feat(pipeline): 策略 LLM 并入宿主报告按细类的大模型归纳节选

从 competitor_analysis.md 抽取 #### 细类名 下正文；收窄矩阵分组时传入 report_matrix_group_evidence_md，并在系统提示中约定与 structured_brief 及第九章节选的分工。

Made-with: Cursor

backend/pipeline/llm/generate_strategy.py

@@ -14,7 +14,7 @@ from ..reporting.strategy_draft import (
 from .llm_client import call_llm, estimate_chat_input_tokens, llm_context_window_size
 
 STRATEGY_DATA_RULES = """**全局禁止编造（适用于输出全文各节、各表、各段；独立策略稿与报告第九章策略归纳**共用**本段，硬性）**：
-- **事实与数字**：销量、GMV、占比、价带、条数、份额、券面额、满减/满折门槛、到手价、店铺/品牌计数与排名、SKU 数、接口返回量等，**仅可**来自**本次调用输入 JSON** 中已给出的字段（策略稿为 `structured_brief`、`rules_draft_markdown` 内摘录、`report_strategy_excerpt`、`strategy_decisions`、`business_notes`；第九章嵌入为 `competitor_brief`、可选 `prior_chapter_llm_narratives`）；**禁止**凭空新增、改口径或写成「已监测证实」而无字段支撑。
+- **事实与数字**：销量、GMV、占比、价带、条数、份额、券面额、满减/满折门槛、到手价、店铺/品牌计数与排名、SKU 数、接口返回量等，**仅可**来自**本次调用输入 JSON** 中已给出的字段（策略稿为 `structured_brief`、`rules_draft_markdown` 内摘录、`report_strategy_excerpt`、可选 **`report_matrix_group_evidence_md`**（与同任务报告第五～第八章细类大模型小节同源）、`strategy_decisions`、`business_notes`；第九章嵌入为 `competitor_brief`、可选 `prior_chapter_llm_narratives`）；**禁止**凭空新增、改口径或写成「已监测证实」而无字段支撑。
 - **主体与名称**：**禁止**引入上述输入中**未出现**的**具体**品牌名、店铺名、SKU 名、商品标题作为**事实陈述**；若 `strategy_decisions`/备注/brief/节选已含则可写；否则用「头部/同类竞品」等泛称或「待业务指定对标」。
 - **用户侧表述**：**禁止**虚构评价原文、访谈引语、带引号的「用户说…」；细则见下文「§2 针对痛点要怎么做」表**痛点简述**列。
 - **促销与活动**：**禁止**编造活动名、具体规则、补贴比例；细则见下文促销与第八章探针相关条款。
@@ -44,7 +44,12 @@ STRATEGY_DATA_RULES = """**全局禁止编造（适用于输出全文各节、
 
 STRATEGY_SYSTEM = f"""你是市场策略顾问，根据**结构化监测摘要**与业务侧填写的**决策字段**，把「规则底稿」写成**短、可执行**的策略 Markdown **独立成稿**。
 
-**输入**：`rules_draft_markdown`（规则骨架，**六主轴 + 品牌四线**结构，与 `docs/demo` 市场策略稿示例同构）、`structured_brief`、`strategy_decisions`、`business_notes`；可选 `report_strategy_excerpt`。
+**输入**：`rules_draft_markdown`（规则骨架，**六主轴 + 品牌四线**结构，与 `docs/demo` 市场策略稿示例同构）、`structured_brief`、`strategy_decisions`、`business_notes`；可选 `report_strategy_excerpt`；可选 **`report_matrix_group_evidence_md`**（与所选细类对齐的宿主报告大模型归纳摘录）。
+
+**与细类收窄配套（当 JSON 含 `report_matrix_group_evidence_md` 且非空时，硬性）**：
+- **定性主题**（用户讨论焦点、卖点/配料叙事、负向体验类型、场景与关注词归纳方向等）须与该节选及 `structured_brief` **方向一致**，**禁止**另写一套与节选**明显矛盾**的品类判断。
+- **数字、份额、价带、条数**仍以 **`structured_brief` 为准**；节选与 brief 数字冲突时**采纳 brief**，勿复述冲突数字句。
+- **`report_strategy_excerpt`（第九章）** 为**全关键词任务**下的策略归纳，可能与「仅选某细类」并行存在：写**该细类**策略时以 `structured_brief` + `report_matrix_group_evidence_md` 为主；第九章仅作检索池整体方向参考，**不得**把全池结论套成该细类已证实事实。
 
 {STRATEGY_DATA_RULES}
 
@@ -114,11 +119,15 @@ def generate_strategy_draft_markdown_llm(
     generated_at_iso: str,
     strategy_decisions: dict[str, Any],
     report_strategy_excerpt: str | None = None,
+    report_matrix_group_evidence_md: str | None = None,
     report_config: dict[str, Any] | None = None,
 ) -> str:
     """
     ``report_strategy_excerpt``：与同任务宿主报告第九章「策略与机会」正文对齐的节选（见
     ``reporting.report_strategy_excerpt.load_report_strategy_excerpt``）；空字符串表示未生成或未重跑第九章大模型。
+
+    ``report_matrix_group_evidence_md``：按所选矩阵细类从 ``competitor_analysis.md`` 抽取的第五～第八章大模型小节摘录（见
+    ``reporting.report_matrix_group_evidence.load_report_matrix_group_evidence_markdown``）；用于与收窄后的 ``structured_brief`` 一并支撑策略叙事。
     """
     rules_md = build_strategy_draft_markdown(
         job_id=job_id,
@@ -130,6 +139,7 @@ def generate_strategy_draft_markdown_llm(
         report_config=report_config,
     )
     excerpt_raw = (report_strategy_excerpt or "").strip()
+    group_evidence_raw = (report_matrix_group_evidence_md or "").strip()
     sys_prompt = STRATEGY_SYSTEM
     min_comp = _min_strategy_completion_tokens()
     min_comp_relaxed = max(256, min_comp // 2)
@@ -159,6 +169,12 @@ def generate_strategy_draft_markdown_llm(
             if excerpt_raw
             else ""
         )
+        ev_max = min(24_000, max(3_000, excerpt_max + excerpt_max // 2))
+        gm = (
+            _truncate_strategy_narrative(group_evidence_raw, ev_max)
+            if group_evidence_raw
+            else ""
+        )
         if rules_max is None:
             rd = rules_md
         else:
@@ -172,6 +188,7 @@ def generate_strategy_draft_markdown_llm(
             "structured_brief": compact,
             "rules_draft_markdown": rd,
             "report_strategy_excerpt": ex,
+            "report_matrix_group_evidence_md": gm,
             "chapter8_text_mining_probe": bool(
                 report_uses_chapter8_text_mining_probe(report_config)
             ),

backend/pipeline/reporting/report_matrix_group_evidence.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+"""
+从宿主报告 ``competitor_analysis.md`` 中按细类名抽取 **Markdown 四级标题** ``#### {细类名}``
+下的正文，用于策略生成时并入「与同细类对齐」的大模型归纳（第五～第八章各块）。
+
+报告生成侧约定：矩阵/价盘/促销/评论/场景等 LLM 小节均以 ``#### `` + 与矩阵一致的细类名为小节标题
+（见 ``generate_group_summaries`` 系统提示）。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import re
+from pathlib import Path
+from typing import Literal
+
+
+def extract_level4_sections_by_group_title(md: str, group_title: str) -> list[str]:
+    """
+    返回全文内所有 ``#### {group_title}`` 小节正文（不含标题行），按出现顺序。
+    标题须与 ``group_title`` 去首尾空白后**完全一致**。
+    """
+    title = (group_title or "").strip()
+    if not title or not (md or "").strip():
+        return []
+
+    lines = md.splitlines()
+    n = len(lines)
+    blocks: list[str] = []
+    i = 0
+    while i < n:
+        line = lines[i]
+        m = re.match(r"^####\s+(.+?)\s*$", line)
+        if m and m.group(1).strip() == title:
+            i += 1
+            chunk: list[str] = []
+            while i < n:
+                nxt = lines[i]
+                if re.match(r"^####\s", nxt):
+                    break
+                if re.match(r"^###\s", nxt) or re.match(r"^##\s", nxt):
+                    break
+                if re.match(r"^#\s", nxt) and not nxt.startswith("##"):
+                    break
+                chunk.append(nxt)
+                i += 1
+            body = "\n".join(chunk).strip()
+            if body:
+                blocks.append(body)
+            continue
+        i += 1
+    return blocks
+
+
+def load_report_matrix_group_evidence_markdown(
+    run_dir: Path | str,
+    group_title: str,
+    *,
+    max_chars: int = 28_000,
+) -> tuple[str, Literal["competitor_analysis_md", "none"]]:
+    """
+    读取 ``run_dir/competitor_analysis.md``，抽取该细类在各章大模型小节下的归纳，拼接为一段 Markdown。
+
+    若文件不存在或无任何匹配小节，返回 ``("", "none")``。
+    """
+    root = Path(run_dir)
+    path = root / "competitor_analysis.md"
+    cap = max(512, int(max_chars))
+    if not path.is_file():
+        return "", "none"
+    try:
+        full = path.read_text(encoding="utf-8")
+    except OSError:
+        return "", "none"
+
+    parts = extract_level4_sections_by_group_title(full, group_title)
+    if not parts:
+        return "", "none"
+
+    intro = (
+        f"> **说明**：以下为同任务《竞品分析报告》正文中、细类「**{group_title.strip()}**」下 "
+        "「#### …」小节的**大模型归纳**摘录（按正文出现顺序拼接），"
+        "覆盖矩阵/价盘/促销/评论与场景等块中**已生成**的段落；"
+        "若某块未开 LLM 或未产出对应小节，则不会出现在此摘录中。\n\n"
+    )
+    sep = "\n\n---\n\n"
+    body = intro + sep.join(parts)
+    if len(body) <= cap:
+        return body, "competitor_analysis_md"
+    tail = "\n\n…（已截断）\n"
+    room = max(400, cap - len(tail))
+    return body[: room].rstrip() + tail, "competitor_analysis_md"
+
+
+__all__ = [
+    "extract_level4_sections_by_group_title",
+    "load_report_matrix_group_evidence_markdown",
+]

backend/pipeline/tests/test_report_matrix_group_evidence.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+"""从宿主报告 MD 按细类抽取大模型小节。"""
+from __future__ import annotations
+
+from django.test import SimpleTestCase
+
+from pipeline.reporting.report_matrix_group_evidence import (
+    extract_level4_sections_by_group_title,
+)
+
+
+class ReportMatrixGroupEvidenceTests(SimpleTestCase):
+    def test_extract_multiple_blocks_in_order(self) -> None:
+        md = """#### 细类要点归纳（大模型）
+
+> 说明
+
+#### 饼干
+A 段矩阵归纳。
+
+#### 饮料
+别的细类。
+
+---
+
+#### 细类评价与关注词要点归纳（大模型）
+
+#### 饼干
+B 段评论归纳。
+"""
+        parts = extract_level4_sections_by_group_title(md, "饼干")
+        self.assertEqual(len(parts), 2)
+        self.assertIn("A 段矩阵归纳", parts[0])
+        self.assertIn("B 段评论归纳", parts[1])
+
+    def test_no_match(self) -> None:
+        self.assertEqual(
+            extract_level4_sections_by_group_title("## 二\n", "饼干"),
+            [],
+        )

backend/pipeline/views/job_report_views.py

@@ -28,6 +28,9 @@ from ..reporting.brief_strategy_scope import (
     resolve_strategy_matrix_group_index,
 )
 from ..reporting.md_document_export import markdown_to_docx_bytes, markdown_to_pdf_bytes
+from ..reporting.report_matrix_group_evidence import (
+    load_report_matrix_group_evidence_markdown,
+)
 from ..reporting.report_strategy_excerpt import load_report_strategy_excerpt
 from ..reporting.strategy_draft import build_strategy_draft_markdown
 from ..serializers import PipelineJobSerializer, StrategyDraftRequestSerializer
@@ -184,6 +187,18 @@ class JobStrategyDraftView(APIView):
                 raw_sa if isinstance(raw_sa, dict) else None
             )
 
+        report_matrix_evidence_md = ""
+        report_matrix_evidence_src = "none"
+        if scope_idx is not None and 0 <= scope_idx < len(matrix_groups):
+            gnm = (matrix_groups[scope_idx].get("group") or "").strip()
+            if gnm:
+                report_matrix_evidence_md, report_matrix_evidence_src = (
+                    load_report_matrix_group_evidence_markdown(
+                        job.run_dir,
+                        gnm,
+                    )
+                )
+
         gen_at = timezone.now().isoformat()
         generator = (vd.get("generator") or "rules").strip()
         excerpt_src = "none"
@@ -203,6 +218,8 @@ class JobStrategyDraftView(APIView):
                     generated_at_iso=gen_at,
                     strategy_decisions=strategy_decisions,
                     report_strategy_excerpt=report_excerpt,
+                    report_matrix_group_evidence_md=report_matrix_evidence_md
+                    or None,
                     report_config=rc_job,
                 )
                 src = "llm_text_ai_crawler_v1"
@@ -235,6 +252,8 @@ class JobStrategyDraftView(APIView):
             "report_strategy_excerpt_chars": len(report_excerpt or ""),
             "matrix_groups": matrix_groups,
             "strategy_scope_applied": strategy_scope_applied,
+            "report_matrix_group_evidence_source": report_matrix_evidence_src,
+            "report_matrix_group_evidence_chars": len(report_matrix_evidence_md or ""),
         }
         return Response(body)