kouchou-ai：自托管 Web 应用

30秒速读

手里攒了一堆公众留言、问卷文本或政策意见，人工一条条看既慢又容易漏掉主流声音。广聴AI 就是为这个工作流准备的工具：它把 CSV 导入、层级聚类和浏览器报告查看组织在同一个自托管 Web 应用里，让你在本地完成意见分组与报告查看。本篇讲清它的部署路径、聚类参数怎么调，以及哪些宣传中的功能目前还只是规划。

软件信息表

先把关键事实摆在前面，版本与系统要求以 GitHub 仓库当前页面为准，本文不写未经核实的数字。

它能帮你做什么

广聴AI 的价值不在单点功能，而在于把意见分析做成一条可复查的工作流：数据进来有入口，分组有参数，结果有报告，而不是把一堆文本丢给对话窗口出一段无法复核的摘要。

• 通过管理界面上传 CSV，降低非开发者导入意见数据的门槛，团队里负责收集意见的人也能直接操作。
• 提供层级聚类配置，并根据评论数量给出聚类数的初始建议，避免一上来就面对无从下手的参数。
• 生成公众意见分析报告，并在浏览器中查看，分组结果与原文对应关系可以逐项复核。
• 支持通过输入插件导入数据，并允许结合自定义插件处理结果，数据入口不止 CSV 一种。
• 同时提供面向非开发者的 CSV 路径和面向开发者的 Docker Compose 启动流程，两种角色各走各的入口。

一个真实使用场景推演

假设某次市政征集收到两千条意见，主题混杂、重复表述很多。先把清洗过的 CSV 从管理界面导入，聚类数按项目给出的初始建议起步跑一版；打开浏览器报告，对照每组样本判断分组是否合理：把明显跑偏的组拆开，把表述相近但被分开的组合并；最后以报告分组为底稿写结论，而不是直接引用模型输出的摘要句。这个推演的关键判断是：聚类只是分组辅助，结论仍需人工复核，任何一组都不能只看组名就下判断。

上手指南

按下面顺序走，卡点主要集中在模型路径选择与多服务环境变量两处，远程部署不要跳过服务拆分这一步。

1. 准备 Docker 环境，并先定好模型路径：能用 OpenAI API 就走云端路径，坚持数据不出本地就走 Ollama 路径并先确认硬件条件。
2. 复制 .env.example 为实际配置文件，按所选模型路径填写 OpenAI API 密钥或本地模型相关变量。
3. 本地启动执行 docker compose up，在浏览器中打开管理界面，先用小批量 CSV 验证导入、聚类与报告全流程再导入全量数据。
4. 远程托管时分别为 public-viewer、admin 和 api 配置环境变量，不要把三个服务的变量混写在一处。
5. 修改环境变量后注意部分变量会在镜像构建时写入，需要先执行 docker compose down，再用 docker compose up –build 重建，否则改动可能不生效。
6. 使用本地模型前预留模型下载所需的磁盘空间，并核对 GPU、驱动与容器工具支持情况，macOS 与其他系统的支持边界以完整指南为准。

装完先改这几处设置

下面每一项都直接影响分析成本与结果可信度，导入全量数据之前先定好。

1. 模型路径二选一：云端路径要确认 API 费用、配额与数据处理条件，本地路径要确认 GPU 与磁盘是否达标。体感差别是跑到一半才发现费用或硬件不够用是最贵的返工。
2. 聚类数起步值：先用项目按评论数量给出的初始建议跑一版，再按报告质量微调。体感差别是组数太少会把不同意见压成一组，组数太多会碎成无法归纳的散点。
3. CSV 导入前的数据清洗：统一列名、去掉重复提交与明显无效行。体感差别是脏数据进聚类，结果再怎么调参数都救不回来。
4. 报告的公开范围：先定好报告是内部查看还是对外公开，再决定 public-viewer 的访问方式。体感差别是避免分析半成品被当成正式结论流出。
5. 环境变量改动后的重建习惯：改完变量就走 down 再 up –build 的完整流程。体感差别是不会出现改了配置却跑出旧结果、还以为是模型问题的误判。

常见问题与注意事项

下面几条都是选型前必须先接受的边界，含糊过去会在上线后集中爆发。

• 项目说明中列出的公共评论分析与多数派攻击防御属于规划中的功能，不能据此视为当前可用能力，实际使用前要以当前实现为准。
• OpenAI API 路径需要配置密钥，相关费用、配额和数据处理条件要单独评估，不要把试用额度的体验直接当成长期成本。
• 本地模型路径对 GPU、驱动、容器工具和磁盘空间有要求，条件不满足时不要强行上本地路径，云端路径反而更稳。
• 远程部署需要分别为多个服务配置环境变量，项目说明没有在摘要中给出完整的生产级运维方案，需要团队自己补齐备份、访问控制与更新流程。
• 聚类数会影响分析结果，项目给的是经验性起始值，实际项目仍需根据数据规模和分析目标调整，同一批数据换个组数结论可能不同。

适合谁，不适合谁

适合的人是需要分析公众意见、评论或问卷文本的自治体、政策研究团队与负责内部分析工具的开发者，前提是团队能管理 Docker、API 密钥和模型运行环境，并且接受人工复核结论的工作方式。不适合的人包括：要求开箱即用的生产级托管与明确服务等级的团队；没有运维人力、只想上传文件就出结论的用户；以及把聚类输出直接当成最终决策依据、不做复核的场景。最后一类不是功能缺口，而是使用方式本身就不成立。

横向对比与选型建议

结论先行：已有 Docker 环境、意见数据主要以 CSV 或插件方式进入、希望在本地浏览器完成分析和报告查看，就优先考虑广聴AI。和手工用表格软件统计相比，它的差异在于层级聚类与可复查的报告结构：人工统计能数出高频词，但很难把两千条意见稳定地分组成可讨论的议题。和直接把文本丢给通用大模型对话相比，它的差异在于流程可复现：同一批数据、同一组参数可以重跑复核，而不是每次换个问法就换个结论。和商业舆情产品相比，它的短板也很明确：没有现成的生产级托管与服务等级，运维要自己扛。选型前务必验证数据格式、隐私要求、聚类效果、报告发布方式，以及远程部署时各服务的网络与环境变量配置，缺一项都可能导致装完跑不起来。

获取方式

项目托管在 GitHub 开源仓库，获取与最新说明以仓库页面为准。

前往 GitHub 仓库

GitHub 国内访问较慢，如打不开可多刷新几次

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