# VOC LLM 结构化分析 (VOC_LLM结构化)

> 基于大语言模型（[DeepSeek](https://api.deepseek.com) OpenAI 兼容 API）与本地 MLX 向量的亚马逊 VOC（Voice of Customer）评论分析流水线：合并 CSV → 清洗 → LLM 结构化 → 向量化 → 聚类与词频 → 生成 HTML 分析报告。

## 📖 目录

- [核心特性](#-核心特性)
- [环境要求](#-环境要求)
- [安装指南](#-安装指南)
- [使用说明](#-使用说明)
- [示例与输出](#-示例与输出)
- [项目结构](#-项目结构)
- [常见问题](#-常见问题)
- [参与贡献](#-参与贡献)
- [开源协议](#-开源协议)
- [联系方式与鸣谢](#-联系方式与鸣谢)

## ✨ 核心特性

- **七步全流程编排** — `main_voc分析.py` 一键串联：合并、清洗、结构化、向量化、聚类、词频、HTML 报告
- **断点续跑** — 支持 `--from-step` / `--only-step`，从任意步骤恢复，调试时节省 API 成本
- **LLM 结构化提取** — 从评论中抽取受众、痛点、方面、观点、情感等字段（`prompts/schema.yaml` 可配置）
- **本地向量化** — Apple Silicon 上运行 `Qwen3-Embedding-4B-mxfp8`（MLX），无需云端 Embedding API
- **语义聚类** — UMAP + HDBSCAN 多阶段聚类，辅以 LLM 评估簇质量自动调参
- **词频分析** — LLM 归纳专有名词 + spaCy 全量词频统计，报告内嵌词云与六类归类
- **可编辑 Prompt** — `prompts/` 目录下 Markdown / YAML 热加载，产品运营可直接改话术（见 `prompts/README.md`）
- **并行加速** — 聚类与词频在步骤 5–6 由线程池并行执行；结构化批间并行（默认 8 路）

## 🛠 环境要求

| 依赖 | 说明 |
|------|------|
| Python | >= 3.10（推荐 3.12，项目内 `310py`） |
| pip / uv | 安装 `requirements.txt` 中的包 |
| spaCy 英文模型 | 经 `uv pip` 安装 `en-core-web-sm`（见安装指南，词频步骤必需） |
| DeepSeek API Key | 结构化、聚类评估、词频、报告等 Chat 步骤 |
| 本地 Embedding 模型 | 目录 `Qwen3-Embedding-4B-mxfp8/`（约 4GB，已 gitignore，需自行下载） |
| Apple Silicon | 本地向量化依赖 MLX（M 系列芯片） |

**Chat API Key**（任选其一，勿提交到 Git）：

1. 环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY`
2. 环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY_FILE` 指向单行密钥文件
3. 项目根目录 `.deepseek_key`（单行，无引号）

可选：`DEEPSEEK_MODEL`（默认 `deepseek-v4-pro`）、`DEEPSEEK_BASE_URL`（默认 `https://api.deepseek.com`）。

## 📦 安装指南

1. 克隆项目到本地：

```bash
git clone https://git.onesvm.com/whoops/amz_review_analyse.git
cd amz_review_analyse   # 或你的本地目录名
```

2. 创建虚拟环境并安装依赖（推荐）：

```bash
uv venv 310py --python 3.12
uv pip install --python 310py/bin/python -r requirements.txt
uv pip install --python 310py/bin/python \
  "en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"
```

3. 配置 DeepSeek API Key：

```bash
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"
# 或在项目根创建 .deepseek_key（已被 .gitignore 忽略）
```

4. 准备本地 Embedding 模型（首次向量化前）：

将 `Qwen3-Embedding-4B-mxfp8` 放到项目根，或设置 `VOC_EMBED_MODEL_PATH` 指向模型目录。可从 [Hugging Face](https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-mxfp8) 下载。

5. 准备原始评论 CSV 目录（目录内所有 `*.csv` 表头须一致），例如亚马逊导出的 `*_realtime.csv`。

## 🚀 使用说明

### 全流程分析

```bash
./310py/bin/python main_voc分析.py \
  --input-dir "reviews_export" \
  --product "cat deterrent indoor" \
  --industry "Pet Supplies"
```

- `--input-dir`：原始 CSV 目录
- `--product`：产品名（写入结构化任务与报告路径）
- `--industry`：行业名，默认 `-`（可在步骤 3 写入库）
- `--keep-db`：保留已有结构化 `voc_*.sqlite`，不覆盖删除

### 加速（批间并行，默认已开启）

步骤 3 结构化默认多批并行 Chat 请求；步骤 4 向量为本地 MLX 串行批处理（勿对同一模型多线程）：

```bash
# 全流程
./310py/bin/python main_voc分析.py --input-dir "reviews_export" --product "产品名"

# 调低结构化并发（遇 429 时）
./310py/bin/python main_voc分析.py --input-dir "reviews_export" --product "产品名" \
  --struct-workers 4

# 环境变量：export VOC_STRUCT_WORKERS=8 VOC_EMBED_BATCH_SIZE=16
```

### 断点续跑

```bash
# 从向量化起续跑（步骤 4 起可省略 --product，自动读结构化库）
./310py/bin/python main_voc分析.py --from-step 4 --keep-db

# 仅重跑词频（复用已有 voc_terms.json）
./310py/bin/python main_voc分析.py --from-step 6 --skip-wordfreq-llm

# 仅重新生成 HTML 报告
./310py/bin/python main_voc分析.py --only-step 7
```

### 其他常用参数

| 参数 | 说明 |
|------|------|
| `--clean-intermediates` | 报告成功后删除中间 csv/sqlite，减少磁盘占用 |
| `--filter-small-clusters` | 报告仅保留簇内评论占比 ≥ 10% 的簇 |
| `--save-llm-raw` | 将报告 LLM 原文保存为 `report_llm_raw.txt`，调试时使用 |

### 程序式调用

```python
from pathlib import Path
from main_voc分析 import run_voc_analysis

result = run_voc_analysis(
    input_dir=Path("reviews_export"),
    industry="Pet Supplies",
    product_name="cat deterrent indoor",
    from_step=1,
    clean_databases=True,
)
print(result["report_html"])
```

### Prompt 验收（无需 API Key）

```bash
./310py/bin/python prompts/smoke.py          # 检查 prompt 能否加载
./310py/bin/python prompts/smoke.py --live   # 联调模型（需 DEEPSEEK_API_KEY）
```

### 可选变体：jieba 词频

中文或需 jieba 分词时，可使用 `main_voc分析_jieba.py`（词频走 `词频_jieba.py`，其余步骤与主流程一致）。

---

更详细的步骤说明、算法与 SQLite 约定见 **[main_voc分析.md](main_voc分析.md)**。

## 📸 示例与输出

流程结束后，主要产物如下：

| 路径 | 说明 |
|------|------|
| `merged_reviews.csv` | 多文件合并结果 |
| `merged_reviews_cleaned.csv` | 清洗、去重后的评论 |
| `voc_structured.sqlite` | LLM 结构化结果 |
| `voc_embeddings.sqlite` | 本地 Qwen3 向量（维度见库内 `dimensions` 字段） |
| `voc_clustering.sqlite` | 多阶段聚类标签 |
| `output/voc_terms.json` | 专有名词 / 停用词 |
| `output/word_freq.csv` | 全量词频表 |
| `output/{product}/{product}_voc_report.html` | **最终 VOC 分析报告**（词云、词频、分簇、AI 正文） |

stdout 会打印 JSON 摘要（含 `report_html` 等键）。

## 📂 项目结构

```text
VOC_LLM结构化/
├── main_voc分析.py          # 主流程编排入口（七步）
├── main_voc分析_jieba.py    # 词频使用 jieba 的变体入口
├── main_voc分析.md          # 流程与算法详细说明
├── voc_llm.py               # DeepSeek Chat 密钥与客户端
├── local_embedding.py       # 本地 MLX Qwen3 向量化
├── 合并评论数据.py          # 步骤 1：多 CSV 合并
├── content清洗.py           # 步骤 2：评论清洗与去重
├── 结构化_server.py         # 步骤 3：LLM 结构化入库
├── 结构化_Prompt.py         # 结构化 prompt 组装
├── 向量化.py                # 步骤 4：本地 Embedding 入库
├── 聚类.py                  # 步骤 5：UMAP + HDBSCAN
├── 词频.py / 词频_jieba.py  # 步骤 6：术语提取 + 词频
├── voc_report.py            # 步骤 7：HTML 报告生成
├── prompts/                 # 可编辑 prompt、schema、配置
├── Qwen3-Embedding-4B-mxfp8/ # 本地模型（gitignore，需自行放置）
├── requirements.txt
├── output/                  # 报告与词频输出（gitignore）
└── README.md                # 本文件
```

## ❓ 常见问题

**Q：提示缺少 `DEEPSEEK_API_KEY`？**  
A：按上文配置环境变量或 `.deepseek_key`，并确认密钥未提交到仓库。

**Q：只有 `.dashscope_key` 报错？**  
A：Chat 已切换为 DeepSeek，DashScope 密钥不能用于 `api.deepseek.com`，请改用 `.deepseek_key`。

**Q：步骤 4 向量化失败 / 找不到模型？**  
A：确认 `Qwen3-Embedding-4B-mxfp8/` 在项目根，或设置 `VOC_EMBED_MODEL_PATH`；需在 Apple Silicon + Python 3.10+ 环境。

**Q：步骤 4 报错找不到 `product`？**  
A：从步骤 1–3 完整跑过，或确保 `voc_structured.sqlite` 中已有最新 job；步骤 4 起可省略 `--product`。

**Q：词频步骤报 spaCy 模型缺失？**  
A：执行 `uv pip install --python 310py/bin/python "en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.8.0/en_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl"`。

**Q：合并 CSV 失败？**  
A：确保 `--input-dir` 下所有 CSV 表头完全一致。

**Q：修改 LLM 话术后报告解析失败？**  
A：勿修改 `prompts/schema.yaml` 中 `report.markers` 四段标记名；改完运行 `./310py/bin/python prompts/smoke.py` 验收。

## 🤝 参与贡献

欢迎提交 Issue 与 Pull Request。建议流程：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支：`git checkout -b feature/your-feature`
3. 提交更改：`git commit -m '简要说明变更'`
4. 推送并发起 Pull Request

修改主流程或 CLI 时，请同步更新 `main_voc分析.md`；修改 `prompts/` 时请遵循 `prompts/README.md` 中的占位符与 schema 约定。

**安全提醒**：勿提交 `.deepseek_key`、`.dashscope_key`、`.env`、真实评论 CSV、`*.sqlite`、`output/` 及本地模型目录（见 `.gitignore`）。

## 📄 开源协议

本项目尚未在仓库中附带 `LICENSE` 文件。若为内部项目，请按组织规范使用；若计划开源，请补充协议文件（如 MIT）并更新本节链接。

## ✉️ 联系方式与鸣谢

- **详细技术文档**：[main_voc分析.md](main_voc分析.md)、[prompts/README.md](prompts/README.md)
- **项目仓库**：https://git.onesvm.com/whoops/amz_review_analyse

### 鸣谢

- [DeepSeek API](https://api.deepseek.com) — Chat 结构化、聚类评估、词频与报告
- [mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-mxfp8](https://huggingface.co/mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-mxfp8) — 本地向量化
- [UMAP](https://umap-learn.readthedocs.io/)、[HDBSCAN](https://hdbscan.readthedocs.io/) — 聚类管线
- [spaCy](https://spacy.io/) — 英文词频与 NLP

---

*README 与 `main_voc分析.py` 七步流程保持一致；深度说明请参阅 `main_voc分析.md`。*