# 文字匹配图片项目

AI驱动的文章与图片智能匹配系统，支持从数据库读取文章数据，自动匹配图片或使用Gemini生成图片，并批量发布文章。

## 项目概述

本项目实现了以下核心功能：
- 从数据库读取待处理的文章数据
- 基于文章标签智能匹配现有图片库
- 使用通义千问大模型评估文章与图片的匹配度
- 匹配失败时自动调用Gemini API生成相关图片
- 将生成的图片信息插入数据库（ai_images、ai_image_tags、ai_article_images）
- 上传图片到服务器
- 批量发布处理完成的文章

## 技术栈

- **Python 3.12**
- **数据库**: MySQL (PyMySQL)
- **AI服务**: 
  - Google Gemini API (图片生成)
  - 通义千问 API (文章图片匹配评估)
- **依赖库**:
  - `requests==2.31.0` - HTTP请求
  - `google-genai==0.1.0` - Gemini API调用
  - `pymysql` - MySQL数据库连接
  - `Pillow==10.0.0` - 图片处理

## 项目结构

```
文字匹配图片/
├── match_article_images.py      # 主程序：文章图片匹配
├── database_config.py           # 数据库配置管理
├── log_config.py               # 日志配置
├── export_approved_articles.py # 导出审核通过的文章
├── export_image_tags.py        # 导出图片标签数据
├── push_article_published.py   # 文章发布监控脚本
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── setup_env.bat              # Windows环境初始化脚本
├── setup_env.sh               # Linux/macOS环境初始化脚本
├── db/                        # 数据库表结构
│   ├── split_tables/         # 按表拆分的SQL文件
│   └── ai_articles.sql       # 完整数据库结构
└── logs/                      # 日志目录
```

## 环境配置

### 1. 创建虚拟环境

**Windows**:
```bash
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
```

**Linux/macOS**:
```bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
```

### 2. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 3. 数据库配置

编辑 `database_config.py` 中的数据库连接信息：
```python
DB_CONFIG = {
    'host': 'your_host',
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'database': 'ai_article',
    'charset': 'utf8mb4'
}
```

## 使用方法

### 文章图片匹配

**测试模式**（处理前N篇文章）:
```bash
python match_article_images.py --test 3
```

**正常模式**（处理所有文章）:
```bash
python match_article_images.py
```

### 导出数据

导出审核通过的文章:
```bash
python export_approved_articles.py
```

导出图片标签数据:
```bash
python export_image_tags.py
```

## 核心功能说明

### 1. 文章图片匹配流程

1. 从数据库读取状态为 `approved` 的文章
2. 根据文章标签匹配图片库中的图片（image_attached_article_count < 5）
3. 使用通义千问API评估匹配质量
4. 匹配成功：更新图片使用计数
5. 匹配失败：调用Gemini生成新图片

### 2. Gemini图片生成流程

1. 根据文章标题和标签生成提示词
2. 调用Gemini API生成图片
3. 将图片信息插入 `ai_images` 表
4. 将图片标签信息插入 `ai_image_tags` 表（image_source=3表示AI生成）
5. 上传图片到服务器
6. 将文章与图片关联信息插入 `ai_article_images` 表（image_source=0）
7. sort_order自动设置为当前文章下最大值+1

### 3. 批量发布

处理完成后自动调用 `/api/articles/batch-publish-auto` 接口批量发布文章。

## 数据库表结构

### 主要表说明

- **ai_articles**: 文章主表
- **ai_images**: 图片信息表
- **ai_image_tags**: 图片标签关联表
- **ai_article_images**: 文章图片关联表
- **ai_tags**: 标签表
- **ai_keywords**: 关键词表
- **ai_departments**: 部门表

## API配置

### Gemini API
- 端点: `https://work.poloapi.com`
- 模型: `gemini-3-pro-image-preview`

### 文章发布API
- 登录: `http://47.99.184.230:8324/api/auth/login`
- 图片上传: `http://47.99.184.230:8324/api/images/upload`
- 批量发布: `http://47.99.184.230:8324/api/articles/batch-publish-auto`

## 日志

日志文件存储在 `logs/` 目录下：
- `article_matching.log` - 文章匹配日志
- `article_matching_error.log` - 错误日志

## 注意事项

1. 虚拟环境 (`venv/`) 已在 `.gitignore` 中排除
2. API密钥和数据库密码请妥善保管
3. 生产环境建议使用环境变量管理敏感信息
4. 测试模式不会触发批量发布操作

## 许可证

内部项目，保密使用。