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# AI业务信息分析模块实现文档
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## 概述
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AI业务信息分析模块是基本面选股系统的核心组件之一，负责使用Google Gemini AI模型对股票进行全面的业务信息分析。该模块已完全实现并集成到报告生成流程中。
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## 功能特性
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### 1. 全面的业务分析
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- **公司概览**: 基本信息、历史背景、市场地位
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- **主营业务分析**: 核心产品服务、业务模式、收入构成
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- **发展历程**: 重要里程碑、业务转型、扩张历史
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- **核心团队**: 管理层背景、团队稳定性、治理结构
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- **供应链分析**: 供应商客户、风险优势、依赖性分析
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- **销售模式**: 销售渠道、市场策略、客户群体
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- **未来展望**: 发展战略、市场机遇、面临挑战
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### 2. 智能提示词生成
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- 根据不同市场（中国、香港、美国、日本）调整分析重点
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- 结合财务数据提供上下文信息
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- 结构化的分析框架确保内容完整性
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- 明确的输出格式要求
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### 3. 内容质量评估
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- 自动评估分析内容的完整度
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- 计算质量分数（0-1范围）
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- 检查各章节的存在性和详细程度
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- 提供内容统计信息
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### 4. 错误处理和重试机制
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- 输入参数验证
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- API调用重试机制（最多3次）
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- 响应内容验证
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- 详细的错误信息记录
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## 技术实现
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### 后端实现
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#### 核心类: `GeminiAnalyzer`
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位置: `backend/app/services/ai_analyzer.py`
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主要方法:
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- `analyze_business_info()`: 执行业务信息分析
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- `_build_business_info_prompt()`: 构建分析提示词
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- `_parse_business_info_response()`: 解析AI响应
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- `_assess_content_quality()`: 评估内容质量
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#### 集成点: `ReportGenerator`
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位置: `backend/app/services/report_generator.py`
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- 在报告生成流程中的第3步执行
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- 依赖财务数据作为输入上下文
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- 结果传递给后续分析模块
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### 前端实现
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#### 组件: `AnalysisModule`
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位置: `frontend/src/components/AnalysisModule.tsx`
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特性:
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- 专门的业务信息内容渲染函数
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- 结构化的章节显示（带图标和边框）
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- 可折叠的完整分析报告
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- 响应式设计和加载状态
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#### 显示格式
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- 每个章节独立显示，带有图标标识
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- 左侧蓝色边框突出重要内容
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- 可展开查看完整AI分析报告
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- 支持长文本的自动换行
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## 配置要求
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### 环境变量
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```bash
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GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
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```
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### AI模型配置
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```python
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{
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"model": "gemini-pro",
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"temperature": 0.7,
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"top_p": 0.8,
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"top_k": 40,
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"max_output_tokens": 8192,
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"timeout": 60
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}
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```
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## 使用流程
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### 1. 报告生成触发
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当用户请求生成股票报告时，系统会按顺序执行分析模块：
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```
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财务数据获取 → 业务信息分析 → 基本面分析 → ...
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```
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### 2. 业务信息分析执行
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```python
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# 在报告生成器中调用
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content = await self._execute_business_info_module(
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report.symbol, report.market, ai_analyzer, analysis_context
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)
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```
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### 3. 前端显示
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```typescript
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// 在AnalysisModule组件中渲染
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if (module.moduleType === "business_info") {
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return renderBusinessInfoContent(module.content);
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}
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```
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## 数据流
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```
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输入: 股票代码 + 市场 + 财务数据
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↓
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提示词生成 (根据市场调整)
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↓
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Gemini API调用 (带重试机制)
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↓
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响应解析 (结构化提取)
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↓
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质量评估 (完整度检查)
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↓
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数据库存储 (JSON格式)
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↓
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前端显示 (结构化渲染)
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```
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## 输出格式
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### 数据库存储格式
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```json
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{
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"company_overview": "公司概览内容...",
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"main_business": "主营业务分析内容...",
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"development_history": "发展历程内容...",
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"core_team": "核心团队内容...",
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"supply_chain": "供应链分析内容...",
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"sales_model": "销售模式内容...",
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"future_outlook": "未来展望内容...",
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"full_analysis": "完整AI分析报告...",
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"analysis_timestamp": "2024-01-01T12:00:00",
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"content_quality": {
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"word_count": 1500,
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"sections_found": 7,
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"total_sections": 7,
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"completeness_ratio": 1.0,
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"detail_level": "详细",
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"quality_score": 0.85
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}
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}
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```
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## 测试
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### 测试脚本
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位置: `backend/test_business_info.py`
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功能:
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- 提示词生成测试
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- 实际API调用测试
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- 内容质量评估测试
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- 结果保存和验证
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### 运行测试
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```bash
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# 设置API密钥
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export GEMINI_API_KEY=your_api_key
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# 运行测试
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python backend/test_business_info.py
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```
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## 监控和日志
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### 日志记录
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- 分析开始和完成时间
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- 内容质量警告（质量分数 < 0.3）
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- API调用错误和重试
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- 响应验证失败
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### 性能指标
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- 分析耗时统计
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- API响应时间
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- 内容长度和完整度
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- 错误率统计
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## 扩展性
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### 支持新市场
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在 `_build_business_info_prompt()` 方法中添加新的市场上下文：
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```python
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market_context = {
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"中国": "中国A股市场",
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"香港": "香港联交所",
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"美国": "美国证券市场",
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"日本": "日本证券市场",
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"新市场": "新市场描述" # 添加新市场
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}.get(market, market)
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```
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### 自定义分析维度
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在提示词模板中添加新的分析章节，并在解析方法中相应更新。
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### 多语言支持
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可以根据市场参数调整提示词语言，支持英文、日文等其他语言的分析。
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## 故障排除
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### 常见问题
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1. **API密钥未配置**
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- 检查环境变量 `GEMINI_API_KEY`
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- 验证密钥有效性
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2. **分析内容质量低**
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- 检查财务数据的完整性
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- 调整提示词模板
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- 增加重试次数
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3. **响应时间过长**
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- 调整超时设置
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- 优化提示词长度
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- 检查网络连接
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4. **内容解析失败**
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- 检查AI响应格式
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- 更新章节提取逻辑
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- 添加容错处理
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### 调试方法
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1. 启用详细日志记录
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2. 使用测试脚本验证功能
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3. 检查数据库中的存储内容
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4. 监控API调用状态
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## 版本历史
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- **v1.0**: 基础业务信息分析功能
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- **v1.1**: 添加内容质量评估
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- **v1.2**: 增强前端显示格式
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- **v1.3**: 优化提示词模板和错误处理
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## 相关文档
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- [AI分析服务文档](./AI_ANALYZER.md)
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- [报告生成器文档](./REPORT_GENERATOR.md)
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