最近花了些时间，终于把我构思了很久的一个小项目跑通了：一个针对G2平台评论的自动化分析与监控系统。
做这个的初衷很简单：我自己在做一些行业分析和竞品调研时，发现G2上的用户评论是真正的“富矿”，但手动收集和分析效率极低。市面上要么没有趁手的工具，要么就是天价的企业级解决方案。
于是，作为一个行动派，我决定自己动手搞一个。现在这个系统的MVP版本已经能稳定运行了，和大家分享一下技术思路，也看看有没有同样需求的朋友。
一、系统核心架构与技术选型 整个系统可以分成四个核心模块：
- 数据采集模块（最棘手的部分）
async def fetch_g2_reviews(product_slug: str):
# 1. 动态请求头与会话管理
# 2. 智能请求频率控制（防止触发反爬）
# 3. 验证码识别与处理方案（此处是关键，采用了混合策略）
# 4. 分布式代理IP池支持
# 5. 数据增量更新与去重逻辑
pass
难点攻克：G2的反爬机制比较完善，单纯的requests库加User-Agent轮换已经很难奏效。我最终采用 Playwright 模拟真实浏览器行为，并结合了一套自定义的请求调度算法，才实现了稳定、低错误率的采集。这部分是坑最多的地方，花了我最多时间调试。
- 数据清洗与存储模块
原始HTML通过BeautifulSoup和正则表达式提取结构化信息（评分、日期、Pros/Cons等）。
使用PostgreSQL进行存储，表结构设计考虑了高效的聚合查询（比如按时间范围查平均分、情感趋势）。
关键设计：不存储原始评论文本，而是存储处理后的特征向量和情感标签，一方面减少存储压力，另一方面也规避了潜在的版权风险，聚焦于“分析洞察”而非“数据本身”。
- AI分析引擎（价值所在） 这是系统的“大脑”，也是我觉得最有意思的部分。
def analyze_sentiment_batch(review_texts):
# 方案A：本地部署的轻量模型（低成本，实时性好）
# 使用 transformers 库加载 fine-tuned 的 RoBERTa 模型
# 方案B：调用 OpenAI API（精度高，用于生成总结性描述）
# 根据评论长度和需求动态选择方案
return sentiment_scores, topics
情感分析：我微调了一个在电商评论上表现不错的预训练模型，专门针对G2评论中“It's great but the price...”这类转折句式进行优化，判断更准确。
主题自动聚类：用了BERTopic，自动把成千上万条评论归到“定价”、“UI/UX”、“客户支持”、“集成能力”等几个主题下，一目了然。
关键短语与痛点提取：用TF-IDF和TextRank算法抽取出用户最常提及的优缺点关键词。
- 可视化与报告生成
后端用FastAPI提供数据接口。
前端用React + ECharts画了一些交互性不错的图表：情感趋势图、竞品对比雷达图、主题词云。
报告模块可以用Jinja2模板+WeasyPrint自动生成PDF周报，包含核心指标和AI提炼的“本周用户最关心的三件事”。
二、系统能产出什么？（价值展示）
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这套系统跑起来后，产出的不是一堆原始数据，而是可直接用于决策的洞察。比如：
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情感健康仪表盘：一眼看清你的产品（或竞品）在过去30天里，用户的正/负面情绪变化曲线。突然出现负面高峰？系统会标红提示。
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竞品对比报告：勾选2-3个竞品，一键生成功能维度、满意度维度的对比图。知道对手的软肋和长板在哪里。
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自动化痛点警报：当“价格”、“Bug”、“难用”等关键词在短时间内的提及率异常升高时，系统可以自动发邮件或Slack通知。
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可分享的洞察简报：每周一自动生成一份PDF简报，汇总上周最重要的用户反馈趋势，直接拿去开周会。
三、走过的弯路与经验总结
- 别和反爬死磕：最开始想用纯Scrapy架构追求极限速度，结果账号和IP被封得怀疑人生。后来切换到“模拟真人+低速可靠”的策略，反而整体效率更高。
- 成本控制很重要：全部用GPT-4做分析固然效果好，但成本吃不消。我的策略是：摘要总结等创造性任务用GPT，情感分类、主题聚类等用本地模型，混合调度。
- 合规是生命线：系统设计之初就定下原则：只输出分析结果和聚合数据，不提供原始评论的批量导出。所有数据用于生成洞察图表和报告，这让我避免了法律上的灰色地带。
