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GOVERNMENT_DEPLOYMENT.md

File metadata and controls

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MiroFish 政务场景改造 - 部署文档

改造概述

本次改造将 MiroFish 从国际版 Twitter/Reddit 平台适配为国内政务场景版本，主要改造内容包括：

核心功能改造

类别 改造内容 状态
后端 政务 Agent 分类体系（region/age_group/profession/gov_relation） ✅
后端 政务 Agent 角色模板（政务小编、媒体编辑、专家学者等） ✅
后端 干预事件功能（intervention_events） ✅
后端 国内平台适配（微博热搜、微信转发、抖音算法） ✅
后端 政务报告框架（5个固定章节） ✅
后端 数据可视化（matplotlib 图表生成） ✅
后端 Word/PDF 导出（红头文件模板） ✅
后端 GraphRAG 政务关系类型（AFFECTS/CORRECTS/SUPPORTS/OPPOSES） ✅
前端 政务蓝主题（#0052D9） ✅
前端 模板库组件（TemplateLibrary.vue） ✅
前端 时间轴回溯组件（TimelineViewer.vue） ✅
测试 完整测试脚本（100% 通过） ✅

环境要求

系统要求

  • Python 3.9+
  • Node.js 16+
  • Git

Python 依赖（新增）

pip install matplotlib numpy python-docx reportlab

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/dddwhy/MiroFish.git
cd MiroFish

2. 安装后端依赖

cd backend
pip install -r requirements.txt
pip install matplotlib numpy python-docx reportlab

3. 安装前端依赖

cd ../frontend
npm install

4. 配置环境变量

创建 backend/.env 文件：

# LLM 配置（使用阿里云 Qwen）
DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL=qwen-plus

# Zep 配置（知识图谱）
ZEP_API_KEY=your-zep-api-key
ZEP_SERVER_URL=your-zep-server-url

快速启动

开发模式（前后端同时启动）

# 在项目根目录
npm run dev

单独启动

# 后端
cd backend
python app.py

# 前端
cd frontend
npm run dev

访问：http://localhost:5173

功能使用指南

1. 创建政务仿真项目

方式一：使用模板库（推荐）

  1. 进入首页，点击「政务场景模板库」
  2. 选择预设模板：
    • 政策宣传效果推演
    • 突发事件危机应对
    • 重大事项舆情监测
    • 谣言传播与辟谣效果
  3. 点击「应用模板」

方式二：自定义配置

  1. 上传政策文档
  2. 配置仿真参数（Agent 数量、平台选择、仿真时长）
  3. 启动仿真

2. 查看仿真结果

实时监控面板

  • 舆情走势图（正面/负面/中性占比）
  • 传播层级图（源头→一级→二级...）
  • Agent 行为日志

时间轴回溯

  • 点击「时间轴」标签
  • 拖动滑块查看任意时间点状态
  • 点击「查看Agent行为」查看详细数据

3. 生成舆情分析报告

自动生成

仿真完成后，系统自动生成包含以下章节的报告：

  1. 舆情趋势分析 - 按时间维度展示情感变化
  2. 核心观点与立场分布 - 不同群体观点聚类
  3. 风险点识别与负面舆情预警 - 高风险舆情点
  4. 舆论引导建议 - 针对性策略推荐
  5. 传播路径与关键节点 - 影响力排行

导出报告

  • Word 格式：红头文件模板，支持编辑
  • PDF 格式：只读格式，方便存档

政务 Agent 角色说明

预设角色

角色名称 特征 适用场景
政务小编 官方立场，正面倾向 发布官方通稿、政策解读
媒体编辑 半官方，观察立场 主流媒体报道、转发
专家学者 独立理性，中性立场 政策解读、专业分析
一线城市网民 活跃，反应快 一线城市舆情
二三线城市网民 稳定，主流观点 大众舆情
县域网民 保守，支持倾向 基层舆情
青年学生 批判，反对倾向 校园舆情、青年群体

字段说明

  • region: tier1（一线）/ tier2（二三线）/ tier3（三四线）/ county（县域）
  • age_group: youth（18-25）/ young_adult（26-35）/ middle（36-50）/ senior（50+）
  • profession: government_employee/teacher/doctor/student/enterprise_worker等
  • gov_relation: 0.0-1.0，与政府关联度（1.0=完全官方）

国内平台特性

微博

  • 热搜机制：互动量达到阈值触发热搜
  • 热搜曝光加成：3.0倍
  • 传播特性：公开性强，扩散快

微信

  • 转发层级：最多5级
  • 转发衰减率：0.6
  • 传播特性：半封闭，信任链传播

抖音

  • 算法权重：完播率40%、点赞30%、评论30%
  • 传播周期：24小时
  • 传播特性：算法推荐，病毒式传播

测试

运行测试脚本

cd backend/scripts
python quick_test.py

测试报告

测试报告保存在：backend/scripts/test_output/quick_test_report_*.json

当前测试结果：

  • 总测试数：21
  • 通过：21
  • 失败：0
  • 通过率：100%

故障排查

常见问题

1. matplotlib 中文字体显示问题

# 解决方案：使用英文标签或安装中文字体
# 在 report_agent.py 中已配置：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'Arial Unicode MS']

2. Word/PDF 导出失败

# 安装依赖
pip install python-docx reportlab

3. LLM 调用超时

  • 检查网络连接
  • 检查 API Key 是否正确
  • 增加超时时间配置

项目结构

MiroFish/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   └── services/
│   │       ├── simulation_config_generator.py  # ✨ 改造：政务Agent、国内平台
│   │       ├── report_agent.py                  # ✨ 改造：政务报告、可视化、导出
│   │       └── ontology_generator.py            # ✨ 改造：政务关系类型
│   └── scripts/
│       ├── quick_test.py                        # ✨ 新增：快速测试脚本
│       └── test_output/                         # 测试报告
├── frontend/
│   └── src/
│       └── components/
│           ├── Step1GraphBuild.vue             # ✨ 改造：政务蓝主题
│           ├── TemplateLibrary.vue             # ✨ 新增：模板库
│           └── TimelineViewer.vue              # ✨ 新增：时间轴回溯
└── GOVERNMENT_DEPLOYMENT.md                     # 本文档

版本信息

  • 改造版本：v0.2-government
  • 基于原版：v0.1 (666ghj/MiroFish)
  • 改造日期：2025-01-16
  • 改造分支：feature/core-module-improvements

技术支持

如有问题，请参考：

下一步计划

  1. 性能优化：大规模 Agent 仿真性能优化
  2. 功能扩展：增加更多国内平台（小红书、B站等）
  3. 模型优化：适配国产大模型（通义千问、文心一言等）
  4. 部署优化：Docker 容器化部署