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Raw Blame History

系统架构

整体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        前端 (Next.js)                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Dashboard │ 诊断中心 │ 内容管理 │ 知识库 │ 监控面板         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       API网关 (FastAPI)                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Auth │ Brands │ Diagnosis │ Content │ Knowledge │ Monitoring│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
         ┌────────────────────┼────────────────────┐
         ▼                    ▼                    ▼
┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐
│   PostgreSQL    │  │     Redis       │  │   LLM Providers │
│   (数据存储)    │  │   (缓存/队列)   │  │  (AI服务)       │
└─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘

诊断架构

SEO诊断

网站URL输入 → 爬虫抓取 → 技术分析 → 内容分析 → 外链分析 → 生成SEO诊断报告

诊断维度：

技术SEO（索引、爬取、Core Web Vitals）
页面SEO（Title/Meta、H标签、内链）
内容质量（E-E-A-T、新鲜度、重复内容）
外链分析（质量、毒性、锚文本）
用户体验（移动适配、页面速度）

GEO诊断

品牌信息输入 → 内容可提取性检测 → 实体清晰度检测 → E-E-A-T信号检测
→ Schema标记检测 → 主题权威检测 → AI平台引用检测 → 生成GEO诊断报告

诊断维度：

内容可提取性（直接回答块、问答式标题、列表表格）
实体清晰度（品牌定义、目标受众、差异化价值）
E-E-A-T信号（作者资质、专业认证、数据来源）
Schema标记（Organization、Product、FAQPage等）
主题权威（内容深度、话题覆盖度、实体信号一致性）
引用就绪度（引用频率、引用质量、AI声量占比）

Agent Framework

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Agent Framework                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│  │  Dispatcher │→│  Registry   │→│   Monitor   │        │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘        │
│                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐        │
│  │                    Agents                          │        │
│  ├───────────┬───────────┬───────────┬────────────┤        │
│  │ Citation  │ Content   │ DeAI     │ GEO       │        │
│  │ Detector  │ Generator │ Agent    │ Optimizer │        │
│  ├───────────┼───────────┼───────────┼────────────┤        │
│  │ Monitor   │ Schema    │Competitor│ Trend     │        │
│  │ Agent     │ Advisor   │ Analyzer │ Agent     │        │
│  └───────────┴───────────┴───────────┴────────────┘        │
│                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐        │
│  │                   Services                       │        │
│  ├───────────┬───────────┬───────────┬────────────┤        │
│  │ RuleValid │ SEOOptim  │ Sensitive │ HTMLGen   │        │
│  └───────────┴───────────┴───────────┴────────────┘        │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Agent职责说明：

Agent	职责	输入	输出
CitationDetector	引用检测	AI平台响应、品牌名称	引用检测结果
ContentGenerator	内容生成	主题、规则库、品牌素材	GEO优化内容
DeAIAgent	去AI化	AI生成内容	自然化内容
GEOOptimizer	GEO优化	原始内容、关键词策略	优化后内容
MonitorAgent	效果追踪	品牌ID、监测配置	监测记录、趋势数据
SchemaAdvisor	Schema建议	品牌内容、行业类型	Schema标记建议
CompetitorAnalyzer	竞品分析	品牌、竞品列表	竞品洞察报告
TrendAgent	趋势洞察	行业、关键词	趋势洞察数据

注意： 当前项目中的SEOOptimizer实际执行的是GEO优化（内容结构化、实体优化），而非传统SEO优化（技术SEO）。建议在后续版本中明确区分：

SEOOptimizer → 技术SEO优化（网站技术层面）
GEOOptimizer → 内容实体优化（AI引用层面）

GEO 业务闭环

诊断 → 策略 → 方案 → 内容生成 → 效果追踪
  ↑                                    │
  └────────────────────────────────────┘

闭环流程说明：

阶段	描述	核心Agent/服务
诊断	品牌GEO现状评估，识别优化机会	CitationDetector, GEOOptimizer
策略	基于诊断结果制定GEO优化策略	StrategyService, CompetitorAnalyzer
方案	生成可执行的GEO优化方案	StrategyService, SchemaAdvisor
内容生成	按方案生成GEO优化内容	ContentGenerator, DeAIAgent
效果追踪	持续监测优化效果，驱动下一轮迭代	MonitorAgent, TrendAgent

品牌评分体系

品牌评分V2采用5维度评分模型，全面衡量品牌在AI搜索引擎中的表现：

维度	字段名	描述	评分范围
提及率	mention_rate	品牌在AI响应中的被提及频率	0-100
推荐排名	recommendation_rank	品牌在AI推荐中的排名位置	0-100
情感评分	sentiment_score	AI对品牌的情感倾向评分	0-100
引用质量	citation_quality	品牌被引用内容的质量与权威性	0-100
竞争位置	competitive_position	品牌相对竞品的综合竞争位势	0-100

综合评分计算： 综合品牌评分 = 加权平均(mention_rate, recommendation_rank, sentiment_score, citation_quality, competitive_position)

内容生成Pipeline

用户输入 → 母题选择 → 内容生成 → 去AI化 → GEO优化 → HTML生成 → 输出

注意： 原Pipeline中的"SEO优化"实际是GEO优化（内容结构化），不是传统SEO优化。

知识库系统

文档上传 → 文本分块 → 向量化 → RAG检索 → LLM增强生成

监控体系

API请求 → Prometheus指标 → Grafana可视化
                ↓
         健康检查 → 告警通知

数据库设计

核心表：users, organizations, brands, competitors, queries, citations, alerts, contents, knowledge_bases, knowledge_entities, knowledge_relations, geo_plans, geo_plan_actions, monitoring_records, content_baselines, schema_suggestions, competitor_insights, trend_insights

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