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- UIUX 文档：填充 19 个缺口（多主体画像/健康度/AI+看板/增长域/洞察域/创始人端/OODA/助推/商密） - UIUX 文档：插入 6 个新章节（十四~十九），旧章节重编号为二十~三十一，更新目录和交叉引用 - 作业指导书 x5：导航改为 6 域分组，新增 Context Bar/工作模式/Insight Rail/决策线程/多工作区等 UI 概念 - 新建 docs/2-task-uiux.md：50 个代码落地开发任务，按 P0-P6 分优先级 + 8 Sprint 规划 - 后端/前端：大量新增模型、路由、组件（来自之前 Phase 开发）
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1.3 KiB
Python
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"""知识图谱构建 + 匹配。"""
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from app.services.llm_client import LLMClient
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async def build_knowledge_graph(management_experiences: str) -> dict:
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"""构建知识图谱 — 企业特征 + 管理动作 + 环境上下文 → 结果 → 回报影响。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请基于以下管理经验构建知识图谱：
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{management_experiences[:6000]}
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以 JSON 格式返回：
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{{"nodes": [{{"entity_type": "company/action/context/result/return", "attributes": {{}}}}], "relations": [{{"source": "node_id", "target": "node_id", "relation_type": "leads_to"}}]}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.3)
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return result if isinstance(result, dict) else {"nodes": [], "relations": []}
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async def match_best_strategy(new_company_profile: str, knowledge_graph: dict) -> dict:
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"""为新企业匹配最佳管理策略。"""
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llm = LLMClient()
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prompt = f"""请基于知识图谱为新企业匹配最佳管理策略：
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新企业画像：{new_company_profile[:3000]}
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知识图谱：{knowledge_graph}
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以 JSON 格式返回：
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{{"recommended_strategy": "推荐策略", "match_confidence": 0.8, "similar_cases": ["相似案例"], "expected_outcome": "预期结果"}}"""
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result = await llm.chat(prompt, temperature=0.4)
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return result if isinstance(result, dict) else {}
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