AI关键词分析并存入数据库

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布 · 1k 阅读

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#人工智能 #后端

任务

实现个性化推荐功能。经过之前的开发，已经实现了根据关键词查询网页的Selenium脚本、Selenium的Flask化形成一个接口服务、Frp将本地服务映射到远程也能访问。但是Selenium的反应过慢，大约需要5分钟才能爬取完毕，这显然不可能作为一个用户功能。

本次开发的任务是根据爬取的标题，调用AI提取出关键词、存入数据库，调用推荐功能时可以根据关键词进行推荐，也可以随机推荐一些内容、增加推荐内容的多样性。

后续再实现根据用户点击内容分析用户的兴趣、提取关键词、推荐热点等功能。

取得爬虫结果

JSONArray urls = null;
if (keyword == null) return;
try {
    // debug了好久 应该是汉字出现的错误，先转成UTF8再搞
    String encodedString = URLEncoder.encode(keyword, StandardCharsets.UTF_8.toString());
    // 目标URL
    String urlString = "http://ip:5000/search?keyword=" + encodedString;
    // 用真的会等很久 开发使用mock出来的接口
    //String urlString = "http://ip:5000/mock";
    // 创建URL对象
    URL getUrl = new URL(urlString);
    // 打开连接
    HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) getUrl.openConnection();
    // 设置请求方法为GET
    connection.setRequestMethod("GET");
    // 获取响应码，200表示成功
    int responseCode = connection.getResponseCode();
    if (responseCode == HttpURLConnection.HTTP_OK) {
        // 读取响应内容
        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
        StringBuilder content = new StringBuilder();
        String inputLine;
        while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
            content.append(inputLine);
        }
        in.close();
        // 解析JSON字符串为JSONArray
        urls = new JSONArray(content.toString());
        // test
        // System.out.println(urls);
    } else {
        System.out.println("GET request not worked, response code: " + responseCode);
    }
    connection.disconnect(); // 关闭连接
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

String encodedString = URLEncoder.encode(keyword, StandardCharsets.UTF_8.toString());

测试时一直出现问题，但是通过GET接口访问的Java后端，参数正常传递，但是传入后端失败，可能是汉字的编码导致的。改成UTF8编码，运行正确。
urls = new JSONArray(content.toString());调用Maven Repository: org.json » json (mvnrepository.com)包，将String的返回结果转换为JSON数组串，便于后续的处理。

处理JSON数组

// 拿到了urls 开始处理
if (urls == null) return;
int step = 4;
int times = urls.length() / step + 1;
for (int j = 0; j < times; j++) {
    String message = "";
    for (int i = 0; i < step; i++) {
        int index = j * step + i;
        if (index >= urls.length() - 1) break;
        JSONArray url = new JSONArray(urls.get(index).toString());
        if (url.get(0).toString().startsWith("http") && !recommendService.isExists(url.get(0).toString()))
            message += "{title:" + url.get(1) + ",url:" + url.get(0) + "}\n";
    }

首先检查 urls 是否为 null，然后将每 step 个 URL 分成一组进行处理。
数据清洗：确保每个连接可以访问且不重复。对于每个 URL，如果它以 "http" 开头且不在 recommendService 中存在，才进行处理这个URL。
满足条件的标题和 URL，以{title:{title},url:{url}}的格式加入 message 字符串中，留着后续处理。

AI处理关键词

Prompt提示词

你是一个归纳概括的专家，接下来我将按照固定格式给你一个关键词和若干标题和网址:
关键词：{关键词}
{title：{标题},url:{网址}}
...
{title：{标题},url:{网址}}
请根据以上的标题和关键词分析，提取关键词，关键词尽可能多，按照JSON数组格式输出（此外一定不要输出任何多余的开头、结尾、注释！！）
[
    {
        "title":{原来的标题},
        "keywords"::[{提取的关键词1},...,{提取的关键词2}],
        "url":{原来的网址}
    },
...
    {
        "title":{原来的标题},
        "keywords"::[{提取的关键词1},...,{提取的关键词2}],
        "url":{原来的网址}
    }
]
(每一条产生一行，若标题信息不足，该行可删去)

代码

String role = {prompt提示词};
message = "关键词：" + keyword + "\n" + message;
String answer = callWithMessageAndRole(message, role);

callWithMessageAndRole是调用之前的AI接口，同时设置角色和消息。拼接message，得到JSON字符串。

存入数据库

处理如下的数据：

```json
[
    {
        "title":{原来的标题},
        "keywords"::[{提取的关键词1},...,{提取的关键词2}],
        "url":{原来的网址}
    },
...
    {
        "title":{原来的标题},
        "keywords"::[{提取的关键词1},...,{提取的关键词2}],
        "url":{原来的网址}
    }
]
```

首先将前后的代码注释标记符去掉，可以直接使用String的replace即可。继续使用JSONArray类解析。

反复地改变Step的值，发现当Step大于4时，返回的结果发生格式错误，无法作为JSON解析。

尽管Step等于4，处理速度比较慢，但是都是存入数据库，这里慢一些没有太多影响。

answer = answer.replace("```json", "");
answer = answer.replace("```", "");
JSONArray jsonObjs;
try {
jsonObjs = new JSONArray(answer);
} catch (Exception e) {
continue;
}
for (int i = 0; i < jsonObjs.length(); i++) {
JSONObject jsonObject = jsonObjs.getJSONObject(i);
Recommend recommend = new Recommend();
recommend.setTitle(jsonObject.getString("title"));
recommend.setKeywords(jsonObject.getJSONArray("keywords").toString());
recommend.setUrl(jsonObject.getString("url"));
recommendService.add(recommend);
}

最后使用jsonObject的get方法，取到了JSON结果，再存如数据库。

体会和后续

经过本次的开发，实现了AI的数据清洗并存入数据库。实现了功能，但效率有提升的空间。本次开发的实现代码都写入了AiController这个类，后续准备将一些功能提取成方法，写入Service中并在ServiceImpl中实现，比较符合开发规范。调用通义千问API对本地机器负荷不大，这一块循环调用在后续考虑改成多线程请求，或许可以提高开发效率。此外，在本次关键词提取时，AI是根据关键词和标题进行关键词分析，我们在传参时也传入了URL，返回了原本的URL，这造成了一些Token的浪费，但是AI有可能对链接进行删除，如果简单的对应，可能会造成URL和标题错位，后续可能需要更改传参方式和Prompt提示词增加Token的利用率。