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6.0 KiB
Python
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import asyncio
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from typing import List, Dict, Any
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from app.repository.milvus.intent_classification_repository import IntentClassificationRepository
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from app.client.embedding_client_manager import embedding_client
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INTENT_DATA = {
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"课程内容": [
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"课程针对零基础，涵盖动作设计、场景建模等方向，推荐游戏动画方向，并建议考虑场景建模以规避美术基础劣势。",
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"UE5相关有3门课（场景建模地编、UE特效、UE开发），但'人物动起来'属于动作课，不使用虚幻，用3dmax/Maya，仅线下班，周期6个月，学费31800元。"
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],
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"其他": [
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"课程覆盖游戏设计全流程，特效线上课8-10个月，每周2-3次直播（晚7:30-9:30），提供录播和答疑，费用11800元。特效行业需求大，薪资6000-9000元起，需自身具备制作能力，AI是工具而非替代，可推荐就业。",
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"UE5相关有3门课（场景建模地编、UE特效、UE开发），但'人物动起来'属于动作课，不使用虚幻，用3dmax/Maya，仅线下班，周期6个月，学费31800元。"
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],
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"就业支持": [
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"课程周期8-10个月，当前班级（5月14日开课）预计12月结业。内推渠道包括公司自留岗位和合作企业，就业老师会按学历、技术、城市、薪资匹配，测试流程3-5个工作日，并提供面试辅导。",
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"有专门就业老师负责对接，提供内推服务。"
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],
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"开班时间": [
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"销售邀请用户于6月1日前入班学习，新班将于6.1开课，用户可据此安排时间。",
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"人满即止，七月份班已有两三人。"
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],
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"费用咨询": [
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"第九联盟（点晴科技）提供线上课程11800元/8-10个月和线下课程33800元/6个月全日制，大学生可线上+寒暑假线下结合（按线下收费）。支持包括3年回放和答疑、重读机会，以及简历辅导、模拟面试、测试指导、校招群内推等服务。",
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"课程方案有：31800元/7个月全日制；11800元/8-10个月。"
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],
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"校区地址": [
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"西安有分校区授课；上海总部授课；武汉校区仅做项目（不授课），并非关闭；青岛、厦门、合肥、漯河分公司也仅做项目。",
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"机构名称为第九联盟，地址在漕河泾，是点晴科技旗下品牌，主营游戏动漫美术人才孵化。"
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],
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"退款政策": ['原画对新人要求高，需原创和设计能力，建议造型能力强者考虑角色建模。退款政策：7天无理由全额退款，8-30天退一半，超过30天不退，可休学。', '7天无理由退全款，30天内退一半，之后不退。', '5月27日起7天内可无理由全额退款。'],
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"优惠活动": [
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"是的，如果尾款不连续交满6个月则没有优惠，需补尾款19800元（原价31800元减去已付12000元）。",
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"报名线下班会额外赠送一套线上正式课程，线上课程可让学生在校提前打基础，寒暑假可集中线下学习直接入班。该课程也可以结合线上内容赶时间进度。"
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],
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"报名流程": [
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"两种模式：先线上后补差价转线下，或直接全款预留线下位置。线上课程8-10个月，学费11800元，含直播（每周三次，19:30-21:30）、录播、老师答疑及就业辅导。",
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"需要填写姓名、学历、学校、城市、出生日期、学习目的、联系方式等信息。"
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],
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"报到时间": [
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"建议与家人确定后尽早来。"
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],
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"住宿咨询": [
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"合作宿舍约1000元/月，4/6人间，按空房分配。",
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"不需要，上海有宿舍可选，分4人间和6人间，费用约1000元/月；也可以自行租房，单间费用约2000-3000元/月。"
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],
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"上课方式": ['可寒暑假线下累积学习（7-8个月），在校期间免费开通线上班辅助', '可寒暑假线下累积学习（7-8个月），在校期间免费开通线上班辅助'],
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"职业方向": [
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"动画特效岗适合基础；地编需综合能力，可从模型岗转；TA难度大需美术+代码。课程为6个月线下周一至周五上课，就业方向以游戏行业为主，有学生入职腾讯、网易、米哈游的案例。"
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],
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"课程建议": [
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||
"动画特效岗适合基础；地编需综合能力，可从模型岗转；TA难度大需美术+代码。课程为6个月线下周一至周五上课，就业方向以游戏行业为主，有学生入职腾讯、网易、米哈游的案例。"
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]
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}
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async def insert_intent_data():
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"""
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将意图分类数据入库到Milvus
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"""
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repo = IntentClassificationRepository()
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repo.create_collection()
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all_data = []
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all_contents = []
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for category, contents in INTENT_DATA.items():
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for content in contents:
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all_data.append({
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"intent_category": category,
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||
"content": content
|
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})
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all_contents.append(content)
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print(f"开始向量化 {len(all_contents)} 条内容...")
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vectors = await embedding_client.aembed_documents(all_contents)
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print(f"向量化完成")
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for i, item in enumerate(all_data):
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item["content_vector"] = vectors[i]
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ids = await repo.save_intent_data(all_data)
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print(f"入库成功，插入 {len(ids)} 条记录")
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return ids
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async def query_by_category(category: str):
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"""
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根据意图类别查询
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"""
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repo = IntentClassificationRepository()
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results = await repo.search_by_intent_category(category)
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print(f"\n查询 '{category}' 结果:")
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for i, item in enumerate(results):
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print(f" {i+1}. {item.get('content', '')[:50]}...")
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async def main():
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print("=== 意图分类数据入库 ===")
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await insert_intent_data()
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# print("\n=== 查询测试 ===")
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# await query_by_category("课程内容")
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# await query_by_category("就业支持")
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# await query_by_category("费用咨询")
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main()) |