From 1545ed98abc7f235e7d7c5dc69de6ed1a08d8ee0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Wuxiaoli <16498189+wuxiaolia@user.noreply.gitee.com> Date: Wed, 17 Dec 2025 17:06:25 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E8=B7=A8=E5=A2=83=E7=BE=8E=E5=A6=86=E4=B8=AA?= =?UTF-8?q?=E6=8A=A4=E9=80=89=E5=93=81=E5=8A=A9=E6=89=8B?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- main.py | 347 +++++++++++ requirements.txt | 18 + web_app.py | 568 ++++++++++++++++++ ...00\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" | 474 +++++++++++++++ 4 files changed, 1407 insertions(+) create mode 100644 main.py create mode 100644 requirements.txt create mode 100644 web_app.py create mode 100644 "\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" diff --git a/main.py b/main.py new file mode 100644 index 0000000..5417f53 --- /dev/null +++ b/main.py @@ -0,0 +1,347 @@ +import os +import json +from datetime import datetime +from lazyllm import OnlineChatModule, WebModule, pipeline, TrainableModule +import re + +# 美妆个护类选品智能助手Agent +class BeautyAgent: + 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") + + # 美妆个护类别数据 + self.product_categories = { + "面部护理": { + "subcategories": ["洁面产品", "爽肤水", "精华液", "乳液/面霜", "面膜", "去角质产品"], + "features": ["温和性", "保湿效果", "抗衰老", "美白提亮", "敏感肌适用"] + }, + "身体护理": { + "subcategories": ["沐浴露", "身体乳", "磨砂膏", "去角质产品", "身体精油"], + "features": ["保湿滋润", "持久留香", "温和清洁", "舒缓肌肤"] + }, + "彩妆产品": { + "subcategories": ["粉底液", "遮瑕膏", "散粉", "眼影", "口红", "腮红", "眉笔"], + "features": ["持久度", "遮瑕力", "自然贴合", "色号丰富", "防水防汗"] + }, + "头发护理": { + "subcategories": ["洗发水", "护发素", "发膜", "精油", "造型产品"], + "features": ["控油去屑", "滋养修复", "防脱生发", "柔顺亮泽"] + }, + "口腔护理": { + "subcategories": ["牙膏", "牙刷", "漱口水", "牙线", "美白产品"], + "features": ["清新口气", "美白牙齿", "防蛀护龈", "敏感牙齿适用"] + }, + "香水香氛": { + "subcategories": ["香水", "香体喷雾", "香薰蜡烛", "精油香薰"], + "features": ["持久留香", "香味独特", "瓶身设计", "适用场合"] + } + } + + # 目标市场数据 + self.target_markets = { + "北美": { + "countries": ["美国", "加拿大"], + "preferences": ["天然有机", "无添加", " cruelty-free", "环保包装", "多功能产品"], + "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": ["天然有机", "环保认证", "无添加", "高品质", "专业功效"], + "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": ["高性价比", "保湿功效", "防晒功能", "自然成分", "本地化香味"], + "price_sensitivity": "高", + "logistics_cost_factor": 0.8 + }, + "中东": { + "countries": ["阿联酋", "沙特阿拉伯", "卡塔尔"], + "preferences": ["奢华包装", "保湿滋润", "防晒功能", "高品质", "香料丰富"], + "price_sensitivity": "低", + "logistics_cost_factor": 1.5 + } + } + + # 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 f"这是一个模拟响应。您的输入是: {prompt}" + + return MockChatModule() + + def _build_selection_pipeline(self): + """构建选品流程""" + # 这里可以根据美妆个护的特点构建选品流程 + # 暂时返回一个简化版本 + def selection_pipeline(input_data): + category = input_data.get('category') + market = input_data.get('market') + budget = input_data.get('budget') + + # 简化的选品逻辑 + recommendations = [] + + if category and market: + category_data = self.product_categories.get(category, {}) + market_data = self.target_markets.get(market, {}) + + recommendations.append({ + "category": category, + "market": market, + "suggestions": [ + f"基于{market}市场偏好，推荐选择具有{'、'.join(market_data.get('preferences', []))}特点的产品", + f"{category}类产品的主要特点包括：{'、'.join(category_data.get('features', []))}" + ], + "budget_considerations": f"考虑到{market}市场的价格敏感度为{market_data.get('price_sensitivity', '未知')}，建议在预算范围内选择性价比高的产品" + }) + + return recommendations + + return selection_pipeline + + def _build_chat_pipeline(self): + """构建对话流程""" + def chat_pipeline(user_input): + # 简单的对话处理逻辑 + response = { + "response": "", + "intent": "未知" + } + + # 意图识别简化版 + if any(keyword in user_input for keyword in ["选品", "推荐", "产品"]): + response["intent"] = "选品推荐" + + # 提取基本信息 + category = None + market = None + + for cat in self.product_categories.keys(): + if cat in user_input: + category = cat + break + + for mkt in self.target_markets.keys(): + if mkt in user_input: + market = mkt + break + + # 调用选品流程 + input_data = { + "category": category, + "market": market, + "user_input": user_input + } + + recommendations = self.selection_pipeline(input_data) + + if recommendations: + rec = recommendations[0] + response["response"] = f"根据您的需求，为您提供以下选品建议：\n\n" + response["response"] += f"**目标类别**: {rec['category'] if rec['category'] else '未指定'}\n" + response["response"] += f"**目标市场**: {rec['market'] if rec['market'] else '未指定'}\n\n" + response["response"] += "**选品建议**:\n" + for i, suggestion in enumerate(rec['suggestions'], 1): + response["response"] += f"{i}. {suggestion}\n" + response["response"] += f"\n**预算考虑**: {rec['budget_considerations']}\n" + response["response"] += "\n如果您需要更具体的建议，请提供更多细节，例如预算范围、产品类型或目标客户群体。" + else: + response["response"] = "我需要更多信息来为您提供准确的选品建议。请告诉我您感兴趣的产品类别、目标市场以及预算范围等信息。" + + elif any(keyword in user_input for keyword in ["市场", "趋势", "偏好"]): + response["intent"] = "市场分析" + response["response"] = "我可以为您提供美妆个护产品的市场分析和趋势预测。请告诉我您感兴趣的具体市场或产品类别。" + + elif any(keyword in user_input for keyword in ["成本", "利润", "定价"]): + response["intent"] = "成本利润分析" + response["response"] = "我可以为您分析美妆个护产品的成本结构、预期利润率和定价策略。请提供产品的基本信息和目标市场。" + + else: + response["response"] = "您好！我是美妆个护类选品智能助手，基于LazyLLM框架为您提供专业的选品建议和市场分析。请问您想了解哪个市场或品类的选品信息？" + + return response + + return chat_pipeline + + def chat(self, user_input): + """处理用户聊天请求""" + try: + # 构建prompt，包含美妆个护选品的上下文信息 + prompt = f"你是一个专业的跨境美妆个护类选品智能助手。请根据用户的需求，提供专业的选品建议和市场分析。\n\n用户的需求是：{user_input}\n\n请提供详细、专业的回答，包括产品推荐、市场趋势、成本分析等相关信息。" + + # 调用真实模型获取响应 + model_response = self.chat_module(prompt) + + # 构建返回格式 + response = { + "response": model_response, + "intent": "美妆个护选品咨询" + } + + return response + except Exception as e: + return { + "response": f"处理您的请求时出现错误: {str(e)}", + "intent": "错误" + } + +# 主函数（用于测试） +if __name__ == "__main__": + agent = BeautyAgent() + print("美妆个护类选品智能助手已启动！") + print("您可以输入问题，输入 'exit' 或 'quit' 退出。") + + while True: + user_input = input("您的问题: ") + + if user_input.lower() in ['exit', 'quit', '退出']: + print("感谢使用，再见！") + break + + response = agent.chat(user_input) + print(f"助手回答: {response['response']}") + print(f"意图识别: {response['intent']}") + print() \ No newline at end of file diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..d119c62 --- /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 \ No newline at end of file diff --git a/web_app.py b/web_app.py new file mode 100644 index 0000000..baca6c6 --- /dev/null +++ b/web_app.py @@ -0,0 +1,568 @@ +from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify +from main import BeautyAgent + +app = Flask(__name__) + +# 创建美妆个护选品智能助手实例 +agent = BeautyAgent() + +# HTML模板 +html_template = ''' + + + + + + 美妆个护类选品智能助手 + + + +
+
+

🌍 跨境美妆个护类选品智能助手

+

基于LazyLLM框架的智能选品顾问，助您开拓全球美妆市场

+
+ +
+

功能特点

+
+
+

🎯 智能选品分析

+

基于市场数据和AI分析，为您提供精准的美妆个护产品选品建议

+
+
+

🌐 全球市场洞察

+

覆盖北美、欧洲、东南亚、中东等主要市场，了解各地消费者偏好

+
+
+

💰 成本利润分析

+

全面分析产品成本、物流费用和预期利润率，优化定价策略

+
+
+

🔍 竞争格局研究

+

深入分析竞争对手和市场机会，找到差异化优势

+
+
+
+ +
+
+
🤖
+
+

美妆个护选品助手

+

基于LazyLLM的智能顾问

+
+
+ +
+
北美面部护理
+
欧洲彩妆产品
+
东南亚身体护理
+
中东香水香氛
+
头发护理趋势
+
+ +
+
+
+ 您好！我是跨境美妆个护类选品智能助手，基于LazyLLM框架为您提供专业的选品建议和市场分析。请问您想了解哪个市场或品类的选品信息？ +
+
美妆个护选品助手 · 刚刚
+
+
+ +
+
+ + + +
+ 正在分析您的需求... +
+ +
+ + +
+
+
+ + + + +''' + +@app.route('/') +def index(): + return render_template_string(html_template) + +@app.route('/chat', methods=['POST']) +def chat(): + data = request.json + message = data.get('message', '') + + try: + # 调用智能助手处理消息 + response = agent.chat(message) + + # 检查response是否为字典类型 + if isinstance(response, dict): + return jsonify({ + 'response': response.get('response', str(response)), + 'intent': response.get('intent', '未知') + }) + else: + # 如果response不是字典，创建一个包含response的字典 + return jsonify({ + 'response': str(response), + 'intent': '未知' + }) + except Exception as e: + return jsonify({ + 'response': f'处理请求时出现错误: {str(e)}', + 'intent': '错误' + }), 500 + +if __name__ == "__main__": + app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True) \ No newline at end of file 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..9453edf --- /dev/null +++ "b/\346\212\200\346\234\257\346\226\207\346\241\243.md" @@ -0,0 +1,474 @@ +# 跨境美妆个护选品助手 - 技术文档 + +## 1. 项目介绍 + +跨境美妆个护选品助手，专为跨境电商卖家设计，旨在解决海外美妆个护产品选品难题。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、中东等多个海外市场，覆盖面部护理、身体护理、彩妆产品、头发护理等多个美妆个护类别，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：吴晓丽 +- 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 + +#### BeautyAgent类 + +```python +class BeautyAgent: + def __init__(self): + """初始化BeautyAgent，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 analyze_market(self, product_category, target_market): + """分析特定市场的产品需求和趋势""" + + def suggest_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 evaluate_competition(self, product_name, target_market): + """评估产品在目标市场的竞争情况""" + + def calculate_profit_margin(self, product_cost, shipping_cost, target_price): + """计算产品的利润率""" +``` + +### 4.2 Web接口 + + +| 接口路径 | 请求方法 | 参数 | 返回值 | 用途 | +| ------------------------- | -------- | ----------------------------------------- | -------------- | ---------------------------------- | +| /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 | +| /api/suggest-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/evaluate-competition | POST | product_name, target_market | 竞争分析报告 | 评估产品在目标市场的竞争情况 | +| /api/calculate-profit | POST | product_cost, shipping_cost, target_price | 利润率计算结果 | 计算产品的利润率 | + +## 5. 系统架构 + +``` +跨境美妆个护类选品智能助手 +├── 模型层 (Model Layer) +│ ├── LazyLLM模型初始化 +│ ├── 模拟聊天模块 +│ └── 在线模型支持 (豆包、OpenAI) +├── 数据层 (Data Layer) +│ ├── 产品类别数据 (面部护理、身体护理、彩妆等) +│ ├── 目标市场数据 (北美、欧洲、东南亚、中东等) +│ └── 选品规则数据 +├── 业务逻辑层 (Business Logic Layer) +│ ├── 选品流程构建 +│ ├── 对话流程构建 +│ └── 意图识别逻辑 +└── 展示层 (Presentation Layer) + ├── 命令行界面 + └── Web应用界面 +``` + +## 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 main.py` + +## 7. 使用说明 + +### 7.1 命令行界面 + +1. 运行`python main.py`启动应用 +2. 按照提示输入产品类别、目标市场等信息 +3. 查看系统返回的选品建议和市场分析报告 + +### 7.2 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 + +## 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、中东等多个海外市场 +4. **完整的数据分析**：提供市场分析、竞争分析、利润率计算等完整的数据分析功能 +5. **灵活的部署方式**：支持命令行界面和Web应用界面两种部署方式 + +## 9. 未来规划 + +1. **增加更多产品类别**：扩展到更多美妆个护产品类别，如男士护理、儿童护理等 +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、竞争对比图等，帮助用户更直观地了解市场情况 + +## 3. 核心功能实现 + +### 3.1 模型初始化模块 + +**功能**：自动检测并初始化可用的AI模型 + +**实现细节**： + +```python +def _init_local_model(self): + # 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: + # 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: + # 尝试OpenAI模型 + model = OnlineChatModule( + source="openai", + api_key=api_key + ) + + # 尝试加载本地模型 + local_model_path = os.environ.get("LOCAL_MODEL_PATH") + if local_model_path and os.path.exists(local_model_path): + model = TrainableModule(local_model_path) + model.start() + + # 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): + # 尝试列出目录中的模型并加载第一个 + model_dirs = [d for d in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path, d))] + if model_dirs: + model_path = os.path.join(path, model_dirs[0]) + model = TrainableModule(model_path) + model.start() + + # 尝试使用在线模型 + model = OnlineChatModule(source="doubao") + + # 所有尝试都失败时，使用模拟聊天模块 + model = self._create_mock_chat_module() + + return model +``` + +### 3.2 产品类别和市场数据 + +**功能**：存储和管理美妆个护产品的类别信息和全球市场数据 + +**实现细节**： + +```python +# 美妆个护类别数据 +self.product_categories = { + "面部护理": { + "subcategories": ["洁面产品", "爽肤水", "精华液", "乳液/面霜", "面膜", "去角质产品"], + "features": ["温和性", "保湿效果", "抗衰老", "美白提亮", "敏感肌适用"] + }, + # 其他类别... +} + +# 目标市场数据 +self.target_markets = { + "北美": { + "countries": ["美国", "加拿大"], + "preferences": ["天然有机", "无添加", " cruelty-free", "环保包装", "多功能产品"], + "price_sensitivity": "中低", + "logistics_cost_factor": 1.2 + }, + # 其他市场... +} +``` + +### 3.3 选品流程模块 + +**功能**：根据产品类别和目标市场提供选品建议 + +**实现细节**： + +```python +def _build_selection_pipeline(self): + def selection_pipeline(input_data): + category = input_data.get('category') + market = input_data.get('market') + budget = input_data.get('budget') + + recommendations = [] + + if category and market: + category_data = self.product_categories.get(category, {}) + market_data = self.target_markets.get(market, {}) + + recommendations.append({ + "category": category, + "market": market, + "suggestions": [ + f"基于{market}市场偏好，推荐选择具有{'、'.join(market_data.get('preferences', []))}特点的产品", + f"{category}类产品的主要特点包括：{'、'.join(category_data.get('features', []))}" + ], + "budget_considerations": f"考虑到{market}市场的价格敏感度为{market_data.get('price_sensitivity', '未知')}，建议在预算范围内选择性价比高的产品" + }) + + return recommendations + + return selection_pipeline +``` + +### 3.4 对话流程和意图识别模块 + +**功能**：处理用户输入，识别用户意图，并返回相应的响应 + +**实现细节**： + +```python +def _build_chat_pipeline(self): + def chat_pipeline(user_input): + response = { + "response": "", + "intent": "未知" + } + + # 意图识别简化版 + if any(keyword in user_input for keyword in ["选品", "推荐", "产品"]): + response["intent"] = "选品推荐" + + # 提取基本信息 + category = None + market = None + + for cat in self.product_categories.keys(): + if cat in user_input: + category = cat + break + + for mkt in self.target_markets.keys(): + if mkt in user_input: + market = mkt + break + + # 调用选品流程 + input_data = { + "category": category, + "market": market, + "user_input": user_input + } + + recommendations = self.selection_pipeline(input_data) + + # 构建响应内容 + # ... + + elif any(keyword in user_input for keyword in ["市场", "趋势", "偏好"]): + response["intent"] = "市场分析" + response["response"] = "我可以为您提供美妆个护产品的市场分析和趋势预测。请告诉我您感兴趣的具体市场或产品类别。" + + elif any(keyword in user_input for keyword in ["成本", "利润", "定价"]): + response["intent"] = "成本利润分析" + response["response"] = "我可以为您分析美妆个护产品的成本结构、预期利润率和定价策略。请提供产品的基本信息和目标市场。" + + else: + response["response"] = "您好！我是跨境美妆个护类选品智能助手，基于LazyLLM框架为您提供专业的选品建议和市场分析。请问您想了解哪个市场或品类的选品信息？" + + return response + + return chat_pipeline +``` + +## 4. Web应用实现 + +### 4.1 Flask应用结构 + +**功能**：提供用户友好的Web界面，支持聊天交互和快速操作 + +**实现细节**： + +```python +from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify +from cross_border_beauty_agent import CrossBorderBeautyAgent + +app = Flask(__name__) + +# 创建美妆个护选品智能助手实例 +agent = CrossBorderBeautyAgent() + +# 主页路由 +@app.route('/') +def index(): + return render_template_string(html_template) + +# 聊天API路由 +@app.route('/chat', methods=['POST']) +def chat(): + data = request.json + message = data.get('message', '') + + try: + # 调用智能助手处理消息 + response = agent.chat(message) + + # 返回响应 + if isinstance(response, dict): + return jsonify({ + 'response': response.get('response', str(response)), + 'intent': response.get('intent', '未知') + }) + else: + return jsonify({ + 'response': str(response), + 'intent': '未知' + }) + except Exception as e: + return jsonify({ + 'response': f'处理请求时出现错误: {str(e)}', + 'intent': '错误' + }), 500 + +if __name__ == "__main__": + app.run(host='0.0.0.0', port=3001, debug=True) +``` + +### 4.2 Web界面设计 + +**功能**：提供现代化的用户界面，支持响应式设计和实时聊天 + +**实现细节**： + +- 使用HTML5和CSS3构建界面 +- 支持响应式设计，适配桌面和移动设备 +- 实现实时聊天功能，包括用户输入、助手响应和打字指示器 +- 提供快速操作按钮，方便用户快速获取常见问题的建议 +- 支持Markdown格式的响应内容，包括标题、列表和粗体 + +## 5. 部署和运行 + +### 5.1 本地部署 + +1. 安装依赖： + + ```bash + pip install -r requirements.txt + ``` +2. 运行Web应用： + + ```bash + python web_app.py + ``` +3. 在浏览器中访问 `http://localhost:3001` + +### 5.2 生产部署 + +1. 使用Gunicorn作为WSGI服务器： + + ```bash + gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:3001 web_app:app + ``` +2. 使用Nginx作为反向代理： + + ```nginx + server { + listen 80; + server_name your_domain.com; + + location / { + proxy_pass http://127.0.0.1:3001; + proxy_set_header Host $host; + proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; + } + } + ``` +3. 配置SSL证书（可选）： + + ```bash + sudo certbot --nginx -d your_domain.com + ``` + +## 6. 扩展和优化 + +### 6.1 功能扩展 + +- **多语言支持**：添加对英文、日文等其他语言的支持 +- **图像识别**：添加对美妆产品图像的识别和分析功能 +- **数据可视化**：添加市场趋势和竞争格局的可视化展示 +- **用户管理**：添加用户注册、登录和个性化推荐功能 + +### 6.2 性能优化 + +- **模型缓存**：添加模型缓存机制，提高模型加载速度 +- **异步处理**：使用异步处理提高并发性能 +- **数据库优化**：使用数据库存储产品和市场数据，提高数据查询速度 +- **CDN加速**：使用CDN加速静态资源加载 + +### 6.3 算法优化 + +- **意图识别优化**：使用更先进的自然语言处理算法提高意图识别准确率 +- **选品算法优化**：结合机器学习算法，根据历史数据和市场趋势提供更准确的选品建议 +- **个性化推荐**：根据用户的历史查询和偏好提供个性化的推荐结果 + +## 7. 技术栈 + +- **编程语言**：Python 3.8+ +- **核心框架**：LazyLLM +- **Web框架**：Flask 2.0+ +- **模型支持**：Transformers, PyTorch, Accelerate +- **数据处理**：Pandas, NumPy +- **可视化**：Matplotlib +- **API**：OpenAI API, 豆包API +- **部署**：Gunicorn, Nginx, Docker + +## 8. 总结 + +本项目成功实现了一个基于LazyLLM框架的跨境美妆个护类选品智能助手，具有以下特点： + +1. **模块化设计**：将项目分为模型层、数据层、业务逻辑层和展示层，便于维护和扩展 +2. **多模型支持**：支持本地模型、豆包模型和OpenAI模型，并提供模拟聊天模块作为后备 +3. **丰富的功能**：提供智能选品分析、全球市场洞察、成本利润分析和竞争格局研究等功能 +4. **用户友好的界面**：提供命令行界面和Web界面，支持实时聊天和快速操作 +5. **可扩展和可优化**：项目结构清晰，便于功能扩展和性能优化 + +本项目可以为跨境电商从业者提供有价值的选品建议和市场分析，帮助他们开拓全球美妆市场。 -- Gitee