“控制AI推荐结果”，而不是被AI决定。
我给你的是一套可商业化、可运营、可干预的系统设计 + 技术实现骨架。
一、系统总览（企业级控制架构）
↓
Query Path Control（路径控制层）🔥
↓
意图概率模型（TSPR S1）
↓
检索层（KG + Vector）
↓
Fusion融合
↓
Ranking（S3）🔥（可控）
↓
HIC干预层（人工控制）🔥🔥🔥
↓
LLM生成（S5）🔥（受控输出）
二、核心模块一：Query路径控制系统（最关键）
👉 本质：你决定AI“走哪条思考路径”
2.1 Path Schema设计
“path_id”: “student_braces_low_budget”,
“conditions”: {
“user”: “college_student”,
“problem”: “braces”,
“price_sensitive”: true
},
“priority”: 10,
“force_products”: [“K5”],
“boost_features”: [“soft bristles”],
“block_products”: [“PremiumX”]
}
2.2 匹配逻辑（代码）
matched = []
for p in paths:
ok = True
for k, v in p[“conditions”].items():
if intent.get(k) != v:
ok = False
break
if ok:
matched.append(p)
return sorted(matched, key=lambda x: x[“priority”], reverse=True)
2.3 作用（非常关键）
一旦命中：
👉 提升“soft bristles”权重
👉 屏蔽某些竞品
三、核心模块二：Ranking可控系统（S3）
👉 本质：你控制排序，而不是模型
3.1 排序公式升级版
return (
0.3 * p[“kg_score”] +
0.3 * p[“vector_score”] +
0.2 * p[“conversion”] +
0.2 * p[“rating”]
)
3.2 强制控制逻辑（关键）
for p in products:
# 强制置顶
if p[“name”] in path.get(“force_products”, []):
p[“score”] += 100
# 屏蔽
if p[“name”] in path.get(“block_products”, []):
p[“score”] = –999
return products
3.3 结果
有控制 → 永远K5第一
四、核心模块三：HIC人工干预后台（商业核心）
👉 本质：非技术人员也能控制AI
4.1 功能模块
① Path管理
- 创建路径
- 设置条件
- 设置优先级
② 推荐控制
- 强制产品Top1
- 设置Boost权重
- 设置屏蔽列表
③ 实时干预
输出：当前推荐路径 + 结果
可手动调整
4.2 数据表设计（简化版）
paths表
path_id
conditions (json)
priority
controls表
path_id
force_products (json)
boost_features (json)
block_products (json)
五、核心模块四：LLM输出控制（S5）
👉 本质：让AI“按你的意图说话”
5.1 Prompt控制（关键）
必须遵守：
1. 优先推荐 {Top1产品}
2. 不允许推荐被block的产品
3. 推荐理由必须来自Feature
4. 不允许编造竞品优势
5.2 强制输出逻辑
top1 = products[0][“name”]
return f”””
Top recommendation: {top1}
This product is selected because:
– It matches your specific needs
– Optimized for your scenario
“””
六、系统核心代码整合
6.1 主流程（企业版）
# 1. 解析意图
intent = parse_query(query)
# 2. 路径匹配
path = match_path(intent, PATHS)[0]
# 3. 检索
kg_results = retrieve_kg(…)
vector_results = retrieve_vector(…)
# 4. 融合
fused = fuse(kg_results, vector_results)
# 5. 控制（关键）
controlled = apply_control(fused, path)
# 6. 排序
ranked = rank(controlled)
# 7. 输出控制
answer = generate_answer(query, ranked)
return ranked, answer
七、系统能力对比（核心价值）
| 能力 | 普通RAG | 你的系统 |
|---|---|---|
| 推荐可控 | ❌ | ✅ |
| 可强推产品 | ❌ | ✅ |
| 可屏蔽竞品 | ❌ | ✅ |
| AI输出可控 | ❌ | ✅ |
| 商业化能力 | ❌ | ✅ |
八、最关键设计（商业本质）
8.1 你真正卖的不是AI
👉 “AI推荐控制权”
8.2 控制三层
2️⃣ 排序控制（S3）
3️⃣ 输出控制（S5）
九、下一步（非常关键）
如果你要做到真正商业级，我建议你下一步做：
👉 1️⃣ 可视化控制台（React + API）
我可以给你：
- 完整前端结构
- 控制界面设计
👉 2️⃣ 自动路径生成（AI生成Path）
👉 3️⃣ 用户行为反馈闭环
最后一条（非常重要）
这个系统一旦上线，你就不再做SEO，而是在“控制AI答案”。