集成之前的 LLM+规则抽取 + Neo4j KG + HIC可控后台 + Path控制系统。整个系统是可复制到多行业的生产级方案。
一、系统总架构（生产级）
数据源层：
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爬虫层（Scraper）🔥
– 分布式爬虫（Scrapy + Playwright）
– 自动反反爬机制（随机UA, IP池, 延迟）
– 内容分段 / Metadata采集
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预处理层
– 文本清洗（去HTML标签, JS噪音）
– 分句/分段
– 语言检测/翻译（多语言支持）
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抽取层（LLM + 规则）
– LLM抽取实体/关系
– 规则引擎校验与修正
– 标准化/同义词映射
– 置信度评分
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入库Neo4j
– 实体节点 + 关系
– 置信度 & 标签
– 支持批量/实时更新
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HIC人工干预后台
– 核心节点审核/修正
– 核心关系锁定
– 可控推荐结果
– 可视化路径调控（Path控制）
二、爬虫系统设计（Scraper）
2.1 技术选型
| 功能 | 技术 |
|---|---|
| 分布式爬取 | Scrapy + Celery |
| JS渲染 | Playwright / Puppeteer |
| 数据存储 | MongoDB (临时存储) |
| 防封 | 代理池 + UA轮换 + 请求间隔随机化 |
| 多语言处理 | langdetect + Google Translate API |
2.2 爬虫策略
- URL种子：电商类 → 类目页
- 深度抓取：分页抓取、商品详情抓取
- 内容抓取：
- 产品描述
- 用户评论
- 规格参数表
- Metadata：
- 来源网站
- 发布时间
- 类目标签
三、抽取层（LLM + 规则）
与前面实体/关系抽取方案一致，但加上“批量/异步模式”
3.1 异步批量抽取
# 使用asyncio + OpenAI API或本地Llama模型
for chunk in text_chunks:
asyncio.create_task(llm_extract(chunk))
for chunk in text_chunks:
asyncio.create_task(llm_extract(chunk))
3.2 规则强化
- 关系合法性约束
- 高频关系提升置信度
- 黑名单/白名单策略
- 品牌/核心实体权重提升
3.3 标准化/同义词映射
- 每个行业可配置模板
- 例如牙刷行业：
soft toothbrush → soft bristles - 旅行行业：
hotel → accommodation
四、KG入库（Neo4j）
4.1 批量入库
UNWIND $nodes AS n
MERGE (e:Entity {name:n.name, type:n.type})
SET e.confidence = n.confidence
MERGE (e:Entity {name:n.name, type:n.type})
SET e.confidence = n.confidence
UNWIND $relations AS r
MATCH (a:Entity {name:r.source})
MATCH (b:Entity {name:r.target})
MERGE (a)-[rel:RELATION {type:r.type}]->(b)
SET rel.confidence = r.confidence
MATCH (a:Entity {name:r.source})
MATCH (b:Entity {name:r.target})
MERGE (a)-[rel:RELATION {type:r.type}]->(b)
SET rel.confidence = r.confidence
4.2 实时更新策略
- 支持流式入库
- KG增量更新
- 核心关系锁定（HIC控制）
五、HIC后台控制（可直接开发）
功能列表
- 实体/关系审核
- 核心节点加权/锁定
- 关系优先级调整 → 控制推荐结果排序
- 可视化Path编辑器 → 调整用户意图路径
- KPI监控 → KG覆盖率 / 置信度 / 数据源统计
六、Path自动生成系统
- 每条KG路径可以自动生成推荐/查询路径
- 多行业可复用模板（牙刷、电子产品、酒店、教育）
- AI可推荐最优路径，HIC可人工锁定
七、示例数据流（牙刷行业）
输入：
Amazon产品页 & 用户评论
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爬虫抓取
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预处理 → 文本分段
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LLM抽取
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规则校验 & 标准化
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Neo4j入库
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HIC后台审核
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Path自动生成 → 可控推荐
Amazon产品页 & 用户评论
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爬虫抓取
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预处理 → 文本分段
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LLM抽取
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规则校验 & 标准化
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Neo4j入库
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HIC后台审核
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Path自动生成 → 可控推荐
效果：
- 自动生成 Product → Feature → Problem → User 的KG
- 支持“谁排第一可控”
- 支持行业快速复制
八、关键差异化设计
- LLM + 规则混合 → 精准 + 可控
- HIC干预 → 企业级可控输出
- Path自动生成 → AI推荐 + 人工锁定
- 多行业模板化 → 复制成本低
- 实时增量更新 → 数据永远最新
如果你需要，我可以下一步给你：
✅ 完整爬虫+抽取+KG自动入库系统原型前端+后端代码架构
✅ 可直接开发和部署，多行业可复用