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README.md

@@ -1,14 +1,31 @@
----
-title: AI Deep Persona Profiling System
-emoji: ⚡
-colorFrom: indigo
-colorTo: indigo
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.37.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: apache-2.0
-short_description: AI深度人物画像系统
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+---
+title: AI深度人物画像系统
+emoji: 🕵️‍♂️
+colorFrom: green
+colorTo: blue
+sdk: gradio
+sdk_version: 4.28.3
+app_file: app.py
+pinned: false
+---
+
+# AI深度人物画像系统
+
+这是一个基于Gradio的前端界面，用于与后端的“AI深度人物画像系统 API”进行交互。
+
+## 🚀 功能
+
+-   **输入手机号**: 启动一次人物画像分析会话。
+-   **查看初始报告**: 系统将自动分析第一条最相关的数据线索，并生成初始画像。
+-   **迭代分析**: 如果对当前画像不满意，可以点击“与事实不符, 换一条”按钮，系统将按顺序分析下一条数据线索，并更新画像报告。
+-   **状态反馈**: 界面会实时显示分析状态、找到的线索总数以及当前正在展示第几条线索。
+
+## 🛠️ 技术栈
+
+-   **前端**: [Gradio](https://www.gradio.app/)
+-   **后端通信**: Python `requests` 库
+-   **API**: 本应用依赖一个独立的后端API服务来执行实际的分析任务。
+
+## ⚠️ 注意
+
+本应用本身不执行任何AI分析，它仅仅是一个用户界面。所有的数据查询和AI分析都由后端API完成。确保后端API服务正在运行并且可以从该Hugging Face Space公开访问。

app.py

@@ -0,0 +1,239 @@
+import gradio as gr
+import requests
+import re
+
+# --- 配置 ---
+# !!! 重要: 请将此 URL 替换为您的 API 服务器的实际地址
+API_BASE_URL = "http://134.175.222.87:5006"  # 这是一个示例，请务必修改
+START_ANALYSIS_ENDPOINT = f"{API_BASE_URL}/start_analysis_session"
+ANALYZE_NEXT_ENDPOINT = f"{API_BASE_URL}/analyze_next"
+
+
+# --- 核心逻辑函数 ---
+
+def format_report(analysis_result):
+    """将API返回的JSON格式化为美观的Markdown文本"""
+    if not analysis_result or "ai_analysis" not in analysis_result:
+        return "### ❌ 错误\n收到的分析结果格式不正确。"
+
+    analysis = analysis_result["ai_analysis"]
+
+    def create_tag_list(items):
+        if not items:
+            return "_暂无推断_"
+        return " ".join([f"`{item}`" for item in items])
+
+    assessment = analysis.get("评估体系", {})
+    confidence = assessment.get("画像置信度", {})
+    identity_level = assessment.get("身份明确度", "未知")
+    badge_map = {"低": "🟢", "中": "🟡", "高": "🔴"}
+    identity_badge = f"{badge_map.get(identity_level, '⚪️')} {identity_level}"
+
+    report_md = f"""
+    ## 深度人物画像报告
+    > {analysis.get('核心摘要', 'AI未能生成摘要。')}
+    ---
+    #### 推断画像
+    - **职业角色**: {create_tag_list(analysis.get("推断画像", {}).get("职业角色"))}
+    - **能力/技能**: {create_tag_list(analysis.get("推断画像", {}).get("能力技能"))}
+    - **兴趣爱好**: {create_tag_list(analysis.get("推断画像", {}).get("兴趣爱好"))}
+    ---
+    #### 关联网络
+    - **关联人物**: {create_tag_list(analysis.get("关联网络", {}).get("关联人物"))}
+    - **关联组织**: {create_tag_list(analysis.get("关联网络", {}).get("关联组织"))}
+    ---
+    #### 行为模式推断
+    {analysis.get('行为模式推断', '暂无明确的行为模式推断。')}
+    ---
+    #### 评估体系
+    - **身份明确度**: {identity_badge}
+    - **画像总置信度**: **{confidence.get('总分', 0) * 100:.0f}%**
+      - `职业置信度: {confidence.get('职业置信度', 0) * 100:.0f}%`
+      - `爱好置信度: {confidence.get('爱好置信度', 0) * 100:.0f}%`
+      - `关联网络置信度: {confidence.get('关联网络置信度', 0) * 100:.0f}%`
+    """
+    return report_md
+
+def start_analysis(phone):
+    """处理“生成画像”按钮点击事件"""
+    if not phone or not re.match(r"^\d{7,15}$", phone):
+        # 返回值对应 outputs 列表
+        return (
+            "号码格式不正确哦～",      # status_message
+            gr.update(visible=False), # report_area
+            gr.update(value=""),      # report_output
+            gr.update(visible=False), # feedback_area
+            gr.update(interactive=False), # correct_btn
+            gr.update(interactive=False), # incorrect_btn
+            None, 0, 0                # states
+        )
+
+    status_message = "正在启动分析会话，请稍候..."
+    # 初始加载状态
+    yield (
+        status_message,
+        gr.update(visible=False),
+        gr.update(value=""),
+        gr.update(visible=False),
+        gr.update(interactive=False),
+        gr.update(interactive=False),
+        None, 0, 0
+    )
+
+    try:
+        response = requests.post(START_ANALYSIS_ENDPOINT, data={"phone": phone}, timeout=20)
+        response.raise_for_status()
+        data = response.json()
+
+        if not data.get("success"):
+            raise Exception(data.get("message", "API返回错误但未提供消息"))
+
+        total_count = data.get("total_count", 0)
+        if total_count == 0:
+            yield (
+                "恭喜！您开启了隐身魔法呦👉👉", gr.update(visible=False), "", gr.update(visible=False),
+                gr.update(interactive=False), gr.update(interactive=False), [], 0, 0
+            )
+            return
+        
+        references = data.get("data_references", [])
+        analysis_result = data.get("analysis_result")
+        report_md = format_report(analysis_result)
+        status_message = f"发现 {total_count} 条线索，正在展示第 1 号情报..."
+        next_btn_interactive = total_count > 1
+
+        # 成功获取数据后的最终状态
+        yield (
+            status_message,
+            gr.update(visible=True), # report_area
+            gr.update(value=report_md), # report_output
+            gr.update(visible=True), # feedback_area
+            gr.update(interactive=True), # correct_btn
+            gr.update(interactive=next_btn_interactive), # incorrect_btn
+            references, 1, total_count
+        )
+
+    except (requests.exceptions.RequestException, Exception) as e:
+        error_message = f"发生错误: {e}"
+        yield (
+            error_message, gr.update(visible=False), "", gr.update(visible=False),
+            gr.update(interactive=False), gr.update(interactive=False), None, 0, 0
+        )
+
+def analyze_next_clue(references, current_index, total_count):
+    """处理“换一条”按钮点击事件"""
+    if not references or current_index >= total_count:
+        yield (
+            "所有线索已分析完毕，没有更多信息了。", # status_message
+            gr.update(), # report_output (保持不变)
+            gr.update(interactive=False), # correct_btn (可设为True或False，这里设为False)
+            gr.update(interactive=False), # incorrect_btn
+            references, current_index, total_count
+        )
+        return
+
+    next_list_index = current_index
+    reference_to_analyze = references[next_list_index]
+    display_index = next_list_index + 1
+    
+    status_message = f"正在分析第 {display_index} / {total_count} 号情报..."
+    
+    # 加载时禁用按钮
+    yield (
+        status_message, gr.update(), 
+        gr.update(interactive=False), gr.update(interactive=False),
+        references, current_index, total_count
+    )
+
+    try:
+        response = requests.post(ANALYZE_NEXT_ENDPOINT, json={"reference": reference_to_analyze}, timeout=20)
+        response.raise_for_status()
+        data = response.json()
+
+        if not data.get("success"):
+            raise Exception(data.get("message", "API返回分析失败"))
+
+        analysis_result = data.get("analysis_result")
+        report_md = format_report(analysis_result)
+        new_current_index = current_index + 1
+        
+        status_message = f"第 {new_current_index} 号情报画像构建完毕！"
+        next_btn_interactive = new_current_index < total_count
+
+        yield (
+            status_message,
+            gr.update(value=report_md),
+            gr.update(interactive=True),
+            gr.update(interactive=next_btn_interactive),
+            references, new_current_index, total_count
+        )
+
+    except (requests.exceptions.RequestException, Exception) as e:
+        error_message = f"分析出错了: {e}"
+        yield (
+            error_message, gr.update(), 
+            gr.update(interactive=True), gr.update(interactive=True), # 恢复按钮交互
+            references, current_index, total_count
+        )
+
+def confirm_analysis():
+    """处理“画像准确”按钮点击事件"""
+    return (
+        "感谢您的确认！AI酱很开心。🎉", # status_message
+        gr.update(interactive=False), # correct_btn
+        gr.update(interactive=False)  # incorrect_btn
+    )
+
+# --- Gradio 界面构建 ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
+    # 状态管理
+    state_references = gr.State([])
+    state_current_index = gr.State(0)
+    state_total_count = gr.State(0)
+
+    gr.Markdown("# AI深度人物画像系统")
+    gr.Markdown("本系统利用AI对公开的互联网数据进行深度分析，构建推理性的人物画像...")
+
+    with gr.Row():
+        phone_input = gr.Textbox(label="手机号", placeholder="输入11位数字...", scale=3)
+        start_button = gr.Button("生成画像", variant="primary", scale=1)
+
+    status_message = gr.Textbox(label="状态", value="AI分析引擎待命中...", interactive=False)
+
+    with gr.Column(visible=False) as report_area:
+        report_output = gr.Markdown()
+    
+    with gr.Row(visible=False) as feedback_area:
+        correct_btn = gr.Button("✅ 画像准确")
+        incorrect_btn = gr.Button("❌ 与事实不符, 换一条")
+
+    # --- 事件绑定 ---
+    # **核心改动**: 将所有需要更新的组件都列在outputs中
+    start_button.click(
+        fn=start_analysis,
+        inputs=[phone_input],
+        outputs=[
+            status_message, report_area, report_output, feedback_area, 
+            correct_btn, incorrect_btn,
+            state_references, state_current_index, state_total_count
+        ]
+    )
+    
+    incorrect_btn.click(
+        fn=analyze_next_clue,
+        inputs=[state_references, state_current_index, state_total_count],
+        outputs=[
+            status_message, report_output,
+            correct_btn, incorrect_btn,
+            state_references, state_current_index, state_total_count
+        ]
+    )
+    
+    correct_btn.click(
+        fn=confirm_analysis,
+        inputs=[],
+        outputs=[status_message, correct_btn, incorrect_btn]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+gradio
+requests