# seo_ai

**Repository Path**: que/seo_ai

## Basic Information

- **Project Name**: seo_ai
- **Description**: 通过openai codex生成的项目，集成豆包、deepseek、chatgpt，用于生成seo内容，目前seo不局限于搜索引擎，大量的ai平台也会去抓取内容训练大模型；技术栈python+langchain+fastapi+easyui；
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-24
- **Last Updated**: 2026-03-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# SEO AI Content Generation API

本项目基于 Python，集成 FastAPI 与多种大模型客户端（Doubao、DeepSeek、ChatGPT、Bailian）以及
LangChain Pipeline、RAG（FAISS + provider 可切换 Embeddings）与图片生成（豆包 / 阿里云百炼 Z-Image-Turbo）。
提供统一的内容生成接口，传入 `prompt` 和 `seo_keywords`，返回经过 SEO 优化的图文 HTML 内容。

## 主要特性
- 四大模型统一接入 LangChain（Doubao / DeepSeek / ChatGPT / Bailian）
- LLM 模型名统一在 `config.yaml -> llms.*.model` 中配置
- LangChain 链式流程：检索上下文 -> 大纲 -> 正文 -> SEO -> 图文渲染
- RAG：加载 `C:\seo_docs` 下的 `txt` 文档，FAISS 检索 + `provider` 切换 Embeddings（百炼 / 豆包）
- 图片生成：支持豆包文生图与阿里云百炼 Z-Image-Turbo（生成图文并茂内容）
- API Key 通过配置文件管理
- 支持 `env_keys` 从环境变量读取 API Key（生产环境推荐）
- 提供标准 API 接口：`/generate`

## 快速开始
1. 使用 Python 3.11 创建虚拟环境并激活
2. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`
3. 准备 RAG 文档：将 `txt` 文件放到 `C:\seo_docs`
4. 配置 API Key：编辑 `config.yaml`（LLM、RAG Embeddings、图片模型）
   - 生产环境建议只配置 `env_keys`，不要在 `api_key` 写明文密钥
5. 启动服务：`uvicorn main:app --host 127.0.0.1 --port 9999`

## Windows 打包与运行
1. 安装依赖（含打包工具）：`.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt pyinstaller`
2. 执行打包脚本：`.\build_windows_exe.ps1`
3. 打包产物目录：`dist\seo_ai_server\`
4. 可执行文件：`dist\seo_ai_server\seo_ai_server.exe`
5. 运行可执行文件后，服务地址为：`http://127.0.0.1:9999`

## 测试
- 安装依赖后执行：`python -m pytest -q`
- 当前包含 `/generate` 的基础接口测试（成功、模型不存在、参数校验失败、内部异常）

## 目录结构
- `main.py`：API 入口与 LangChain Pipeline
- `llm_clients/`：各模型适配客户端
- `image_clients/`：图片模型客户端（Doubao / Z-Image-Turbo）
- `rag.py`：RAG 文档加载、切块、向量化与检索
- `utils.py`：SEO 优化与 HTML 渲染
- `config.yaml`：模型与密钥配置
- `requirements.txt`：依赖列表

## RAG 配置说明
`config.yaml` 中的 `rag` 字段用于控制检索行为（支持 `provider` 动态切换）：
- `docs_dir`：文档目录（默认 `C:\seo_docs`）
- `provider`：`bailian` 或 `doubao`
- `api_key`：当前 provider 对应 API Key（也可用环境变量）
- `providers`：各 provider 的配置映射，`base_url`、`embedding_model`、`env_keys` 都在这里定义
- `base_url` / `embedding_model`：可选顶层覆盖；不填时读取 `rag.providers.<provider>`
- `env_keys`：从环境变量读取 API Key 的候选名列表（按顺序尝试）
- `chunk_size` / `chunk_overlap`：切块参数
- `top_k`：检索返回条数

## API Key 获取优先级
- LLM / 图片 / RAG 均支持 `env_keys` + `api_key`
- 统一优先级：先按 `env_keys` 顺序读取环境变量，未命中再使用 `api_key`
- 生产环境建议：仅设置环境变量，配置文件中的 `api_key` 留空

## LLM 配置说明
- `llms.<provider>.model` 为必填，所有 LLM 的模型名统一从配置读取
- 当前示例：
  - `llms.chatgpt.model: gpt-4o-mini`
  - `llms.deepseek.model: deepseek-chat`
  - `llms.doubao.model: doubao-pro-32k`
  - `llms.bailian.model: qwen-plus`

## 图片生成配置
`config.yaml` 的 `images` 字段支持两种 provider：
- `provider: doubao`：使用豆包文生图（`images.doubao` 下配置 `api_key` / `endpoint` / `model` / `size`）
- `provider: bailian`：使用阿里云百炼（`images.bailian` 下配置，兼容旧值 `z_image_turbo`）

## 接口示例
### 请求
`POST /generate`

```json
{
  "prompt": "请写一篇关于春季养生的 SEO 文章",
  "seo_keywords": ["春季养生", "健康饮食", "生活习惯"],
  "model": "doubao"
}
```

### 响应
```json
{
  "content": "<div class=\"seo-content\">...</div>"
}
```