如何训练AI【悬赏】
有大佬能教我如何训练自动爬虫+DeepSeek或chatgpt接口迅速分析的AI嘛目前等级比较低所以没法给太多育碧，只能10个，但是如果把我教会了肯定给你补满100鱼币，能找管理员作证
要为下个月的大赛做准备，到时候题目不确定，但是差不多类似的，也没找到能教明白我的人{:10_266:}
主要目标是设计一个图形化程序，能够从亚马逊，shoppee和淘宝三个平台上，爬虫获取任何旗下的任何商品的，在三年内任意月份的所有购后评论，然后对评论进行分类，打个比方，按照经济学的基本保健因素（产品质量，物流时效，包装完好性，平台/支付安全感），期望类功能性需求（价格与性价比，售后与客服响应，使用便利度，比如说明书好不好理解啥的）
然后给商家10个以内的优化建议（就是分析综合问题）
这期间就免不了要从很多纯属泄愤，玩梗和就说一个什么什么很差，的评论里跳出来有意义的东西，所以就要用到AI机器学习。
而且搜索要精准，亚马逊平台维护的比较好基本都是正版，但是淘宝上就有很多二手贩子了，那个就要避开，只要旗舰店和官方店。
我目前准备了亚马逊，shoppee和淘宝每个平台300万条评论作为训练集和测试集。都是从kaggle和github上找到的，理论上讲没什么问题。
就是不知道接下来怎么实操（我学理论课程以来这回是第一次实操）。
实现方法要编写一个图形化程序，有几个询问框
第一个是问你搜那个公司，品牌或者集团的，比如大疆无人机或者苹果
第二个是问你想要搜的品类或者品名，比如苹果16promax，大疆第五代能从水里起飞那个（我也不知道叫啥
第三个是问你想搜哪个平台，只能上面那三个选，或者都选，其他的京东啥的那就不行
第四个是问你时间范围，三年内随便你选，比如6个月内的，2个月内的，或者也可以指定时间，比如三年内某一年的几月到几月，比如（2024.6.7 - 2025.8.9）精确到日的那种（这个应该不难，精确到小时到分钟应该都没啥问题
然后开始爬虫搜索，搜完以后按照我们事先训练好的AI来分析处理（这个我不确定是否还要外接一个chatgpt或者deepseek了，还是说要自己手搓一个AI，反正我也有训练集和测试集）
deepseek专业版本团队版本满配的接口我拿到了，这个不需要担心，比赛服账号，开赛前一个月到开赛后3天都可以使用，用来练习什么的
想看看有没有大佬能教教我怎么具体实现，带带我做第一次实操（虽然题目是我自己编的和实际比赛估计有不小差别）
什么数据清洗投喂爬虫（爬虫还得小心点别ip给封了
小鸭不学习 发表于 2025-8-20 19:45
按照你说的，数据洗完了，然后刚刚把字典什么的添加进来，就是字典太少了，只有32kb的关键词检索，不知道 ...
1) DeepSeek 接口——最短路径三步走
Step A. 安装与密钥
pip install openai
# mac/linux
export DEEPSEEK_API_KEY="你的密钥"
# windows (PowerShell)
setx DEEPSEEK_API_KEY "你的密钥"
Step B. 基本调用（用OpenAI SDK，改 base_url 即可）
基础域名：https://api.deepseek.com
模型名：deepseek-chat（V3），或 deepseek-reasoner（R1）
Chat Completions 路径：/chat/completions
认证：HTTP Bearer（Authorization: Bearer <key>）
官方文档明确支持上述方式，并提供Python示例。
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
base_url="https://api.deepseek.com")
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},
{"role":"user","content":"ping"}
],
stream=False
)
print(resp.choices.message.content)
Step C. 结构化输出（JSON模式）
把 response_format={"type":"json_object"} 打开，并在提示里明确“只输出合法JSON”，DeepSeek文档专门强调要在提示里包含“json”及输出示例。
2) 把 DeepSeek 接到你现有 Starter（直接粘贴）
在你的项目里，把core/classify.py里的 llm_classify 用下面版本替换/补上（无需改动UI）：
# core/classify.py 中加入/替换
import os, json, time
from typing import List, Dict
from openai import OpenAI
from .taxonomy import TAXONOMY
def _batched(seq, n):
for i in range(0, len(seq), n):
yield seq
def llm_classify(rows: List,
model: str = "deepseek-chat",
batch_size: int = 40,
temperature: float = 0.0,
max_tokens: int = 1500,
retries: int = 3,
sleep_s: float = 2.0) -> List:
"""
用 DeepSeek 对评论做多标签分类 + 负面判断。
输入 rows 的字段至少包含：review_text, seller, store_type
输出字段对齐 classify_batch：labels / is_negative / (可选 is_official)
"""
client = OpenAI(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
base_url="https://api.deepseek.com")
allowed_labels = list(TAXONOMY.keys())
sys_prompt = f"""
You are a multilingual e-commerce review classifier.
Return STRICT json only.
The final JSON schema:
{{
"results": [{{"idx": int, "labels": , "is_negative": bool, "is_official": bool}}]
}}
Allowed labels (choose zero or more, must be subset of this list):
{allowed_labels}
Label meanings (zh/brief): {TAXONOMY}
Rules:
- Classify each item independently.
- Detect negativity: true if strong complaint/defect/delay/refund/fake, else false.
- is_official: true if seller/store_type implies official/flagship/self-run; else false.
- If pure meme/noise/not about product, use ["other_noise"] only.
Output valid JSON. No extra text.
"""
out = []
for batch in _batched(rows, batch_size):
items = []
for i, r in enumerate(batch):
items.append({
"idx": i,
"text": (r.get("review_text") or "")[:2000],# 防止超长
"seller": r.get("seller",""),
"store_type": r.get("store_type","")
})
user_payload = {"items": items}
messages = [
{"role":"system","content": sys_prompt},
{"role":"user","content": "json\n" + json.dumps(user_payload, ensure_ascii=False)}
]
for attempt in range(retries):
try:
resp = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
temperature=temperature,
response_format={"type":"json_object"},
max_tokens=max_tokens,
)
data = json.loads(resp.choices.message.content)
result_map = {e["idx"]: e for e in data.get("results", [])}
# 合并回原始行
for i, r in enumerate(batch):
e = result_map.get(i, {})
merged = dict(r)
merged["labels"] = e.get("labels", ["other_noise"])
merged["is_negative"] = bool(e.get("is_negative", False))
# 也保留规则版 is_official（若LLM没给）
merged["is_official"] = bool(e.get("is_official", r.get("is_official", False)))
out.append(merged)
break
except Exception as ex:
if attempt == retries - 1:
# 最后一次仍失败：保底 fall back
for r in batch:
rr = dict(r)
rr.setdefault("labels", ["other_noise"])
rr.setdefault("is_negative", False)
rr.setdefault("is_official", r.get("is_official", False))
out.append(rr)
time.sleep(sleep_s)
return out
model="deepseek-chat"（V3）足够做分类；若要更强推理，可改deepseek-reasoner（R1）。
response_format={"type":"json_object"}+提示里明确JSON，能最大化保证可解析结构输出。
若遇到间歇性空内容/高压流量，请重试/退避，或换成流式（stream）并解析SSE。官方也有速率/错误码说明。
把UI切到LLM分类
在 app/streamlit_app.py 里把：
from core.classify import classify_batch
临时改成：
from core.classify import classify_batch, llm_classify
并在点击“开始分析”后，用你想要的路径（先跑规则，再跑LLM纠错，或直接LLM）：
# baseline
classified = classify_batch(rows)
# 只对“边界样本/负面样本/高价值SKU”再走 LLM（示例：全量直接LLM）
# classified = llm_classify(rows, model="deepseek-chat", batch_size=40)
3) 32KB 字典够不够？怎么“写成标签训练集”
结论：完全可以先作为弱监督的“种子字典”，把 900万评论自动打上多标签，做一个“一遍过”的训练集。
再训一个小模型（TF-IDF→Linear SVM/LogReg，或 fastText）。
之后用 DeepSeek 抽检并纠错边界样本，回填修正标签，得到迭代更干净的训练集。
最小训练脚本示例（可新建 scripts/train_svm.py）：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
# 1) 用你的“字典打标器”先生成 labels 列（List）
df = pd.read_csv("your_clean_reviews.csv")# 至少有 review_text
# 假设你已用规则把每条评论变成多标签列表
# df["labels"] = [["product_quality","price_value"], ...]
df = df.map(len) > 0]
# 2) 向量化 + 多标签训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
df["review_text"], df["labels"], test_size=0.1, random_state=42, stratify=df["labels"].map(lambda x: x if x else "none")
)
vec = TfidfVectorizer(max_features=200000, ngram_range=(1,2), min_df=3)
Xtr = vec.fit_transform(X_train)
Xte = vec.transform(X_test)
mlb = MultiLabelBinarizer()
Ytr = mlb.fit_transform(y_train)
Yte = mlb.transform(y_test)
clf = OneVsRestClassifier(LogisticRegression(max_iter=200, n_jobs=8))
clf.fit(Xtr, Ytr)
pred = clf.predict(Xte)
print(classification_report(Yte, pred, target_names=mlb.classes_))
# 保存 vec / clf / mlb 备用
字典扩展建议（很快见效）
对每个标签统计高PMI/卡方的新词，把Top候选加入字典。
为中英/东南亚语种准备同义词/常见错拼/口语写法/emoji变体。
负样本挖掘：抽取模型命中概率低但被人工判定为该类的样本，反向补词。
4) 封装与风控小贴士（很短）
并发与退避：批处理 40 条左右一呼叫，失败指数退避；注意 429/503/500 处理。官方错误码有说明。
DeepSeek API Docs
JSON模式：务必在提示+response_format双重声明；并设置足够 max_tokens，避免JSON被截断。
DeepSeek API Docs
官方合规：平台评论尽量走官方API/导出或你已有数据；避免绕过访问控制。
仅官方/旗舰过滤：保留“Apple官方旗舰店/自营/Official”等店铺；疑似二手/翻新用标签单独统计，便于报告里提示。
5) 现在建议你立刻做的“最小交付清单”
用你清洗好的CSV跑一遍基线分类（已在Starter里）。
接上面的 llm_classify，对一个可展示的数据切片跑DeepSeek版分类，导出CSV/JSON报告。
根据Top负面标签自动生成≤10条建议（Starter已内置），人工再润色2句，把证据样例（原文评论）贴进报告。
若还想上一个“本地模型版”，就用弱监督标注→跑上面train_svm.py，把推理结果与LLM结果对齐做个对照图表。 很类似我以前和tyh一起弄的chatgpt回答 一、总体思路（先跑通→再变强）
采集层（合规优先）
优先用官方API/商家后台导出/你已有Kaggle&GitHub评论数据。
三个平台分别做成Adapter：providers/amazon.py|shopee.py|taobao.py，输出统一字段。
过滤“官方/旗舰店/自营”，避免二手：基于店铺名与平台给的“官方/认证”标记做规则过滤。
清洗与归一
语言识别（中英东南亚多语）→统一到中/英处理（必要时做翻译）。
去重、时间筛选（支持精确到日）、无效/玩梗/灌水过滤。
分类与情感
MVP：关键词/规则基线（已实现）。
升级A：本地轻量模型（TF-IDF+线性 / fastText / 蒸馏小模型）。
升级B：DeepSeek/ChatGPT做零/少样本分类（高准确、可控成本）。
混合：先用小模型批量跑，再让LLM只纠错“边界样本”。
洞察与建议
基于负面样本Top标签聚合问题→产出≤10条可执行优化建议（现已内置模板）。
报告导出CSV/JSON（MVP已做），后续可加PDF/PPT。
用 Streamlit 快速搭好四个输入框（品牌/品类/平台/时间），点“开始分析”直接跑（已实现）。
二、你拿到的Starter包含什么
app/streamlit_app.py：已实现四个输入项+结果表格+建议+导出按钮。
core/taxonomy.py：基于“保健因素/期望因素”的标签集，可随时改。
core/classify.py：规则基线分类器，留好LLM接入占位。
core/suggest.py：把Top问题转为≤10条行动化建议。
providers/*.py：三平台适配器占位（空实现，强调合规）。
data/sample_reviews.csv：双语示例数据，可直接跑通。
requirements.txt：轻量依赖（不含大模型）。
README.md：启动命令与合规注意点。
启动（本地Python环境）：
pip install -r requirements.txt
streamlit run app/streamlit_app.py
上传你自己的CSV（列名与示例一致）即可看到完整流程。
三、分类标签设计（可直接用/可自定义）
保健因素：产品质量/做工、物流时效、包装完好、平台/支付安全
期望因素：价格与性价比、售后与客服响应、易用性/说明书、功能/性能
风险辅助：是否官方/正品、疑似二手/翻新/假货、无效/玩梗
训练集大、语言多时：建议对不同语种各自做关键词表，或直接走LLM零样本。
四、如何把MVP升到比赛版本（两条路线）
路线A：本地轻量模型（经济省心）
目标：在你的900万样本上训练一个可离线推理的小模型。
弱监督起步：用classify.py里的关键词规则给全量打“弱标签”。
抽检与纠错：从每类抽样，用DeepSeek做校正，回填修正标签。
训练：
方案1：TF-IDF + 线性SVM/LogReg（多标签→One-vs-Rest），十几分钟可出一个好基线；
方案2：fastText（多语可训练多份）；
方案3：蒸馏小模型（如MiniLM多语）微调，显存友好。
上线：模型文件固化在本地/服务器，推理极快；LLM只在低置信度时兜底。
路线B：LLM主导（速度与灵活性）
目标：DeepSeek/ChatGPT直接做多标签分类与摘要。
分块批处理，加系统提示固定标准：
输出JSON，字段包括labels[]/is_negative/reasons。
给每个标签下2~3条定义与正反例。
成本控制：
先小模型筛“明显样本”，LLM只处理“边界样本”；
合并同质短评为“簇摘要”→LLM对摘要判类，极省token。
稳定性：用函数调用/JSON模式强约束输出结构。
五、旗舰店/官方店过滤（反“二手/翻新”）
规则：店铺名/店铺类型含官方/旗舰/自营/Official，平台侧存在“官方认证/Preferred+”即命中。
评论文本中出现假货/二手/翻新/serial mismatch等关键词，额外打上counterfeit_or_used标签便于复核。
只在平台允许与数据字段可得的前提下使用；必要时让用户在UI中手动勾选“仅官方/旗舰”。
六、采集与合规（务必注意）
优先：官方API/商家后台导出/你已有的公开数据集；
遵守各平台条款和当地法律，不要规避验证码/登录/加密等访问控制；
控速：合理并发、重试、缓存与断点续传，避免对网站造成负载；
保留证据链：记录SKU、店铺、时间窗，报告里给样例原文与统计口径。
我在providers/*.py只给了接口占位（未包含任何绕过风控的实现），你可基于合规数据源去填充。
七、评估与交付
分类：分平台/分语种看P/R/F1；对负面Top样本做人工抽检。
趋势：按月/周看每个标签的占比变化，检测“新爆点”。
报告：10条内建议 + 证据（样例评语/占比/时间段），导出CSV/JSON，后续可加PDF/PPT模板。
八、你的下一步（建议一周冲刺节奏）
Day 1–2：用你的3×300万评论喂给MVP（CSV方式），跑通UI与分类结果。
Day 3–4：做“弱监督→小模型”训练，拿到第一版本地模型。
Day 5：引入DeepSeek作“边界样本纠错+建议润色”。
Day 6–7：完善旗舰店过滤、时间窗、报告模板与演示数据。 不二如是 发表于 2025-8-20 19:26
一、总体思路（先跑通→再变强）
采集层（合规优先）
按照你说的，数据洗完了，然后刚刚把字典什么的添加进来，就是字典太少了，只有32kb的关键词检索，不知道够不够。然后要写字典到机器学习训练的标签分类
但是deepseek接口怎么弄啊？
还有就是今天晚上就全部弄完有希望么 不二如是 发表于 2025-8-20 20:22
1) DeepSeek 接口——最短路径三步走
Step A. 安装与密钥
谢啦！！不愧是不二哥，真的有效，刚刚试了一下全部成功了{:10_279:}
直接给到最佳，然后我每天评分把剩下的90鱼币给了，没法一次性付清我目前等级不够{:10_254:}
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