Kouchou-AI项目中的CSV文件自动识别评论列功能优化
在Kouchou-AI项目中，我们最近优化了CSV文件上传时的评论列自动识别功能。这项改进显著提升了用户体验，减少了手动指定评论列的操作步骤。
功能背景
在处理用户上传的CSV文件时，系统需要识别出哪一列包含用户的评论或反馈内容。传统做法需要用户手动指定评论列，这不仅增加了操作步骤，也容易造成使用上的不便。
技术实现方案
我们采用了多层次的智能识别策略：
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预设关键词匹配：系统会检查列名是否包含常见的关键词，如"コメント"、"comment"、"意见"、"要望"、"投稿"等。这些关键词经过精心挑选，覆盖了大多数常见场景。
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数据类型推断：当CSV文件中仅包含一列数据时，系统会自动将该列识别为评论列。更进一步，如果文件中包含多列数据但只有一列是非数值/非日期类型的数据，系统也会智能地将其识别为评论列。
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简化处理逻辑：相比最初考虑的LLM(大型语言模型)方案，我们最终选择了更简单可靠的规则匹配方法。这种方案虽然看似简单，但在实际应用中表现稳定，且避免了复杂模型可能带来的错误处理难题。
技术优势
- 降低使用门槛：用户不再需要手动指定评论列，系统能够智能识别，大大简化了操作流程。
- 高兼容性：支持多种常见的评论列命名方式，适应不同用户的使用习惯。
- 性能优化：采用轻量级算法实现，处理速度快，资源消耗低。
- 稳定性强：相比基于LLM的方案，规则匹配方法更加稳定可靠。
实际应用效果
在实际应用中，这一改进显著提升了用户体验。用户反馈表明，自动识别功能准确率高，在大多数情况下都能正确识别出评论列，减少了配置时间。即使在小概率情况下识别不准确，用户仍可手动调整，整体流程仍然比完全手动指定更加高效。
这一功能的优化体现了Kouchou-AI项目团队对用户体验的持续关注和技术实现的务实态度，通过简单而有效的技术方案解决了实际问题。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
