SleepySoft/IntelligenceIntegrationSystem

解決的問題

本專案解決資訊過載與低品質新聞報導的問題。旨在從每日海量的新聞中過濾掉「水貨」內容與點擊誘導標題，確保讀者僅能取得高價值的情報。

工作原理

該系統遵循以下流程：抓取 → 提交 → 清洗/AI分析 → 過濾/再發布 → 歸檔。

1. 抓取：使用RSS訂閱和列表頁抓取從全球各類媒體取得新聞。包含一個「所見即所得」（WYSIWYG）工具，用於產生爬蟲設定。
2. AI分析：收集的新聞由AI分析器處理，使用特定提示詞對內容的情報價值進行評分和分析。利用 json_repair 確保AI輸出的高解析率。
3. 向量儲存：採用向量資料庫（使用 bge-m3 模型）實現相似性搜尋、情蒐跳躍與相關性推論。
4. 管理：中央樞紐（IntelligenceHub）管理資料流，提供管理用Web介面，並將過濾後的內容以HTML頁面形式發布。

適用對象

對開源情蒐（OSINT）感興趣，希望以高效、AI驅動的方式監控全球新聞並提取有意義洞察，而無需閱讀低價值文章的使用者。

主要亮點

• AI驅動評分：基於情蒐價值自動過濾新聞，旨在將高價值報告與雜訊分離。
• 基於向量的相關性：使用向量資料庫查找相似情蒐並執行相關性推論。
• WYSIWYG爬蟲設定：透過視覺化設定介面簡化新增新聞來源的流程。
• 全球媒體整合：預設支援從BBC、半島電視台、塔斯社等眾多國際新聞機構抓取。
• 全面儲存：使用MongoDB進行結構化情蒐歸檔，專用向量資料庫用於語意搜尋。