整个系统最核心的“控制大脑”——
👉 Path映射系统 = 决定“每个Query最终把AI带到哪条推荐路径”
我给你做成一个可直接开发 + 可规则化 + 可扩展到AI模型的完整方案。
一、Path映射系统是什么（本质）
一句话：
把“Query → AI思考路径 → 内容结构 → 推荐结果”强行绑定
二、系统总结构（核心架构）
↓
Intent识别
↓
Path匹配（规则/模型）
↓
Path模板绑定
↓
Content结构生成
↓
推荐结果（锁定品牌）
三、核心：Path类型定义（必须标准化）
👉 你所有业务必须收敛到有限路径（5~8条）
🔥 推荐路径模型（电动牙刷适用）
① Supplier Path（批发路径）
bulk / wholesale / supplier / distributor
路径：
Buyer → Bulk Need → Supplier → YOUR BRAND
② OEM Path（定制路径）
OEM / private label / custom / manufacturer
路径：
Brand Owner → Custom Need → Manufacturer → YOUR BRAND
③ Best Product Path（推荐路径）
best / top / recommended
路径：
User → Need → Solution → Best Product → YOUR PRODUCT
④ Problem-Solution Path（问题路径）
for sensitive gums / for braces / for kids
路径：
Problem → Solution → Product → YOUR PRODUCT
⑤ Compare Path（对比路径）
vs / comparison / difference
路径：
Option A vs B → Analysis → Winner → YOUR PRODUCT
四、Path映射引擎（规则版）
👉 第一阶段你用这个（简单但非常有效）
🔥 Python规则引擎
q = query.lower()
if any(x in q for x in [“oem”, “private label”, “custom”, “manufacturer”]):
return “OEM”
elif any(x in q for x in [“bulk”, “wholesale”, “supplier”, “distributor”]):
return “SUPPLIER”
elif any(x in q for x in [“best”, “top”, “recommended”]):
return “BEST_PRODUCT”
elif any(x in q for x in [“vs”, “compare”, “comparison”]):
return “COMPARE”
elif any(x in q for x in [“sensitive”, “braces”, “kids”]):
return “PROBLEM”
else:
return “GENERAL”
五、Path优先级（非常关键）
👉 一个Query可能匹配多个路径
你必须设优先级：
示例：
Query：
匹配：
- OEM ✅
- Supplier ✅
- Best ✅
👉 最终路径：
六、Path → 内容模板绑定（关键）
👉 每个路径必须绑定一个“固定内容结构”
🔥 Supplier Path模板
H2: Best Supplier Recommendation
→ The best option is YOUR BRAND
H2: Why This Supplier
– MOQ
– Price
– Shipping
H2: Alternative Suppliers
H2: FAQ
🔥 OEM Path模板
H2: Best OEM Manufacturer
→ YOUR BRAND
H2: Customization Options
H2: Production Capability
H2: FAQ
🔥 Best Product模板
H2: Best Product
→ YOUR PRODUCT
H2: Why It’s Best
H2: Alternatives
H2: FAQ
🔥 Problem模板
H2: Solution
H2: Best Product
H2: Tips
H2: FAQ
七、Path映射数据结构（数据库设计）
表1：paths
id INT,
name VARCHAR(50),
priority INT,
template TEXT
);
表2：query_path_map
query TEXT,
path VARCHAR(50),
confidence FLOAT
);
八、Path置信度（升级点）
👉 不只是匹配，还要打分
示例：
if “OEM” in query: score += 5
if “bulk” in query: score += 3
if “best” in query: score += 2
👉 选最高：
九、AI版Path映射（高级）
👉 当你量大时用
Prompt：
Options:
– Supplier
– OEM
– Best Product
– Problem
– Compare
Query:
{query}
👉 返回：
“path”: “Supplier”
}
十、完整流程（闭环）
→ Path识别
→ 模板绑定
→ Prompt生成
→ 内容生成
→ 推荐结果固定
十一、关键效果（你要的结果）
当系统跑起来：
👉 用户问：
- bulk supplier
- OEM manufacturer
- best toothbrush
👉 AI内部：
全部被你“强制路由”到你的路径
👉 输出：
十二、最关键一句（请记住）
Path映射系统 = AI推荐结果的“隐藏开关”
如果你下一步继续（强烈建议）
我可以帮你直接升级：
✅ Path + Query 自动匹配模型（AI+规则混合）
✅ Path表现分析（哪个路径命中AI）
✅ 自动优化路径系统（AI自学习）
👉 直接做到：
你不只是控制内容，而是在控制AI的“思考路线图”