amz_review_analyse/prompts/extraction/field_rules.md
OnesvmWhoops 2441c9119c Initial commit: VOC LLM 结构化分析流水线
包含七步编排入口、结构化/向量化/聚类/词频/报告模块与 prompts 配置;忽略原始 CSV 与本地密钥。

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-03 15:40:13 +08:00

1.3 KiB
Raw Blame History

分析要求:

  1. audience (为谁购买):

    • 提取出实际的使用者,使用简短的英文名词。若无明确提及,请根据上下文推理;若完全无法推理则输出 'unknown'。
  2. pain_points (用户需求):

    • 仅限提取用户在购买前遇到的外部困扰、疾病、或具体场景(购买前尚未被本产品解决的需求)。
    • 注意保留具体病症/需求核心词(如 "joint pain" 不能缩减为 "pain")。
    • 注意防重:不要把「产品本身的缺陷或优点」当做用户需求提取。若无提及,输出空列表 []。
  3. product_feedback (产品反馈):

    • 将用户对产品的反馈拆解为具体对象与反馈内容,包含以下子字段:
      • aspect (对象): 提炼成准确的英文简短名词。务必保留具体的成分、材质或特定属性词(例如 "chicken flavor" 不能泛化为 "flavor")。
      • opinion (反馈内容): 必须是英文简短词组。
      • sentiment (情感): 仅限 {sentiments_literal}。
      • category (类别): 仅限 {categories_literal}(禁止 Value、Cost 等自创词;性价比高/物有所值 归入 Price)。
      • 每条 product_feedback 必须同时包含 aspect、opinion、sentiment、category 四个子字段。
      • 若无提及 product_feedback,输出空列表 []