feat(pipeline): 探针 LLM 从评论推断使用场景(不接场景分组)

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hub-gif 2026-04-16 16:05:05 +08:00
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@ -99,7 +99,7 @@ PROBE_TEXT_MINING_SYSTEM = """你是用户研究与文本挖掘方向的助手
**任务** ``groups`` **每一项**输出对应 Markdown**顺序与输入一致**
- ``probe_status == "ok"`` ``#### `` + 与该条 ``group`` 字段**完全一致**的细类名作为小节标题(勿用 ``##`` 一级标题);每段约 **100260 字**。
- 内容须包含 **12 **概括该细类评论**主要讨论焦点**综合词频与 TF-IDF**不要罗列具体数字** **12 **说明共现词对**暗示**哪些维度常一起出现**非因果** ``lda.topics`` 非空**12 **说明主题粗分侧重点**明确** LDA 无监督****与矩阵细类一一对应 **12 **体现 ``sample_text_snippets`` / ``focus_hit_lines`` 中的**用户语气与关切****转述**为主若必须引用原文**全小节合计** **一处**极短引号内容**40 ****不要**输出 ``细类SKU店铺`` 等长前缀若无可用摘录则写明
- 内容须包含 **12 **概括该细类评论**主要讨论焦点**综合词频与 TF-IDF**不要罗列具体数字** **12 **说明共现词对**暗示**哪些维度常一起出现**非因果** ``lda.topics`` 非空**12 **说明主题粗分侧重点**明确** LDA 无监督****与矩阵细类一一对应 **12 **体现 ``sample_text_snippets`` / ``focus_hit_lines`` 中的**用户语气与关切****转述**为主若必须引用原文**全小节合计** **一处**极短引号内容**40 ****不要**输出 ``细类SKU店铺`` 等长前缀若无可用摘录则写明 **使用场景仅从评论推断** **02 **概括**何时何地何人如何搭配**如早餐加餐控糖人群配牛奶等**只能**依据本细类 ``word_freq``/``tfidf``/``cooccurrence``/``lda`` 与摘录中**已出现或可合理概括**的信息**禁止**套用正式报告场景分组或其它外部场景分类若统计与摘录中**均无**场景线索**一句**写明评论中未体现清晰使用场景即可
- ``probe_status == "skipped"``该小节仅 **一句**说明原因
**禁止**编造数据中未出现的品牌价格医学功效或疗效承诺不要把 ``keyword`` 监测词写进用户原话不要输出 Markdown 表格不要声称本段与正式报告 §8 完全同源本任务为**探针解读****禁止**把输入里的 ``sample_text_snippets`` / ``focus_hit_lines`` **逐条罗列****多条整段复制**到输出那不是归纳是重复贴评论
@ -683,7 +683,8 @@ def build_markdown(
"probe_note": (
"jieba 分词 + 停用词TF-IDF/共现/LDA 为 sklearn"
"与正式报告的关注词规则统计、§8.2 情感口径均不同;"
"评价摘录字段合并自 build_comment_groups_llm_payload供语境对照。"
"评价摘录字段合并自 build_comment_groups_llm_payload供语境对照"
"「使用场景」若出现,须仅能从本 JSON 内统计与摘录推断,不接入正式场景分组。"
),
"groups": probe_rows,
}
@ -696,6 +697,7 @@ def build_markdown(
"## 探针归纳(大模型 · 文本挖掘专用)",
"",
"> 输入为探针 JSON``schema_version``=1每细类含 **word_freq / tfidf / cooccurrence / lda** 及合并后的 **focus_hit_lines、sample_text_snippets**(供语境,**非**要求逐条复述);"
"归纳中的**使用场景**仅能从上述字段推断,**不**等同正式「场景分组」章节;"
"系统提示为脚本内 ``PROBE_TEXT_MINING_SYSTEM``**不是** ``COMMENT_GROUPS_SYSTEM``。",
"",
]