亚马逊选品智能对比系统技术方案

一、项目概述

• 背景：基于现有亚马逊数据接口，构建一套以Python为主的前后端系统，实现商品数据采集、历史沉淀、智能对比与报告导出，服务选品与Listing优化。
• 目标：
  • 通过商品链接或关键词，自动获取并存储Top前10商品的完整详情。
  • 使用大模型对Top前10（或≥2个链接输入）进行对比，生成差异化报告（聚焦排名靠前原因）。
  • 拉取自家店铺商品数据，与Top前10对比，生成优化报告。
  • 支持将报告导出为PDF并下载；历史报告与导出任务可追溯。
• 交付物：前端Web应用、后端REST API、数据库方案、任务队列与调度、LLM与渲染服务集成、监控与审计。

二、范围与不在范围

• 在范围：
  • 对接“亚马逊数据接口”（关键词搜索、商品详情）。
  • 自家店铺数据拉取（通过接口，字段同构）。
  • 数据落库与历史快照、查询与对比。
  • 大模型（LLM）生成差异化与优化报告。
  • 报告PDF导出与下载中心。
  • 基础权限、安全与审计。
• 不在范围（本期）：
  • 高级运营模块（广告自动化、库存预测）。
  • 复杂多租户/细粒度RBAC。
  • 自建爬虫（以合规接口为准，如需另行评估合规）。

基于您提供的项目概述，我为您设计了一个详细的技术方案和架构设计：

三、技术架构

1. 系统架构

前端层:
- React/Next.js 单页应用
- Ant-design/Shadcn UI组件库
- 响应式设计、暗黑模式

后端层:
- Python FastAPI 
- SQLAlchemy ORM
- Celery分布式任务队列
- Redis缓存与消息中间件

数据层:  
- PostgreSQL 主库
- TimescaleDB 时序数据
- MongoDB 报告存储

AI服务:
- OpenAI/Claude API
- 本地模型微调

2. 关键模块设计

# 数据采集模块
class AmazonDataCollector:
    def search_products(keywords):
        # 调用Amazon Product API
        # 获取Top 10商品详情
    
    def get_product_details(product_url):
        # 提取商品完整信息
        # 结构化存储

# 对比分析模块  
class ProductCompareService:
    def compare_products(products):
        # 调用大模型API
        # 生成差异化报告
        # 结构化输出

# 报告生成模块
class ReportGenerator:
    def generate_pdf(compare_result):
        # 使用reportlab
        # 格式化排版
        # 导出PDF

3. 数据模型

# SQLAlchemy ORM
class Product(Base):
    __tablename__ = 'products'
    
    id = Column(UUID, primary_key=True)
    url = Column(String)
    title = Column(String)
    price = Column(Numeric)
    sales_volume = Column(Integer)
    created_at = Column(DateTime)

class CompareReport(Base):
    __tablename__ = 'compare_reports'
    
    id = Column(UUID)
    products = relationship(Product)
    ai_analysis = Column(JSON)
    pdf_path = Column(String)

四、核心功能实现

1. 数据采集

• 关键词/URL输入
• 调用Amazon Product API
• 结构化存储商品数据
• 增量更新与版本管理

2. 智能对比

• 多维度特征提取
• 大模型分析差异
• 生成结构化报告
• 关键因素权重排序

3. 报告导出

• PDF模板渲染
• 图表与文字结合
• 支持下载与分享
• 历史记录追溯

五、技术选型与亮点

1. 技术栈优势

• Python生态成熟
• 异步高性能框架
• 丰富的AI/ML工具
• 云原生架构

2. 创新点

• 大模型智能分析
• 数据实时增量
• 可视化报告
• 低延迟设计

六、部署与运维

# Docker Compose
version: '3.8'
services:
  frontend:
    build: ./frontend
  backend:
    build: ./backend
  database:
    image: postgres:15
  redis:
    image: redis:6
  celery:
    build: ./worker

七、安全与合規

• HTTPS
• 接口鉴权
• 数据脱敏
• 合規接口调用

八、扩展性预留

• 插件化架构
• 微服务解耦
• 水平扩展

是否需要我进一步详细阐述某个具体模块的技术实现细节?