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Clarify topic-table query generation mapping

SamLee 6 дней назад
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Сommit
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  5. 1 1
      app/frontend/src/features/query-board/QueryBoardPage.jsx
  6. 121 134
      app/frontend/src/features/query-board/TopicTableQueryPanel.jsx
  7. 193 2
      app/frontend/src/styles/query-board.css
  8. 25 25
      prompts/topic_table_query_generation.txt
  9. 30 14
      query_planning/topic_table.py
  10. 7 1
      tests/test_topic_table_query_generation.py

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@@ -4,8 +4,8 @@
 
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     <meta charset="UTF-8" />
 
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     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
 
     <title>创作知识</title>
 
     <title>创作知识</title>
 
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   </head>
 
   </head>
 
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app/frontend/src/features/query-board/QueryBoardPage.jsx
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@@ -138,7 +138,7 @@ export default function QueryBoardPage() {
 
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           ))}
 
         </div>
 
         </div>
 
         {family.key === 'topic_table' ? (
 
         {family.key === 'topic_table' ? (
 
-          <span className="refresh-state">选题字段 + LLM · 只生成 Query</span>
 
+          <span className="refresh-state">选题表信息 → 大模型判断 → 搜索词</span>
 
         ) : (
 
         ) : (
 
           <>
 
           <>
 
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app/frontend/src/features/query-board/TopicTableQueryPanel.jsx
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@@ -4,25 +4,79 @@ import { generateTopicTableQueries, getTopicTableQueryPrompt } from '../../api/w
 
 const EXAMPLE = {
 
 const EXAMPLE = {
 
   topicBuildId: '1229',
 
   topicBuildId: '1229',
 
   topicId: '1392',
 
   topicId: '1392',
 
-  maxQueries: '18',
 
 }
 
 }
 
 
 
-const ROUTE_ORDER = [
 
-  'unique_hook',
 
-  'goal_execution',
 
-  'key_execution',
 
-  'cross_dimension',
 
-  'account_fit',
 
-  'evidence_gap',
 
+const ROUTES = [
 
+  { key: 'unique_hook', inputTitle: '灵感点和特殊组合' },
 
+  { key: 'goal_execution', inputTitle: '目标和想达到的效果' },
 
+  { key: 'key_execution', inputTitle: '关键镜头和动作要求' },
 
+  { key: 'cross_dimension', inputTitle: '实质、形式、意图三类元素' },
 
+  { key: 'account_fit', inputTitle: '账号原来的内容风格' },
 
+  { key: 'evidence_gap', inputTitle: '参考案例和元素来源' },
 
 ]
 
 ]
 
 
 
+function shortText(value, max = 120) {
 
+  const text = String(value || '').trim()
 
+  return text.length > max ? `${text.slice(0, max)}…` : text
 
+}
 
+
 
+function firstItems(values, max = 4) {
 
+  return [...new Set((values || []).filter(Boolean).map((value) => shortText(value)))].slice(0, max)
 
+}
 
+
 
+function joinNames(values, max = 8) {
 
+  const names = values || []
 
+  if (names.length <= max) return names.join('、')
 
+  return `${names.slice(0, max).join('、')}等`
 
+}
 
+
 
+function sourceItems(result, route) {
 
+  const topic = result.topic || {}
 
+  const groups = topic.input_groups || {}
 
+  const points = groups.points || {}
 
+  const dimensions = topic.dimensions || {}
 
+  const direction = topic.topic_direction || {}
 
+  const preferences = direction.persona_dimensions || {}
 
+
 
+  if (route === 'unique_hook') {
 
+    return firstItems(points['灵感点'] || [topic.result])
 
+  }
 
+  if (route === 'goal_execution') {
 
+    return firstItems([
 
+      ...(points['目的点'] || []),
 
+      dimensions['意图']?.length ? `想达到的效果：${joinNames(dimensions['意图'])}` : '',
 
+    ])
 
+  }
 
+  if (route === 'key_execution') {
 
+    return firstItems([
 
+      ...(points['关键点'] || []),
 
+      dimensions['形式']?.length ? `拍摄形式：${joinNames(dimensions['形式'])}` : '',
 
+    ])
 
+  }
 
+  if (route === 'cross_dimension') {
 
+    return firstItems([
 
+      dimensions['实质']?.length ? `内容里有什么：${joinNames(dimensions['实质'])}` : '',
 
+      dimensions['形式']?.length ? `怎么呈现：${joinNames(dimensions['形式'])}` : '',
 
+      dimensions['意图']?.length ? `想达到什么效果：${joinNames(dimensions['意图'])}` : '',
 
+    ])
 
+  }
 
+  if (route === 'account_fit') {
 
+    return firstItems([
 
+      preferences['实质偏好'] ? `常拍内容：${preferences['实质偏好']}` : '',
 
+      preferences['形式偏好'] ? `常用拍法：${preferences['形式偏好']}` : '',
 
+      preferences['意图偏好'] ? `希望观众感受到：${preferences['意图偏好']}` : '',
 
+    ], 3)
 
+  }
 
+  return firstItems((groups.reference_notes || []).map((row) => `${row.element}：${row.note}`), 3)
 
+}
 
+
 
 function PromptModal({ payload, loading, error, onClose }) {
 
 function PromptModal({ payload, loading, error, onClose }) {
 
   return (
 
   return (
 
     <div className="manual-modal-mask" onClick={onClose}>
 
     <div className="manual-modal-mask" onClick={onClose}>
 
       <section className="manual-modal-panel topic-prompt-modal" onClick={(event) => event.stopPropagation()}>
 
       <section className="manual-modal-panel topic-prompt-modal" onClick={(event) => event.stopPropagation()}>
 
         <header className="manual-modal-head">
 
         <header className="manual-modal-head">
 
           <div>
 
           <div>
 
-            <span className="topic-eyebrow">选题表 → Knowledge Need → Query</span>
 
+            <span className="topic-eyebrow">选题表信息 → 大模型判断 → 搜索词</span>
 
             <h2>生成 Prompt</h2>
 
             <h2>生成 Prompt</h2>
 
             <p>{payload ? `${payload.name} · ${payload.version}` : '读取当前线上使用的完整 Prompt'}</p>
 
             <p>{payload ? `${payload.name} · ${payload.version}` : '读取当前线上使用的完整 Prompt'}</p>
 
           </div>
 
           </div>
 
@@ -45,103 +99,43 @@ function PromptModal({ payload, loading, error, onClose }) {
 
   )
 
   )
 
 }
 
 }
 
 
 
-function SourceCard({ result }) {
 
-  const topic = result.topic || {}
 
-  const direction = topic.topic_direction || {}
 
-  const dimensions = topic.dimensions || {}
 
-  return (
 
-    <section className="topic-flow-column topic-source-column">
 
-      <div className="topic-flow-head">
 
-        <span className="topic-step">01</span>
 
-        <div>
 
-          <strong>选题表提供的信息</strong>
 
-          <small>真实选题与账号约束</small>
 
-        </div>
 
-      </div>
 
-      <div className="topic-source-card">
 
-        <div className="topic-source-meta">
 
-          <span>Build {result.source?.topic_build_id}</span>
 
-          <span>Topic {result.source?.topic_id}</span>
 
-          <span>{topic.status || 'unknown'}</span>
 
-        </div>
 
-        <h3>{direction.account_name || '选题结果'}</h3>
 
-        <p>{topic.result}</p>
 
-      </div>
 
-      {['实质', '形式', '意图'].map((dimension) => (
 
-        <div className="topic-dimension-group" key={dimension}>
 
-          <strong>{dimension}</strong>
 
-          <div className="topic-chip-list">
 
-            {(dimensions[dimension] || []).map((name) => <span key={`${dimension}-${name}`}>{name}</span>)}
 
-          </div>
 
-        </div>
 
-      ))}
 
-      <div className="topic-point-list">
 
-        <strong>选题点</strong>
 
-        {(topic.points || []).filter((point) => point.is_active !== false).map((point) => (
 
-          <div key={point.id}>
 
-            <span>{point.point_type}</span>
 
-            <p>{point.point_result}</p>
 
-          </div>
 
-        ))}
 
-      </div>
 
-    </section>
 
-  )
 
-}
 
+function GenerationRows({ result }) {
 
+  const rows = useMemo(() => ROUTES.map((route, index) => ({
 
+    ...route,
 
+    number: index + 1,
 
+    need: (result.knowledge_needs || []).find((need) => need.route === route.key),
 
+    queries: (result.queries || []).filter((query) => query.route === route.key),
 
+    inputs: sourceItems(result, route.key),
 
+  })), [result])
 
 
 
-function NeedsColumn({ result }) {
 
-  const grouped = useMemo(() => {
 
-    const rows = new Map()
 
-    for (const need of result.knowledge_needs || []) {
 
-      rows.set(need.route, [...(rows.get(need.route) || []), need])
 
-    }
 
-    return rows
 
-  }, [result])
 
   return (
 
   return (
 
-    <section className="topic-flow-column topic-needs-column">
 
-      <div className="topic-flow-head">
 
-        <span className="topic-step">02</span>
 
-        <div>
 
-          <strong>LLM 判断真正未知</strong>
 
-          <small>六条路径形成 Knowledge Need</small>
 
-        </div>
 
+    <section className="topic-route-map">
 
+      <div className="topic-route-map-head">
 
+        <strong>选题表里用到的信息</strong>
 
+        <strong>大模型判断什么</strong>
 
+        <strong>生成哪些具体搜索词</strong>
 
       </div>
 
       </div>
 
-      <div className="topic-needs-list">
 
-        {ROUTE_ORDER.flatMap((route) => grouped.get(route) || []).map((need) => (
 
-          <article className={`topic-need-card route-${need.route}`} key={need.need_key}>
 
-            <div className="topic-need-title">
 
-              <span>{need.route_label}</span>
 
-              <b>P{need.priority}</b>
 
+      <div className="topic-route-map-body">
 
+        {rows.map((row) => (
 
+          <article className={`topic-route-row route-${row.key}`} key={row.key}>
 
+            <div className="topic-route-input">
 
+              <span>第 {row.number} 种</span>
 
+              <h3>{row.inputTitle}</h3>
 
+              <ul>
 
+                {row.inputs.map((item) => <li key={item}>{item}</li>)}
 
+              </ul>
 
+            </div>
 
+            <div className="topic-route-judgement">
 
+              <p>{row.need?.decision_context || '这类信息没有形成需要判断的问题'}</p>
 
+            </div>
 
+            <div className="topic-route-queries">
 
+              {row.queries.map((query, index) => (
 
+                <div key={`${query.query}-${index}`}>
 
+                  <b>{index + 1}</b>
 
+                  <p>{query.query}</p>
 
+                </div>
 
+              ))}
 
             </div>
 
             </div>
 
-            <p><strong>要决定：</strong>{need.decision_context}</p>
 
-            <p><strong>真正未知：</strong>{need.unknown_information}</p>
 
-          </article>
 
-        ))}
 
-      </div>
 
-    </section>
 
-  )
 
-}
 
-
 
-function QueryPreviewColumn({ result }) {
 
-  return (
 
-    <section className="topic-flow-column topic-query-column">
 
-      <div className="topic-flow-head">
 
-        <span className="topic-step">03</span>
 
-        <div>
 
-          <strong>原子 Query</strong>
 
-          <small>标准化、精确去重、预算后的结果</small>
 
-        </div>
 
-      </div>
 
-      <div className="topic-query-summary">
 
-        <span><b>{result.summary?.selected_count || 0}</b> 条 Query</span>
 
-        <span>{result.summary?.unique_count || 0} 条去重后</span>
 
-        <em>未搜索</em>
 
-      </div>
 
-      <div className="topic-query-list">
 
-        {(result.queries || []).map((query, index) => (
 
-          <article key={`${query.query}-${index}`}>
 
-            <span className={`topic-query-route route-${query.route}`}>{query.route_label}</span>
 
-            <p>{query.query}</p>
 
-            <small>{query.axes?.未知信息}</small>
 
           </article>
 
           </article>
 
         ))}
 
         ))}
 
       </div>
 
       </div>
 
@@ -152,7 +146,6 @@ function QueryPreviewColumn({ result }) {
 
 export default function TopicTableQueryPanel() {
 
 export default function TopicTableQueryPanel() {
 
   const [topicBuildId, setTopicBuildId] = useState(EXAMPLE.topicBuildId)
 
   const [topicBuildId, setTopicBuildId] = useState(EXAMPLE.topicBuildId)
 
   const [topicId, setTopicId] = useState(EXAMPLE.topicId)
 
   const [topicId, setTopicId] = useState(EXAMPLE.topicId)
 
-  const [maxQueries, setMaxQueries] = useState(EXAMPLE.maxQueries)
 
   const [result, setResult] = useState(null)
 
   const [result, setResult] = useState(null)
 
   const [loading, setLoading] = useState(false)
 
   const [loading, setLoading] = useState(false)
 
   const [error, setError] = useState('')
 
   const [error, setError] = useState('')
 
@@ -183,11 +176,11 @@ export default function TopicTableQueryPanel() {
 
       const payload = {
 
       const payload = {
 
         topic_build_id: Number(topicBuildId),
 
         topic_build_id: Number(topicBuildId),
 
         topic_id: topicId ? Number(topicId) : null,
 
         topic_id: topicId ? Number(topicId) : null,
 
-        max_queries: Number(maxQueries),
 
+        max_queries: 18,
 
       }
 
       }
 
       setResult(await generateTopicTableQueries(payload))
 
       setResult(await generateTopicTableQueries(payload))
 
     } catch (e) {
 
     } catch (e) {
 
-      setError(e.message || 'Query 生成失败')
 
+      setError(e.message || '搜索词生成失败')
 
     } finally {
 
     } finally {
 
       setLoading(false)
 
       setLoading(false)
 
     }
 
     }
 
@@ -198,61 +191,55 @@ export default function TopicTableQueryPanel() {
 
       <header className="topic-table-intro">
 
       <header className="topic-table-intro">
 
         <div>
 
         <div>
 
           <span className="topic-eyebrow">第四种生成方式</span>
 
           <span className="topic-eyebrow">第四种生成方式</span>
 
-          <h2>从选题表找出真正缺少的创作知识</h2>
 
-          <p>读取选题字段，交给 LLM 沿六条路径判断 Knowledge Need，再拆成原子 Query。</p>
 
+          <h2>根据选题表生成搜索词</h2>
 
+          <p>每一类选题信息，都对应一项大模型判断和一组具体搜索词。</p>
 
         </div>
 
         </div>
 
-        <span className="topic-preview-only">仅生成 Query · 不创建 Batch · 不启动搜索</span>
 
+        <span className="topic-preview-only">这里只生成搜索词，不会开始搜索</span>
 
       </header>
 
       </header>
 
 
 
       <form className="topic-table-form" onSubmit={generate}>
 
       <form className="topic-table-form" onSubmit={generate}>
 
         <label>
 
         <label>
 
-          <span>选题构建 ID</span>
 
+          <span>选题表编号</span>
 
           <input value={topicBuildId} onChange={(e) => setTopicBuildId(e.target.value)} type="number" min="1" required />
 
           <input value={topicBuildId} onChange={(e) => setTopicBuildId(e.target.value)} type="number" min="1" required />
 
         </label>
 
         </label>
 
         <label>
 
         <label>
 
-          <span>选题 ID</span>
 
+          <span>选题编号</span>
 
           <input value={topicId} onChange={(e) => setTopicId(e.target.value)} type="number" min="1" placeholder="不填则取 mature 选题" />
 
           <input value={topicId} onChange={(e) => setTopicId(e.target.value)} type="number" min="1" placeholder="不填则取 mature 选题" />
 
         </label>
 
         </label>
 
-        <label>
 
-          <span>Query 预算</span>
 
-          <input value={maxQueries} onChange={(e) => setMaxQueries(e.target.value)} type="number" min="6" max="60" required />
 
-        </label>
 
         <button className="topic-example-button" type="button" onClick={() => {
 
         <button className="topic-example-button" type="button" onClick={() => {
 
           setTopicBuildId(EXAMPLE.topicBuildId)
 
           setTopicBuildId(EXAMPLE.topicBuildId)
 
           setTopicId(EXAMPLE.topicId)
 
           setTopicId(EXAMPLE.topicId)
 
-          setMaxQueries(EXAMPLE.maxQueries)
 
           setResult(null)
 
           setResult(null)
 
           setError('')
 
           setError('')
 
         }}>载入真实示例 1229</button>
 
         }}>载入真实示例 1229</button>
 
         <button className="topic-prompt-button" type="button" onClick={showPrompt}>查看生成 Prompt</button>
 
         <button className="topic-prompt-button" type="button" onClick={showPrompt}>查看生成 Prompt</button>
 
         <button className="topic-generate-button" type="submit" disabled={loading}>
 
         <button className="topic-generate-button" type="submit" disabled={loading}>
 
-          {loading ? 'LLM 正在判断需求…' : '生成 Query 预览'}
 
+          {loading ? '大模型正在生成…' : '生成搜索词'}
 
         </button>
 
         </button>
 
       </form>
 
       </form>
 
 
 
       {error && <div className="manual-error topic-generation-error">{error}</div>}
 
       {error && <div className="manual-error topic-generation-error">{error}</div>}
 
       {!result && !loading && (
 
       {!result && !loading && (
 
-        <section className="topic-example-card">
 
-          <div>
 
-            <span>真实示例</span>
 
-            <strong>1229 / 1392 · 樱花树下少女与小羊互动穿搭摄影</strong>
 
-            <p>系统会从低角度、彩虹光晕、治愈感、好物分享等真实字段判断还缺哪些创作知识。</p>
 
+        <section className="topic-example-map">
 
+          <div className="topic-example-cell">
 
+            <span>第 1 种 · 灵感点和特殊组合</span>
 
+            <p>樱花树下低角度拍小羊，用 CCD 记录彩虹光晕</p>
 
+          </div>
 
+          <div className="topic-example-cell">
 
+            <span>大模型判断什么</span>
 
+            <p>这个画面里的彩虹光晕，怎样才能稳定拍出来？</p>
 
+          </div>
 
+          <div className="topic-example-cell">
 
+            <span>生成的搜索词</span>
 
+            <ul>
 
+              <li>逆光人像怎么拍出自然彩虹光晕</li>
 
+              <li>低角度拍摄时太阳和镜头怎么配合</li>
 
+            </ul>
 
           </div>
 
           </div>
 
-          <ul>
 
-            <li>逆光人像怎么拍出彩虹光晕</li>
 
-            <li>人物和小羊互动怎么拍得自然</li>
 
-            <li>氛围感穿搭图文如何自然展示配饰</li>
 
-          </ul>
 
         </section>
 
         </section>
 
       )}
 
       )}
 
-      {loading && <div className="topic-loading-card"><span />正在读取选题表并生成六路 Knowledge Need…</div>}
 
-      {result && (
 
-        <div className="topic-flow-grid">
 
-          <SourceCard result={result} />
 
-          <NeedsColumn result={result} />
 
-          <QueryPreviewColumn result={result} />
 
-        </div>
 
-      )}
 
+      {loading && <div className="topic-loading-card"><span />正在读取选题表，并逐类生成搜索词…</div>}
 
+      {result && <GenerationRows result={result} />}
 
       {promptOpen && (
 
       {promptOpen && (
 
         <PromptModal
 
         <PromptModal
 
           payload={prompt}
 
           payload={prompt}

+ 193 - 2
app/frontend/src/styles/query-board.css
Просмотреть файл 

@@ -237,7 +237,7 @@
 
   line-height: 1.6;
 
   line-height: 1.6;
 
 }
 
 }
 
 
 
-/* Topic-table Query preview: source → six needs → atomic queries. */
 
+/* Topic-table search-word preview: each input stays aligned with its judgment and output. */
 
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   min-height: calc(100vh - 78px);
 
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   display: grid;
 
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+
 
+.topic-example-cell p,
 
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+
 
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+
 
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+}
 
+
 
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+
 
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+  margin: 0;
 
+  color: #302b3b;
 
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+
 
+.topic-route-judgement small {
 
+  display: block;
 
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+
 
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+
 
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+
 
+.topic-route-queries p {
 
+  margin: 0;
 
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+
 
 @media (max-width: 1180px) {
 
 @media (max-width: 1180px) {
 
   .topic-table-form {
 
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     grid-template-columns: repeat(3, minmax(120px, 1fr));
 
@@ -734,6 +910,21 @@
 
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   }
 
   }
 
 
 
+  .topic-route-map-head {
 
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+
 
+  .topic-example-map,
 
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+
 
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+
 
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   .topic-flow-column {
 
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     max-height: none;
 
   }
 
   }

+ 25 - 25
prompts/topic_table_query_generation.txt
Просмотреть файл 

@@ -1,42 +1,42 @@
 
-你是“选题表创作知识需求规划器”。输入是一条已经定稿或接近定稿的选题，以及它的账号人设、选题点、实质/形式/意图元素、元素关系和已有来源。
 
+你是“选题表搜索词生成助手”。输入是一条已经定稿或接近定稿的选题，以及它的账号人设、选题点、实质/形式/意图元素、元素关系和已有来源。
 
 
 
-你的任务不是复述选题，也不是判断外部事实真假，而是识别：为了把这个选题真正创作出来，创作者还缺哪些可迁移、可复用的创作知识，并把每个知识缺口拆成原子搜索 Query。
 
+你的任务不是复述选题，也不是判断外部事实真假，而是识别：为了把这个选题真正创作出来，创作者还需要搜索哪些具体问题，并把每个问题拆成一条条可以直接搜索的短句。
 
 
 
-必须从下面六条需求路径逐项检查；数据足够时，每条路径至少输出一个 Knowledge Need：
 
+必须从下面六类信息逐项检查，每类信息输出一个需要搜索的问题：
 
 
 
-1. unique_hook（独特切口落地）
 
-   从灵感点、独特组合和高辨识度元素出发，判断这个切口真正执行时还缺什么方法。
 
+1. unique_hook（灵感点和特殊组合）
 
+   看灵感点、特殊组合和容易被记住的元素，判断这些画面具体要怎么拍出来。
 
 
 
-2. goal_execution（创作目标实现）
 
-   从目的点、意图和最终 result 出发，判断治愈、种草、记忆点等目标如何通过内容实现。
 
+2. goal_execution（目标和想达到的效果）
 
+   看目的点、意图和最终选题描述，判断治愈、种草、让人记住等效果具体怎么做出来。
 
 
 
-3. key_execution（关键点执行）
 
-   从关键点和具体形式元素出发，判断镜头、动作、结构、光线、构图等如何实际执行。
 
+3. key_execution（关键镜头和动作要求）
 
+   看关键点和拍摄形式，判断镜头、动作、结构、光线、构图具体怎么执行。
 
 
 
-4. cross_dimension（跨维度组合）
 
-   组合实质、形式和意图，判断多个元素放在同一内容中时，如何组织、取舍并保持主线清楚。
 
+4. cross_dimension（三类元素怎么放在一起）
 
+   把实质、形式和意图三类元素放在一起看，判断哪些应该突出、哪些应该弱化、先后怎么安排。
 
 
 
-5. account_fit（账号适配）
 
-   从 topic_direction 和 persona_dimensions 出发，判断本次选题如何延续账号已有的视觉语言、表达方式和商业目标。
 
+5. account_fit（账号原来的内容风格）
 
+   看账号原来常拍什么、怎么拍、想让观众产生什么感受，判断这次内容怎么保持同一种风格。
 
 
 
-6. evidence_gap（来源与推导缺口）
 
-   检查 sources、item_relations 和 reason。已有案例可能只证明某个元素有效，但没有说明迁移到当前场景后怎么做；只围绕创作方法迁移、执行失败点和画面控制形成需求。
 
+6. evidence_gap（参考案例哪些地方不能照搬）
 
+   看参考案例、元素关系和选择理由。旧案例换到当前场景后可能失效，需要搜索怎么调整、哪里容易拍坏。
 
 
 
 判断规则：
 
 判断规则：
 
 
 
-- Knowledge Need 只写“当前要做什么创作决定”和“真正未知的信息”，不要预先标成 What、How、Why；What/How/Why 是搜索内容解构后的知识类型。
 
+- decision_context 用一句不超过 45 个汉字的大白话写“大模型要判断什么”，不要先解释背景；unknown_information 只供程序记录，用大白话写还需要查清楚什么。不要使用内部术语。
 
 - 已经在选题表里明确决定的对象、场景和目标，不要当成未知信息重复搜索。
 
 - 已经在选题表里明确决定的对象、场景和目标，不要当成未知信息重复搜索。
 
-- 一个 Query 只解决一个创作判断，不要把场景、穿搭、拍摄、情绪、结构全部塞进一句。
 
-- Query 应使用真实创作者会搜索的自然语言，避免空泛词和数据库字段名。
 
+- 一条搜索词只解决一个问题，不要把场景、穿搭、拍摄、情绪、结构全部塞进一句。
 
+- 搜索词应使用真实创作者会搜索的自然语言，避免空泛词和数据库字段名。
 
 - 优先搜索可迁移的创作方法、组织方式、决策依据和失败规避；不要只搜索这个具体选题标题。
 
 - 优先搜索可迁移的创作方法、组织方式、决策依据和失败规避；不要只搜索这个具体选题标题。
 
-- 只生成“创作知识搜索”，不要生成政策法规、平台审核、保险报备、科学事实、行业数据、效果数值等事实取证 Query。
 
-- 不要在 Query 中写具体账号名、年份、topic_id、item_id，也不要假设存在精确的色彩阈值或情绪数值。
 
+- 只生成创作方法类搜索词，不要生成政策法规、平台审核、保险报备、科学事实、行业数据、效果数值等事实取证搜索词。
 
+- 不要在搜索词中写具体账号名、年份、topic_id、item_id，也不要假设存在精确的色彩阈值或情绪数值。
 
 - account_fit 要把账号偏好转译成可迁移的视觉风格、内容结构或种草方法，不要搜索具体账号自身。
 
 - account_fit 要把账号偏好转译成可迁移的视觉风格、内容结构或种草方法，不要搜索具体账号自身。
 
 - evidence_gap 要搜索旧案例迁移到新场景时怎么调整、哪里容易失败，不要搜索外部合规规则。
 
 - evidence_gap 要搜索旧案例迁移到新场景时怎么调整、哪里容易失败，不要搜索外部合规规则。
 
-- knowledge_needs 必须正好输出 6 项：六条路径各 1 项，不多不少。不要为了凑 Query 总数，把同一路径拆成多个 Knowledge Need。
 
-- 每个 Knowledge Need 默认产出 2～3 条互不重复的原子 Query；Query 数量放在 queries 内，不是增加 Knowledge Need 数量。
 
+- knowledge_needs 必须正好输出 6 项：六类信息各 1 项，不多不少。不要为了凑搜索词总数，把同一类信息拆成多个问题。
 
+- 每个问题默认产出 2～3 条互不重复的具体搜索词；搜索词数量放在 queries 内，不是增加问题数量。
 
 - decision_context 只描述“要做的创作决定”；unknown_information 只概括“还缺哪类信息”。二者都不能提前编造机位厘米数、镜头参数、比例、阈值、转化率或所谓研究结论。
 
 - decision_context 只描述“要做的创作决定”；unknown_information 只概括“还缺哪类信息”。二者都不能提前编造机位厘米数、镜头参数、比例、阈值、转化率或所谓研究结论。
 
-- 相似 Query 可以保留，但完全重复的 Query 不要重复输出。
 
+- 意思相近但问法不同的搜索词可以保留，完全重复的搜索词不要重复输出。
 
 - source_ref 只引用输入中真实存在的 topic_build_id、topic_id、point_id、item_ids；不要编造 ID。
 
 - source_ref 只引用输入中真实存在的 topic_build_id、topic_id、point_id、item_ids；不要编造 ID。
 
 - route 只能使用六个固定值之一：unique_hook、goal_execution、key_execution、cross_dimension、account_fit、evidence_gap。
 
 - route 只能使用六个固定值之一：unique_hook、goal_execution、key_execution、cross_dimension、account_fit、evidence_gap。
 
 
 
@@ -55,13 +55,13 @@
 
         "item_ids": []
 
         "item_ids": []
 
       },
 
       },
 
       "queries": [
 
       "queries": [
 
-        "只解决一个判断的原子 Query"
 
+        "只解决一个问题的具体搜索词"
 
       ]
 
       ]
 
     }
 
     }
 
   ]
 
   ]
 
 }
 
 }
 
 
 
-priority 建议范围为 0～100：独特切口和强制目标最高，关键执行和跨维度组合其次，账号适配与证据缺口根据实际风险排序。
 
+priority 建议范围为 0～100：灵感点和目标最高，关键镜头和三类元素组合其次，账号风格与参考案例根据实际风险排序。
 
 
 
 合格示例：
 
 合格示例：
 
 - 逆光人像怎么拍出自然彩虹光晕
 
 - 逆光人像怎么拍出自然彩虹光晕

+ 30 - 14
query_planning/topic_table.py
Просмотреть файл 

@@ -13,15 +13,15 @@ from query_planning.service import UnifiedQueryGenerationService
 
 
 
 
 
 PROMPT_NAME = "topic_table_query_generation"
 
 PROMPT_NAME = "topic_table_query_generation"
 
-PROMPT_VERSION = "topic_table_query_v1"
 
+PROMPT_VERSION = "topic_table_query_v2"
 
 
 
 ROUTES: dict[str, dict[str, Any]] = {
 
 ROUTES: dict[str, dict[str, Any]] = {
 
-    "unique_hook": {"label": "独特切口落地", "priority": 100},
 
-    "goal_execution": {"label": "创作目标实现", "priority": 90},
 
-    "key_execution": {"label": "关键点执行", "priority": 80},
 
-    "cross_dimension": {"label": "跨维度组合", "priority": 70},
 
-    "account_fit": {"label": "账号适配", "priority": 60},
 
-    "evidence_gap": {"label": "来源与推导缺口", "priority": 50},
 
+    "unique_hook": {"label": "灵感点和特殊组合", "priority": 100},
 
+    "goal_execution": {"label": "目标和想达到的效果", "priority": 90},
 
+    "key_execution": {"label": "关键镜头和动作要求", "priority": 80},
 
+    "cross_dimension": {"label": "三类元素怎么放在一起", "priority": 70},
 
+    "account_fit": {"label": "账号原来的内容风格", "priority": 60},
 
+    "evidence_gap": {"label": "参考案例哪些地方不能照搬", "priority": 50},
 
 }
 
 }
 
 
 
 
 
@@ -122,9 +122,10 @@ def build_topic_table_user_prompt(
 
     target_query_count: int,
 
     target_query_count: int,
 
 ) -> str:
 
 ) -> str:
 
     return (
 
     return (
 
-        "请根据下面的真实选题表快照，沿六条固定路径识别 Knowledge Need。"
 
-        "knowledge_needs 数组必须正好有 6 项，每条路径正好 1 项，不能把 Query 数量误当成 Need 数量。"
 
-        f"六个 Need 合计生成约 {target_query_count} 条原子 Query；预算允许时，每个 Need 给 2～3 条。"
 
+        "请根据下面的真实选题表快照，从六类信息中各判断一个需要搜索的问题。"
 
+        "knowledge_needs 数组必须正好有 6 项，每类信息正好 1 项，不能把搜索词数量误当成问题数量。"
 
+        f"六个问题合计生成约 {target_query_count} 条具体搜索词；数量允许时，每个问题给 2～3 条。"
 
+        "decision_context 必须是一句不超过 45 个汉字的大白话，只说大模型要判断什么，不要先解释背景。"
 
         "只输出待搜索的问题，不要在 decision_context 或 unknown_information 中提前编造答案、参数、比例或效果数据。"
 
         "只输出待搜索的问题，不要在 decision_context 或 unknown_information 中提前编造答案、参数、比例或效果数据。"
 
         "不要启动搜索。\n\n"
 
         "不要启动搜索。\n\n"
 
         + json.dumps(snapshot, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)
 
         + json.dumps(snapshot, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)
 
@@ -143,7 +144,7 @@ def _planning_payload(
 
 ) -> dict[str, Any]:
 
 ) -> dict[str, Any]:
 
     raw_needs = llm_output.get("knowledge_needs")
 
     raw_needs = llm_output.get("knowledge_needs")
 
     if not isinstance(raw_needs, list) or not raw_needs:
 
     if not isinstance(raw_needs, list) or not raw_needs:
 
-        raise TopicTableGenerationError("LLM 没有返回 knowledge_needs")
 
+        raise TopicTableGenerationError("大模型没有返回六类搜索问题")
 
     topic_build_id = snapshot["topic_build_id"]
 
     topic_build_id = snapshot["topic_build_id"]
 
     topic_id = snapshot["topic_id"]
 
     topic_id = snapshot["topic_id"]
 
     needs: list[dict[str, Any]] = []
 
     needs: list[dict[str, Any]] = []
 
@@ -221,10 +222,10 @@ def _planning_payload(
 
     ]
 
     ]
 
     if invalid_routes:
 
     if invalid_routes:
 
         raise TopicTableGenerationError(
 
         raise TopicTableGenerationError(
 
-            "LLM 返回的六路 Knowledge Need 不完整或有重复：" + "、".join(invalid_routes)
 
+            "大模型返回的六类问题不完整或有重复：" + "、".join(invalid_routes)
 
         )
 
         )
 
     if not needs or not candidates:
 
     if not needs or not candidates:
 
-        raise TopicTableGenerationError("LLM 返回内容无法形成 Knowledge Need 和 Query")
 
+        raise TopicTableGenerationError("大模型返回内容无法形成搜索问题和搜索词")
 
     return {
 
     return {
 
         "input_snapshot": snapshot,
 
         "input_snapshot": snapshot,
 
         "knowledge_needs": needs,
 
         "knowledge_needs": needs,
 
@@ -254,7 +255,7 @@ def generate_topic_table_preview(
 
         ),
 
         ),
 
     )
 
     )
 
     if not isinstance(llm_output, dict):
 
     if not isinstance(llm_output, dict):
 
-        raise TopicTableGenerationError("LLM 返回值不是 JSON 对象")
 
+        raise TopicTableGenerationError("大模型返回格式不正确")
 
     payload = _planning_payload(llm_output, snapshot=snapshot)
 
     payload = _planning_payload(llm_output, snapshot=snapshot)
 
     request = GenerationRequest(
 
     request = GenerationRequest(
 
         generator_kind=GeneratorKind.TOPIC_TABLE,
 
         generator_kind=GeneratorKind.TOPIC_TABLE,
 
@@ -287,11 +288,22 @@ def preview_to_dict(preview: TopicTablePreview) -> dict[str, Any]:
 
         if route in route_counts:
 
         if route in route_counts:
 
             route_counts[route] += 1
 
             route_counts[route] += 1
 
     dimensions: dict[str, list[str]] = {"实质": [], "形式": [], "意图": []}
 
     dimensions: dict[str, list[str]] = {"实质": [], "形式": [], "意图": []}
 
+    reference_notes: list[dict[str, str]] = []
 
     for item in preview.topic.get("composition_items") or []:
 
     for item in preview.topic.get("composition_items") or []:
 
         dimension = item.get("dimension")
 
         dimension = item.get("dimension")
 
         name = item.get("element_name")
 
         name = item.get("element_name")
 
         if dimension in dimensions and name and item.get("is_active"):
 
         if dimension in dimensions and name and item.get("is_active"):
 
             dimensions[dimension].append(name)
 
             dimensions[dimension].append(name)
 
+        for source in item.get("sources") or []:
 
+            note = str(source.get("reason") or item.get("reason") or "").strip()
 
+            if name and note:
 
+                reference_notes.append({"element": str(name), "note": note})
 
+    point_groups: dict[str, list[str]] = {"灵感点": [], "目的点": [], "关键点": []}
 
+    for point in preview.topic.get("points") or []:
 
+        point_type = str(point.get("point_type") or "")
 
+        point_result = str(point.get("point_result") or "").strip()
 
+        if point_type in point_groups and point_result:
 
+            point_groups[point_type].append(point_result)
 
     return {
 
     return {
 
         "generator_kind": GeneratorKind.TOPIC_TABLE.value,
 
         "generator_kind": GeneratorKind.TOPIC_TABLE.value,
 
         "source": preview.source,
 
         "source": preview.source,
 
@@ -301,6 +313,10 @@ def preview_to_dict(preview: TopicTablePreview) -> dict[str, Any]:
 
             "topic_direction": preview.topic.get("topic_direction"),
 
             "topic_direction": preview.topic.get("topic_direction"),
 
             "dimensions": dimensions,
 
             "dimensions": dimensions,
 
             "points": preview.topic.get("points") or [],
 
             "points": preview.topic.get("points") or [],
 
+            "input_groups": {
 
+                "points": point_groups,
 
+                "reference_notes": reference_notes[:8],
 
+            },
 
         },
 
         },
 
         "knowledge_needs": [
 
         "knowledge_needs": [
 
             {
 
             {

+ 7 - 1
tests/test_topic_table_query_generation.py
Просмотреть файл 

@@ -180,7 +180,13 @@ def test_topic_table_generation_uses_six_routes_and_unified_budget():
 
     assert "source_reference_data" not in seen["user"]
 
     assert "source_reference_data" not in seen["user"]
 
     assert "正好有 6 项" in seen["user"]
 
     assert "正好有 6 项" in seen["user"]
 
     assert "废弃" not in seen["user"]
 
     assert "废弃" not in seen["user"]
 
-    assert "What、How、Why" in seen["system"]
 
+    assert "大模型要判断什么" in seen["system"]
 
+    assert data["topic"]["input_groups"]["points"]["灵感点"] == [
 
+        "低角度仰拍小羊和彩虹光晕"
 
+    ]
 
+    assert data["topic"]["input_groups"]["reference_notes"] == [
 
+        {"element": "低角度仰拍", "note": "草坪案例证明低角度有动感"}
 
+    ]
 
     assert data["queries"][0]["route"] == "unique_hook"
 
     assert data["queries"][0]["route"] == "unique_hook"

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