AIGC、LLM 加持下的地图特征笔记内容生产系统架构设计

news2024/11/15 18:52:56

文章目录

- 背景
- 构建自动化内容生产平台
- - 系统架构设计
  - 架构详细设计
  - 流程介绍
  - - 笔记来源
    - - 笔记抓取干预
    - 笔记 AIGC 赋能
    - 笔记 Rule 改写
    - 笔记特征库构建
- 附录
- - Bash Cron 定时任务
  - Golang 与 Pyhon AIGC 实践
- 小结

背景

在大模型的浪潮下，ChatGPT、Sora、Gemini、文言一心等新技术不断涌现。如何将新技术融合至业务落地，开辟新赛道、提升产品竞争力是大家比较关心的。因为一旦新融合场景契合可行，对人们生产、生活将是里程碑的创新、跃进。

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本文将介绍基于 LLM[大模型]、利用 AIGC 为笔记生产赋能。

主要场景为地图。可简要概括为，利用人工智能手段生成地图类特征笔记，以便于在地图类场景分发【商业路径这里不做赘述】。

注：地图场景可替换为其他场景，前提是具备其垂类场景的模型。

构建自动化内容生产平台

要实现在地图垂类场景下笔记的分发，需要稳定的、高质的内容不断生成。形成规模化后，用户习惯、心智才会逐渐培养、形成。

就持续性、规模化而言，自动化是达成目标的之一路径。

首要任务是搭建一个可自动化生产内容的系统。同时，构建内容管理平台，是为了支持：数据量化、手动干预(紧急上/下线)、内容提质等衍生能力。

系统架构设计

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架构详细设计

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流程介绍

笔记来源

在实际场景中，笔记来源并不能像 “测试” 或者 “Demo” 一样，随便给几个 Prompt ，利用模型生成一篇。这样的笔记也不会被用户人群关注，没有实用、情感、或者其他价值。

就有价值的笔记源来说，实时咨询、财经、文娱、旅游…等垂类信息是较好的来源。

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我们可以通过爬虫，对新闻类、财经类、旅游类…等网站进行内容抓取，作为笔记数据源。

笔记抓取干预

有了稳定的数据源之后，需要对内容进行清洗、过滤，通过 “漏洞策略” ，提出契合 “地图特征“ 的笔记。

这里的策略可以是简单的黑白名单，主要是进行 ”粗筛“ ，精细化的清洗将会交给 LLM 处理。

笔记 AIGC 赋能

经过笔记抓取、粗略干预后的笔记，基本可以保证是覆盖 ”地图特征“ 的，但其中含有杂质，且缺少精细化的挂接。

比如，错误的位置信息、文章和主题的匹配度、水文、软广等杂质。
再比如，相关位置信息没有对应的 loc 位置坐标，无法构建特征数据等。

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这就需要通过 LLM 基于位置信息进行训练，进而利用模型组成系列模组，对内容重新进行赋能。

考虑到笔记文章的质量、后续的特征建库、及分发，这里主要进行下列模型处理：

Extract-model：Extrac city\loc\desc by title and content
Hitch-model：Hitch pois list info by extrac res and title\content
Filter-model：Calculate the degree of match between the POI information and the extracted information, and mark those with a
match degree lower than 0.7.
Embedding-model：Embedding Extract the vector features of the image and title.
…

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经过这些模型处理后，剩下的笔记基本上就符合后续的分发，且质量完全可以得到保证。

笔记 Rule 改写

AIGC 赋能后，在实际生产中发现，人工智能并不能解决全部问题。

像文本换行、特殊字符处理、文本提示/引导词/敏感词过滤，还是需要辅助以规则，进行外层兜底策略处理，对笔记进行改写。

笔记特征库构建

TODO

附录

Bash Cron 定时任务

* 具体脚本代码可私信。
* * * * * cd /home/map/work/cron && sh import.sh >/dev/null 2>&1
*/10 * * * * cd /home/map/work/cron && sh consumer.sh >/dev/null 2>&1

Golang 与 Pyhon AIGC 实践

    output, err := exec.Command("python3", rootDir+"/scripts/handler.py", url, fileName, env.RootDir()+"/imgfile/").CombinedOutput()

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
import re
import sys
import json
# 检查文件是否存在，如果不存在则创建
if not os.path.exists(LOCKFILE):
    with open(LOCKFILE, 'w') as f:
        f.write('0')  # 写入初始并发计数
# 最大并发数
MAX_CONCURRENT = 4
......