技术干货：Infoseek 媒体发布系统的 AI 合规引擎与高并发架构实践

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│ 接入层：SLB负载均衡 + API网关 + 边缘节点（CDN加速）      │
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│ 业务层：合规检测集群、内容适配集群、发布调度集群、数据复盘集群 │
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│ 算法层：Deepseek合规大模型、多模态AI识别引擎、智能排版引擎  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据层：Redis Cluster（缓存）+ ClickHouse（日志）+ 区块链存证 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 支撑层：服务注册发现（Nacos）+ 配置中心 + 监控告警（Prometheus） │
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/**
 * AI合规检测核心引擎（支持文本/图片/视频多模态）
 */
@Service
public class AIContentComplianceEngine {
    // 加载微调后的合规大模型（本地缓存，避免重复初始化）
    private static final ComplianceModel COMPLIANCE_MODEL = ComplianceModelLoader.load("infoseek-compliance-v4.0");
    // 违规词库（Redis缓存，支持热更新）
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Set<String>> violationWordRedis;
    // 资质核验客户端
    @Autowired
    private QualificationVerifyClient qualClient;

    public ComplianceResult detect(MultimediaContent content, PublisherInfo publisher) {
        ComplianceResult result = new ComplianceResult();
        result.setContentId(content.getContentId());
        result.setPass(true);

        // 1. 多模态AI生成内容识别（文本/图片/视频）
        AIGeneratedResult aiResult = COMPLIANCE_MODEL.detectAIGenerated(content);
        if (aiResult.isGenerated()) {
            content.setAiMark(true);
            // 自动添加AI生成标识（按平台规则适配位置）
            content = addAiMarkByPlatform(content, aiResult.getConfidence());
        }

        // 2. 违规词检测（支持精准匹配+语义联想）
        String contentText = extractTextFromMultimedia(content); // 提取多模态内容文本
        Set<String> violationWords = new HashSet<>();
        // 从Redis获取行业专属违规词库（如医疗/财经）
        Set<String> industryWords = violationWordRedis.opsForValue().get("violation:word:" + publisher.getIndustry());
        if (industryWords != null) {
            // 精准匹配违规词
            for (String word : industryWords) {
                if (contentText.contains(word)) {
                    violationWords.add(word);
                }
            }
            // 语义联想检测（避免谐音/变体违规）
            Set<String> similarWords = COMPLIANCE_MODEL.semanticSimilarDetect(contentText, industryWords);
            violationWords.addAll(similarWords);
        }

        if (!violationWords.isEmpty()) {
            result.setPass(false);
            result.setViolationWords(violationWords);
            // 生成合规替代建议（基于大模型语义优化）
            result.setReplaceSuggestions(COMPLIANCE_MODEL.generateReplaceSuggestions(contentText, violationWords));
            return result;
        }

        // 3. 专业领域资质核验（医疗/财经等）
        if (isProfessionalIndustry(publisher.getIndustry())) {
            QualificationResult qualResult = qualClient.verify(
                publisher.getQualId(), publisher.getIndustry(), LocalDate.now()
            );
            if (!qualResult.isValid()) {
                result.setPass(false);
                result.setReason("资质无效：" + qualResult.getMsg());
            }
        }

        // 4. 信息来源追溯（区块链存证）
        if (content.getSource() != null) {
            String depositHash = BlockchainDepositUtil.deposit(content.getSource());
            result.setSourceDepositHash(depositHash);
        }

        return result;
    }

    // 按平台规则添加AI生成标识（如小红书标题前、抖音评论区置顶）
    private MultimediaContent addAiMarkByPlatform(MultimediaContent content, double confidence) {
        String platform = content.getTargetPlatform();
        String aiMark = "[AI生成，置信度：" + String.format("%.2f", confidence) + "]";
        switch (platform) {
            case "xiaohongshu":
                content.setTitle(aiMark + " " + content.getTitle());
                break;
            case "douyin":
                content.setComment(aiMark + " " + content.getComment());
                break;
            case "weixin":
                content.setContent(aiMark + "\n" + content.getContent());
                break;
            default:
                content.setTitle(aiMark + " " + content.getTitle());
        }
        return content;
    }
}

class HighConcurrencyPublishScheduler:
    def __init__(self):
        self.xxl_job_client = XXLJobClient()
        self.redis_client = RedisClient()
        self.platform_adapters = self._init_platform_adapters()  # 初始化多平台适配器

    def submit_publish_tasks(self, tasks):
        """
        提交高并发发布任务
        :param tasks: 发布任务列表（[{content, platforms, publisher_info}, ...]）
        :return: 任务ID列表
        """
        task_ids = []
        for task in tasks:
            task_id = str(uuid.uuid4())
            task["task_id"] = task_id
            # 1. 任务存入Redis队列（按平台分片，避免单队列拥堵）
            for platform in task["platforms"]:
                queue_key = f"publish:queue:{platform}"
                self.redis_client.rpush(queue_key, json.dumps(task))
            # 2. 注册XXL-Job任务（定时拉取队列执行）
            self.xxl_job_client.register_task(
                job_group="publish_group",
                job_desc=f"平台{platform}发布任务-{task_id}",
                executor_handler="publishExecutor",
                trigger_type="CRON",
                cron_expression="*/1 * * * * ?"  # 每秒执行一次
            )
            task_ids.append(task_id)
        return task_ids

    def execute_publish_task(self, platform):
        """
        执行发布任务（XXL-Job执行器）
        :param platform: 目标平台
        """
        queue_key = f"publish:queue:{platform}"
        # 分布式锁：避免多节点重复消费
        lock_key = f"publish:lock:{platform}"
        with RedisLock(self.redis_client, lock_key, expire=30):
            # 批量获取任务（每次最多100条，避免一次性消费过多）
            tasks = self.redis_client.lrange(queue_key, 0, 99)
            if not tasks:
                return
            # 批量执行发布
            for task_str in tasks:
                task = json.loads(task_str)
                try:
                    adapter = self.platform_adapters.get(platform)
                    if not adapter:
                        self._record_task_result(task["task_id"], platform, "fail", "平台未支持")
                        continue
                    # 内容适配 + 发布
                    adapted_content = adapter.adapt(task["content"])
                    publish_result = adapter.publish(adapted_content, task["publisher_info"])
                    # 记录结果 + 区块链存证
                    self._record_task_result(task["task_id"], platform, publish_result["status"], publish_result["msg"])
                except Exception as e:
                    self._record_task_result(task["task_id"], platform, "fail", str(e))
                finally:
                    # 移除已处理任务
                    self.redis_client.lpop(queue_key)

    def _record_task_result(self, task_id, platform, status, msg):
        """记录任务结果并区块链存证"""
        result = {
            "task_id": task_id,
            "platform": platform,
            "status": status,
            "msg": msg,
            "execute_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
        }
        # 存入ClickHouse用于数据分析
        clickhouse_client.insert("publish_task_result", [result])
        # 区块链存证（关键任务结果）
        if status == "fail" or platform in ["weibo", "douyin"]:
            BlockchainDepositUtil.deposit(result)

/**
 * 自定义知乎平台适配器（实现PlatformAdapter接口）
 */
public class ZhihuPlatformAdapter implements PlatformAdapter {
    @Override
    public String getPlatformCode() {
        return "zhihu"; // 平台编码，唯一标识
    }

    @Override
    public MultimediaContent adapt(MultimediaContent content) {
        // 知乎平台内容适配规则：标题≤20字，内容支持Markdown，图片需压缩至2M内
        MultimediaContent adapted = new MultimediaContent();
        // 标题适配
        String title = content.getTitle();
        if (title.length() > 20) {
            title = title.substring(0, 17) + "...";
        }
        adapted.setTitle(title);
        // 内容适配（转为Markdown格式）
        String markdownContent = convertToMarkdown(content.getContent());
        adapted.setContent(markdownContent);
        // 图片适配（压缩至2M内）
        List<String> adaptedImages = content.getImages().stream()
                .map(this::compressImageTo2M)
                .collect(Collectors.toList());
        adapted.setImages(adaptedImages);
        return adapted;
    }

    @Override
    public PublishResult publish(MultimediaContent content, PublisherInfo publisher) {
        // 调用知乎开放平台API发布内容
        ZhihuApiClient apiClient = new ZhihuApiClient(publisher.getAppKey(), publisher.getAppSecret());
        try {
            String publishId = apiClient.createArticle(
                content.getTitle(),
                content.getContent(),
                content.getImages(),
                publisher.getZhihuUserId()
            );
            return PublishResult.success("发布成功", publishId);
        } catch (Exception e) {
            return PublishResult.fail("发布失败：" + e.getMessage());
        }
    }

    // 辅助方法：转为Markdown格式
    private String convertToMarkdown(String content) {
        // 实现文本转Markdown逻辑（如换行、加粗、列表等）
        return content.replace("\n", "  \n")
                      .replace("**", "**")
                      .replace("- ", "1. ");
    }

    // 辅助方法：图片压缩至2M内
    private String compressImageTo2M(String imageUrl) {
        // 实现图片下载、压缩、上传逻辑
        return ImageCompressUtil.compress(imageUrl, 2 * 1024 * 1024);
    }
}