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# 项目结构说明
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## 总体定位
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这是一个以交通行业情报为目标的自动化项目，当前分成五层：
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1. 数据抓取
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2. 文本标准化
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3. 向量入库与检索
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4. 报告生成
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5. 邮件分发
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## 顶层目录
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```text
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交通新闻自动报表/
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├── crawler/ # 各数据源抓取与公众号后台探测工具
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├── rag/ # 向量库处理与检索
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├── report/ # 报告生成
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├── templates/ # Web 页面模板
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├── static/ # Web 静态资源
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├── data/ # JSON、报告、诊断文件
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├── vector_db/ # Chroma 本地持久化数据
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├── main.py # 主入口
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├── generate_report_from_db.py # 交互式报告入口
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├── auto_report_and_email.py # 报告 + 邮件脚本入口
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├── email_sender.py # SMTP 发送模块
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├── email_web_app.py # 收件人管理与手动发送 Web 界面
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├── check_ip.py # 微信白名单辅助脚本
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└── *.md # 说明文档
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## crawler/
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### 正式接入主流程的抓取器
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- `news_crawler.py`：赛文交通网
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- `wechat_crawler.py`：高德公众号官方接口抓取
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- `baidu_map_crawler.py`：百度地图公众号官方接口抓取
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- `ccgp_crawler.py`：中国政府采购网关键词抓取
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### 辅助与探测组件
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- `wechat_mp_crawler_base.py`：公众号官方接口基类
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- `wechat_mp_backend_client.py`：公众号后台登录态探测工具
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## rag/
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- `rag_processor.py`
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- 加载 embedding 模型
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- 文本分片
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- Chroma 入库
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- URL 级 upsert
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- 相似度检索
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## report/
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- `report_generator.py`
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- 调用千问模型
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- 生成综合/主题报告
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- 保存 `report_*.txt`
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## data/
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当前会出现的典型文件：
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- `news_*.json`
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- `wechat_articles_*.json`
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- `baidu_map_articles_*.json`
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- `ccgp_results_*.json`
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- `ccgp_probe_*.json`
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- `gaode_backend_probe_*.json`
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- `baidu_backend_probe_*.json`
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- `managed_recipients.json`
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- `scheduled_send_config.json`
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- `report_*.txt`
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## vector_db/
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当前为本地持久化 Chroma 数据目录，典型内容：
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- `chroma.sqlite3`
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- 分段向量索引目录
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## 三个主要入口怎么选
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### `main.py`
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默认首选，负责：
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- 抓取
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- 入库
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- 报告
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### `generate_report_from_db.py`
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适合人工交互式分析，前提是向量库中已经有数据。
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### `auto_report_and_email.py`
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适合由任务计划程序定时调用，实现“生成报告并发送”。
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## 当前需要特别注意的边界
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- 后台登录态探测工具不等于主流程已切到 Cookie 抓取
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- Web 界面不负责手选历史报告，它会触发新一轮抓取和报告生成
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- 政府采购网抓取当前不是单一路径，而是搜索接口 + 回退栏目扫描
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