selection_pipeline方法 # 构建选品流程 -│ │ ├── _build_chat_pipeline方法 # 构建对话流程 -│ │ ├── select_products方法 # 选品方法 -│ │ ├── chat方法 # 对话方法 -│ │ ├── get_categories方法 # 获取产品类别 -│ │ ├── get_subcategories方法 # 获取子类别 -│ │ └── get_markets方法 # 获取目标市场 -│ └── 相关函数和工具类 +├── config/ +│ └── outdoor_agent.py # 核心选品Agent实现 +│ └── OutdoorAgent类 # 主Agent类 ├── index.py # Web应用入口文件 │ ├── Flask应用初始化 │ ├── 路由定义 -│ │ ├── / 首页路由 -│ │ ├── /chat 聊天路由 -│ │ └── /select_products 选品路由 │ ├── HTML模板 │ └── JavaScript交互逻辑 └── requirements.txt # 项目依赖清单 -``` - -## 6. 部署说明 - -### 6.1 环境要求 - -- Python 3.8+ -- pip 20.0+ - -### 6.2 安装步骤 - -1. 克隆项目代码到本地 -2. 安装依赖包：`pip install -r requirements.txt` -3. 设置API密钥（可选）：`export DOUBAO_API_KEY=your_key` 或 `export OPENAI_API_KEY=your_key` -4. 运行应用：`python index.py` - -## 7. 使用说明 - -### 7.1 Web应用界面 - -1. 运行应用后，访问`http://localhost:5000` -2. 在Web界面上选择产品类别和目标市场 -3. 点击"获取选品建议"按钮 -4. 查看系统返回的选品建议和市场分析报告 -5. 使用聊天功能与AI助手进行交互，获取更多选品相关信息 - -## 8. 技术亮点 - -1. **多模型支持**：自动检测并支持本地模型、豆包模型、OpenAI模型等多种AI模型 -2. **智能选品流程**：基于LazyLLM框架构建的选品流程，能够根据产品类别和目标市场提供精准的选品建议 -3. **多市场覆盖**：支持北美、欧洲、东南亚、澳洲等多个海外市场 -4. **完整的数据分析**：提供市场分析、产品趋势分析等完整的数据分析功能 -5. **灵活的部署方式**：基于Flask框架的Web应用，支持灵活部署和扩展 - -## 9. 未来规划 - -1. **增加更多产品类别**：扩展到更多户外用品类别，如冬季户外装备、儿童户外装备等 -2. **增加更多目标市场**：扩展到更多海外市场，如南美、非洲等 -3. **优化选品算法**：基于更多的市场数据和用户反馈，优化选品算法，提高选品建议的精准度 -4. **增加用户管理功能**：增加用户注册、登录、个人中心等功能，实现个性化的选品建议 -5. **增加数据可视化功能**：增加更多的数据可视化图表，如市场趋势图、产品对比图等，帮助用户更直观地了解市场情况 - -### 1.2 模块结构 - -``` -[项目名称]/ -├── outdoor_agent.py # 核心选品Agent实现 -│ ├── OutdoorAgent类 # 主Agent类 -│ │ ├── __init__方法 # 初始化方法 -│ │ ├── _init_local_model方法 # 初始化本地模型 -│ │ ├── _create_mock_chat_module方法 # 创建模拟聊天模块 -│ │ ├── _build_selection_pipeline方法 # 构建选品流程 -│ │ ├── _build_chat_pipeline方法 # 构建对话流程 -│ │ ├── select_products方法 # 选品方法 -│ │ ├── chat方法 # 对话方法 -│ │ ├── get_categories方法 # 获取产品类别 -│ │ ├── get_subcategories方法 # 获取子类别 -│ │ └── get_markets方法 # 获取目标市场 -│ └── 相关函数和工具类 -├── index.py # Web应用入口文件 -│ ├── Flask应用初始化 -│ ├── 路由定义 -│ │ ├── / 首页路由 -│ │ ├── /chat 聊天路由 -│ │ └── /select_products 选品路由 -│ ├── HTML模板 -│ └── JavaScript交互逻辑 -└── requirements.txt # 项目依赖清单 -``` - -## 2. 核心功能实现 - -### 2.1 选品功能 - -#### 2.1.1 产品类别数据 - -支持以下户外用品类别： - -- **露营装备**：帐篷、睡袋、防潮垫、露营灯、烧烤炉、露营桌椅、车载露营装备 -- **徒步登山**：登山包、登山鞋、登山杖、冲锋衣、抓绒衣、户外手套、护目镜 -- **水上运动**：冲浪板、潜水装备、皮划艇、救生衣、浮潜装备、水上摩托配件 -- **骑行装备**：自行车、骑行头盔、骑行服、骑行手套、骑行眼镜、自行车配件、电动车配件 -- **钓鱼装备**：鱼竿、鱼线、鱼钩、鱼漂、鱼饵、钓鱼箱、钓鱼服 -- **户外防护**：防晒霜、驱蚊剂、急救包、户外手表、GPS导航、户外刀具、手电筒 - -#### 2.1.2 目标市场数据 - -支持以下目标市场： - -- **北美**：美国、加拿大 -- **欧洲**：德国、英国、法国、意大利、西班牙 -- **东南亚**：新加坡、马来西亚、泰国、越南、菲律宾 -- **澳洲**：澳大利亚、新西兰 - -每个市场都包含以下信息： - -- **偏好**：消费者对产品的偏好（如高品质、环保材料、性价比等） -- **价格敏感度**：消费者对价格的敏感程度（高、中、低） -- **物流成本因素**：物流成本相对于基准成本的倍数 - -#### 2.1.3 选品算法 - -选品算法的核心是根据产品类别和目标市场生成个性化的选品建议。目前的实现包括： - -1. **基于规则的选品**：根据预定义的规则，为不同的产品类别和目标市场推荐合适的产品 -2. **市场趋势分析**：基于历史销售数据和市场研究报告，分析当前的市场趋势和热门产品 -3. **竞争分析**：分析目标市场的竞争情况，包括主要竞争对手、产品价格、销售渠道等 - -### 2.2 对话功能 - -#### 2.2.1 对话流程 - -对话功能的核心是构建一个能够理解用户需求并提供个性化回复的对话流程。目前的实现包括： - -1. **意图识别**：根据用户输入的消息，识别用户的意图（如选品咨询、市场趋势查询、物流建议等） -2. **消息处理**：根据用户的意图，调用相应的处理函数，生成回复内容 -3. **回复生成**：使用AI大模型生成自然语言回复，确保回复的准确性和友好性 - -#### 2.2.2 快速选项 - -为了提高用户体验，提供了几个快速选项按钮，用户可以点击这些按钮快速获取常见问题的答案。目前的快速选项包括： - -- 露营装备选品建议 -- 徒步登山市场趋势 -- 水上运动销售策略 -- 跨境物流建议 - -## 3. AI大模型集成 - -### 3.1 模型选择 - -使用LazyLLM框架集成了多种AI大模型，包括： - -1. **豆包模型**：优先使用豆包模型进行自然语言处理和对话 -2. **OpenAI模型**：如果豆包模型不可用，将使用OpenAI模型作为后备 -3. **本地模型**：如果没有可用的在线模型，将尝试加载本地模型 -4. **模拟模型**：如果所有模型都不可用，将使用模拟模型作为最后的后备方案 - -### 3.2 模型初始化流程 - -模型初始化流程如下： - -1. **尝试加载本地模型**：首先尝试从本地加载模型，如果本地模型可用则使用本地模型 -2. **尝试使用在线模型**：如果本地模型不可用，则尝试使用在线模型（优先使用豆包模型，其次使用OpenAI模型） -3. **使用模拟模型**：如果所有模型都不可用，则使用模拟模型作为最后的后备方案 - -### 3.3 API密钥设置 - -如果您想使用真实的AI大模型，可以设置以下环境变量： - -```bash -# 豆包API密钥（推荐） -export DOUBAO_API_KEY=your_doubao_api_key - -# 或者OpenAI API密钥 -export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key -``` - -## 4. Web应用实现 - -### 4.1 技术栈 - -Web应用采用以下技术栈： - -- **Flask**：Web应用框架 -- **HTML5**：页面结构 -- **CSS3**：页面样式 -- **JavaScript**：页面交互 - -### 4.2 页面结构 - -Web应用包含以下主要页面： - -1. **首页**：包含快速选品面板、聊天窗口和快速选项按钮 -2. **聊天窗口**：用户与智能助手进行实时对话的界面 -3. **选品建议面板**：显示根据用户选择生成的选品建议 - -### 4.3 交互功能 - -Web应用包含以下交互功能： - -1. **快速选品**：用户可以选择产品类别和目标市场，获取选品建议 -2. **实时对话**：用户可以与智能助手进行实时对话，获取个性化的选品建议 -3. **快速选项**：用户可以点击快速选项按钮，快速获取常见问题的答案 -4. **响应式设计**：页面可以根据不同的设备屏幕大小进行自适应调整 - -## 5. 安装和运行 - -### 5.1 安装依赖 - -```bash -pip install -r requirements.txt -``` - -### 5.2 运行Web应用 - -```bash -python index.py -``` - -应用将在 http://localhost:5000 启动，您可以在浏览器中访问该地址使用智能助手。 - -## 6. 扩展和改进 - -### 6.1 增加更多产品类别 - -逐步增加更多的户外用品类别，如冬季运动装备、户外运动服装等。 - -### 6.2 扩展更多目标市场 - -增加更多的跨境电商市场，如中东、拉美等。 - -### 6.3 优化选品算法 - -基于更多的市场数据和用户反馈，不断优化选品算法的准确性和实用性。 - -### 6.4 增加数据分析功能 - -提供更多的数据分析工具，帮助用户了解市场趋势和竞争情况。 - -### 6.5 支持多语言 - -逐步增加对多种语言的支持，包括英语、西班牙语、法语等。 - -## 7. 故障排除 - -### 7.1 模型加载失败 - -如果模型加载失败，可能是以下原因： - -1. **API密钥未设置**：如果您想使用真实的AI大模型，需要设置相应的API密钥 -2. **网络问题**：如果您使用在线模型，需要确保网络连接正常 -3. **本地模型路径不正确**：如果您使用本地模型，需要确保本地模型路径正确 - -### 7.2 Web应用无法启动 - -如果Web应用无法启动，可能是以下原因： - -1. **端口被占用**：如果端口5000被占用，您可以尝试使用其他端口 -2. **依赖未安装**：如果依赖未安装，您需要先安装所有依赖 -3. **Python版本不兼容**：如果Python版本低于3.8，您需要升级Python版本 - -### 7.3 选品建议不准确 - -如果选品建议不准确，可能是以下原因： - -1. **市场数据过时**：如果市场数据过时，您需要更新市场数据 -2. **选品算法不完善**：如果选品算法不完善，您需要优化选品算法 -3. **用户输入不准确**：如果用户输入不准确，您需要提供更准确的输入 - -## 8. 许可证 - -本项目采用MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发本项目的代码。 +``` \ No newline at end of file -- Gitee