feat: 为商品索引补充 qanchors 与语义属性

- 新增 indexer/process_products.analyze_products 接口，封装对 DashScope LLM 的调用逻辑，支持 zh/en/de/ru/fr 多语言输出，并结构化返回 anchor_text、tags、usage_scene、target_audience、season、key_attributes、material、features 等字段，既可脚本批处理也可在索引阶段按需调用。 - 在 SPUDocumentTransformer 中引入 _fill_llm_attributes，按租户 index_languages 与支持语言的交集，对每个 SPU/语言调用 analyze_products，默认开启 LLM 增强：成功时为 doc 填充 qanchors.{lang}（query 风格锚文本）以及 nested semantic_attributes(lang/name/value) 语义维度信息，失败时仅打 warn 日志并优雅降级，不影响主索引链路。 - 扩展 search_products.json mapping，在商品文档上新增 nested 字段 semantic_attributes(lang/name/value)，以通用三元组形式承载 LLM 抽取的场景、人群、材质、风格等可变维度，为后续按语义维度做过滤和分面聚合提供统一的结构化载体。 - 编写 indexer/ANCHORS_AND_SEMANTIC_ATTRIBUTES.md 设计文档，系统梳理 qanchors 与 semantic_attributes 的字段含义、索引与多语言策略、与 suggestion 构建器的集成方式以及在搜索过滤/分面中的推荐用法，方便后续维护与功能扩展。 Made-with: Cursor

feat: 为商品索引补充 qanchors 与语义属性
- 新增 indexer/process_products.analyze_products 接口，封装对 DashScope LLM 的调用逻辑，支持 zh/en/de/ru/fr 多语言输出，并结构化返回 anchor_text、tags、usage_scene、target_audience、season、key_attributes、material、features 等字段，既可脚本批处理也可在索引阶段按需调用。 - 在 SPUDocumentTransformer 中引入 _fill_llm_attributes，按租户 index_languages 与支持语言的交集，对每个 SPU/语言调用 analyze_products，默认开启 LLM 增强：成功时为 doc 填充 qanchors.{lang}（query 风格锚文本）以及 nested semantic_attributes(lang/name/value) 语义维度信息，失败时仅打 warn 日志并优雅降级，不影响主索引链路。 - 扩展 search_products.json mapping，在商品文档上新增 nested 字段 semantic_attributes(lang/name/value)，以通用三元组形式承载 LLM 抽取的场景、人群、材质、风格等可变维度，为后续按语义维度做过滤和分面聚合提供统一的结构化载体。 - 编写 indexer/ANCHORS_AND_SEMANTIC_ATTRIBUTES.md 设计文档，系统梳理 qanchors 与 semantic_attributes 的字段含义、索引与多语言策略、与 suggestion 构建器的集成方式以及在搜索过滤/分面中的推荐用法，方便后续维护与功能扩展。 Made-with: Cursor
tangwang
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indexer/ANCHORS_AND_SEMANTIC_ATTRIBUTES.md
indexer/document_transformer.py
indexer/process_products.py
mappings/search_products.json
@@ -0,0 +1,416 @@
+## qanchors 与 semantic_attributes 设计与索引逻辑说明
+
+本文档详细说明：
+
+- **锚文本字段 `qanchors.{lang}` 的作用与来源**
+- **语义属性字段 `semantic_attributes` 的结构、用途与写入流程**
+- **多语言支持策略（zh / en / de / ru / fr）**
+- **索引阶段与 LLM 调用的集成方式**
+
+本设计已默认开启，无需额外开关；在上游 LLM 不可用时会自动降级为“无锚点/语义属性”，不影响主索引流程。
+
+---
+
+### 1. 字段设计概览
+
+#### 1.1 `qanchors.{lang}`：面向查询的锚文本
+
+- **Mapping 位置**：`mappings/search_products.json` 中的 `qanchors` 对象。
+- **结构**（与 `title.{lang}` 一致）：
+
+```140:182:/home/tw/SearchEngine/mappings/search_products.json
+"qanchors": {
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "zh": { "type": "text", "analyzer": "index_ansj", "search_analyzer": "query_ansj" },
+    "en": { "type": "text", "analyzer": "english" },
+    "de": { "type": "text", "analyzer": "german" },
+    "ru": { "type": "text", "analyzer": "russian" },
+    "fr": { "type": "text", "analyzer": "french" },
+    ...
+  }
+}
+```
+
+- **语义**：  
+  用于承载“更接近用户自然搜索行为”的词/短语（query-style anchors），包括：
+  - 品类 + 细分类别表达；
+  - 使用场景（通勤、约会、度假、office outfit 等）；
+  - 适用人群（年轻女性、plus size、teen boys 等）；
+  - 材质 / 关键属性 / 功能特点等。
+
+- **使用场景**：
+  - 主搜索：作为额外的全文字段参与 BM25 召回与打分（可在 `search/query_config.py` 中给一定权重）；
+  - Suggestion：`suggestion/builder.py` 会从 `qanchors.{lang}` 中拆分词条作为候选（`source="qanchor"`，权重大于 `title`）。
+
+#### 1.2 `semantic_attributes`：面向过滤/分面的通用语义属性
+
+- **Mapping 位置**：`mappings/search_products.json`，追加的 nested 字段。
+- **结构**：
+
+```1392:1410:/home/tw/SearchEngine/mappings/search_products.json
+"semantic_attributes": {
+  "type": "nested",
+  "properties": {
+    "lang":  { "type": "keyword" },  // 语言：zh / en / de / ru / fr
+    "name":  { "type": "keyword" },  // 维度名：usage_scene / target_audience / material / ...
+    "value": { "type": "keyword" }   // 维度值：通勤 / office / Baumwolle ...
+  }
+}
+```
+
+- **语义**：
+  - 将 LLM 输出的各维度信息统一规约到 `name/value/lang` 三元组；
+  - 维度名稳定、值内容可变，便于后续扩展新的语义维度而不需要修改 mapping。
+
+- **当前支持的维度名**（在 `document_transformer.py` 中固定列表）：
+  - `tags`：细分标签/风格标签；
+  - `target_audience`：适用人群；
+  - `usage_scene`：使用场景；
+  - `season`：适用季节；
+  - `key_attributes`：关键属性；
+  - `material`：材质说明；
+  - `features`：功能特点。
+
+- **使用场景**：
+  - 按语义维度过滤：  
+    - 例：只要“适用人群=年轻女性”的商品；
+    - 例：`usage_scene` 包含 “office” 或 “通勤”。
+  - 按语义维度分面 / 展示筛选项：  
+    - 例：展示当前结果中所有 `usage_scene` 的分布，供前端勾选；
+    - 例：展示所有 `material` 值 + 命中文档数。
+
+---
+
+### 2. LLM 分析服务：`indexer/process_products.py`
+
+#### 2.1 入口函数：`analyze_products`
+
+- **文件**：`indexer/process_products.py`
+- **函数签名**：
+
+```365:392:/home/tw/SearchEngine/indexer/process_products.py
+def analyze_products(
+    products: List[Dict[str, str]],
+    target_lang: str = "zh",
+    batch_size: Optional[int] = None,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    库调用入口：根据输入+语言，返回锚文本及各维度信息。
+
+    Args:
+        products: [{"id": "...", "title": "..."}]
+        target_lang: 输出语言，需在 SUPPORTED_LANGS 内
+        batch_size: 批大小，默认使用全局 BATCH_SIZE
+    """
+    ...
+```
+
+- **支持的输出语言**（在同文件中定义）：
+
+```54:62:/home/tw/SearchEngine/indexer/process_products.py
+LANG_LABELS: Dict[str, str] = {
+    "zh": "中文",
+    "en": "英文",
+    "de": "德文",
+    "ru": "俄文",
+    "fr": "法文",
+}
+SUPPORTED_LANGS = set(LANG_LABELS.keys())
+```
+
+- **返回结构**（每个商品一条记录）：
+
+```python
+{
+  "id": "<SPU_ID>",
+  "lang": "<zh|en|de|ru|fr>",
+  "title_input": "<原始输入标题>",
+  "title": "<目标语言的标题>",
+  "category_path": "<LLM 生成的品类路径>",
+  "tags": "<逗号分隔的细分标签>",
+  "target_audience": "<逗号分隔的适用人群>",
+  "usage_scene": "<逗号分隔的使用场景>",
+  "season": "<逗号分隔的适用季节>",
+  "key_attributes": "<逗号分隔的关键属性>",
+  "material": "<逗号分隔的材质说明>",
+  "features": "<逗号分隔的功能特点>",
+  "selling_points": "<一句话卖点>",
+  "anchor_text": "<逗号分隔的锚文本短语>",
+  # 若发生错误，还会附带:
+  # "error": "<异常信息>"
+}
+```
+
+> 注意：表格中的多值字段（标签/场景/人群/材质等）约定为**使用逗号分隔**，后续索引端会统一按正则 `[,;|/\\n\\t]+` 再拆分为短语。
+
+#### 2.2 Prompt 设计与语言控制
+
+- Prompt 中会明确要求“**所有输出内容使用目标语言**”，并给出中英文示例：
+
+```65:81:/home/tw/SearchEngine/indexer/process_products.py
+def create_prompt(products: List[Dict[str, str]], target_lang: str = "zh") -> str:
+    """创建LLM提示词（根据目标语言输出）"""
+    lang_label = LANG_LABELS.get(target_lang, "对应语言")
+    prompt = f"""请对输入的每条商品标题，分析并提取以下信息，所有输出内容请使用{lang_label}：
+
+1. 商品标题：将输入商品名称翻译为{lang_label}
+2. 品类路径：从大类到细分品类，用">"分隔（例如：服装>女装>裤子>工装裤）
+3. 细分标签：商品的风格、特点、功能等（例如：碎花，收腰，法式）
+4. 适用人群：性别/年龄段等（例如：年轻女性）
+5. 使用场景
+6. 适用季节
+7. 关键属性
+8. 材质说明 
+9. 功能特点
+10. 商品卖点：分析和提取一句话核心卖点，用于推荐理由
+11. 锚文本：生成一组能够代表该商品、并可能被用户用于搜索的词语或短语。这些词语应覆盖用户需求的各个维度，如品类、细分标签、功能特性、需求场景等等。
+"""
+```
+
+- 返回格式固定为 Markdown 表格，首行头为：
+
+```89:91:/home/tw/SearchEngine/indexer/process_products.py
+| 序号 | 商品标题 | 品类路径 | 细分标签 | 适用人群 | 使用场景 | 适用季节 | 关键属性 | 材质说明 | 功能特点 | 商品卖点 | 锚文本 |
+|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
+```
+
+`parse_markdown_table` 会按表格列顺序解析成字段。
+
+---
+
+### 3. 索引阶段集成：`SPUDocumentTransformer._fill_llm_attributes`
+
+#### 3.1 调用时机
+
+在 `SPUDocumentTransformer.transform_spu_to_doc(...)` 的末尾，在所有基础字段（多语言文本、类目、SKU/规格、价格、库存等）填充完成后，会调用：
+
+```96:101:/home/tw/SearchEngine/indexer/document_transformer.py
+        # 文本字段处理（翻译等）
+        self._fill_text_fields(doc, spu_row, primary_lang)
+
+        # 标题向量化
+        if self.enable_title_embedding and self.encoder:
+            self._fill_title_embedding(doc)
+        ...
+        # 时间字段
+        ...
+
+        # 基于 LLM 的锚文本与语义属性（默认开启，失败时仅记录日志）
+        self._fill_llm_attributes(doc, spu_row)
+```
+
+也就是说，**每个 SPU 文档默认会尝试补充 qanchors 与 semantic_attributes**。
+
+#### 3.2 语言选择策略
+
+在 `_fill_llm_attributes` 内部：
+
+```148:164:/home/tw/SearchEngine/indexer/document_transformer.py
+        try:
+            index_langs = self.tenant_config.get("index_languages") or ["en", "zh"]
+        except Exception:
+            index_langs = ["en", "zh"]
+
+        # 只在支持的语言集合内调用
+        llm_langs = [lang for lang in index_langs if lang in SUPPORTED_LANGS]
+        if not llm_langs:
+            return
+```
+
+- `tenant_config.index_languages` 决定该租户希望在索引中支持哪些语言；
+- 实际调用 LLM 的语言集合 = `index_languages ∩ SUPPORTED_LANGS`；
+- 当前 SUPPORTED_LANGS：`{"zh", "en", "de", "ru", "fr"}`。
+
+这保证了：
+
+- 如果租户只索引 `zh`，就只跑中文；
+- 如果租户同时索引 `en` + `de`，就为这两种语言各跑一次 LLM；
+- 如果 `index_languages` 里包含暂不支持的语言（例如 `es`），会被自动忽略。
+
+#### 3.3 调用 LLM 并写入字段
+
+核心逻辑（简化描述）：
+
+```164:210:/home/tw/SearchEngine/indexer/document_transformer.py
+        spu_id = str(spu_row.get("id") or "").strip()
+        title = str(spu_row.get("title") or "").strip()
+        if not spu_id or not title:
+            return
+
+        semantic_list = doc.get("semantic_attributes") or []
+        qanchors_obj = doc.get("qanchors") or {}
+
+        dim_keys = [
+            "tags",
+            "target_audience",
+            "usage_scene",
+            "season",
+            "key_attributes",
+            "material",
+            "features",
+        ]
+
+        for lang in llm_langs:
+            try:
+                rows = analyze_products(
+                    products=[{"id": spu_id, "title": title}],
+                    target_lang=lang,
+                    batch_size=1,
+                )
+            except Exception as e:
+                logger.warning("LLM attribute fill failed for SPU %s, lang=%s: %s", spu_id, lang, e)
+                continue
+
+            if not rows:
+                continue
+            row = rows[0] or {}
+
+            # qanchors.{lang}
+            anchor_text = str(row.get("anchor_text") or "").strip()
+            if anchor_text:
+                qanchors_obj[lang] = anchor_text
+
+            # 语义属性
+            for name in dim_keys:
+                raw = row.get(name)
+                if not raw:
+                    continue
+                parts = re.split(r"[,;|/\n\t]+", str(raw))
+                for part in parts:
+                    value = part.strip()
+                    if not value:
+                        continue
+                    semantic_list.append(
+                        {
+                            "lang": lang,
+                            "name": name,
+                            "value": value,
+                        }
+                    )
+
+        if qanchors_obj:
+            doc["qanchors"] = qanchors_obj
+        if semantic_list:
+            doc["semantic_attributes"] = semantic_list
+```
+
+要点：
+
+- 每种语言**单独调用一次** `analyze_products`，传入同一 SPU 的原始标题；
+- 将返回的 `anchor_text` 直接写入 `qanchors.{lang}`，其内部仍是逗号分隔短语，后续 suggestion builder 会再拆分；
+- 对各维度字段（tags/usage_scene/...）用统一正则进行“松散拆词”，过滤空串后，以 `(lang,name,value)` 三元组追加到 nested 数组；
+- 如果某个维度在该语言下为空，则跳过，不写入任何条目。
+
+#### 3.4 容错 & 降级策略
+
+- 如果：
+  - 没有 `title`；
+  - 或者 `tenant_config.index_languages` 与 `SUPPORTED_LANGS` 没有交集；
+  - 或 `DASHSCOPE_API_KEY` 未配置 / LLM 请求报错；
+- 则 `_fill_llm_attributes` 会在日志中输出 `warning`，**不会抛异常**，索引流程继续，只是该 SPU 在这一轮不会得到 `qanchors` / `semantic_attributes`。
+
+这保证了整个索引服务在 LLM 不可用时表现为一个普通的“传统索引”，而不会中断。
+
+---
+
+### 4. 查询与 Suggestion 中的使用建议
+
+#### 4.1 主搜索（Search API）
+
+在 `search/query_config.py` 或构建 ES 查询时，可以：
+
+- 将 `qanchors.{lang}` 作为额外的 `should` 字段参与匹配，并给一个略高的权重，例如：
+
+```json
+{
+  "multi_match": {
+    "query": "<user_query>",
+    "fields": [
+      "title.zh^3.0",
+      "brief.zh^1.5",
+      "description.zh^1.0",
+      "vendor.zh^1.5",
+      "category_path.zh^1.5",
+      "category_name_text.zh^1.5",
+      "tags^1.0",
+      "qanchors.zh^2.0"   // 建议新增
+    ]
+  }
+}
+```
+
+- 当用户做维度过滤时（例如“只看通勤场景 + 夏季 + 棉质”），可以在 filter 中增加 nested 查询：
+
+```json
+{
+  "nested": {
+    "path": "semantic_attributes",
+    "query": {
+      "bool": {
+        "must": [
+          { "term": { "semantic_attributes.lang": "zh" } },
+          { "term": { "semantic_attributes.name": "usage_scene" } },
+          { "term": { "semantic_attributes.value": "通勤" } }
+        ]
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+多个维度可以通过多个 nested 子句组合（AND/OR 逻辑与 `specifications` 的设计类似）。
+
+#### 4.2 Suggestion（联想词）
+
+现有 `suggestion/builder.py` 已经支持从 `qanchors.{lang}` 中提取候选：
+
+```249:287:/home/tw/SearchEngine/suggestion/builder.py
+        # Step 1: product title/qanchors
+        hits = self._scan_products(tenant_id, batch_size=batch_size)
+        ...
+            title_obj = src.get("title") or {}
+            qanchor_obj = src.get("qanchors") or {}
+            ...
+            for lang in index_languages:
+                ...
+                q_raw = None
+                if isinstance(qanchor_obj, dict):
+                    q_raw = qanchor_obj.get(lang)
+                for q_text in self._split_qanchors(q_raw):
+                    text_norm = self._normalize_text(q_text)
+                    if self._looks_noise(text_norm):
+                        continue
+                    key = (lang, text_norm)
+                    c = key_to_candidate.get(key)
+                    if c is None:
+                        c = SuggestionCandidate(text=q_text, text_norm=text_norm, lang=lang)
+                        key_to_candidate[key] = c
+                    c.add_product("qanchor", spu_id=spu_id, score=product_score + 0.6)
+```
+
+- `_split_qanchors` 使用与索引端一致的分隔符集合，确保：
+  - 无论 LLM 用逗号、分号还是换行分隔，只要符合约定，都能被拆成单独候选词；
+- `add_product("qanchor", ...)` 会：
+  - 将来源标记为 `qanchor`；
+  - 在排序打分时，`qanchor` 命中会比纯 `title` 更有权重。
+
+---
+
+### 5. 总结与扩展方向
+
+1. **功能定位**：
+   - `qanchors.{lang}`：更好地贴近用户真实查询词，用于召回与 suggestion；
+   - `semantic_attributes`：以结构化形式承载 LLM 抽取的语义维度，用于 filter / facet。
+2. **多语言对齐**：
+   - 完全复用租户级 `index_languages` 配置；
+   - 对每种语言单独生成锚文本与语义属性，不互相混用。
+3. **默认开启 / 自动降级**：
+   - 索引流程始终可用；
+   - 当 LLM/配置异常时，只是“缺少增强特征”，不影响基础搜索能力。
+4. **未来扩展**：
+   - 可以在 `dim_keys` 中新增维度名（如 `style`, `benefit` 等），只要在 prompt 与解析逻辑中增加对应列即可；
+   - 可以为 `semantic_attributes` 增加额外字段（如 `confidence`、`source`），用于更精细的控制（当前 mapping 为简单版）。
+
+如需在查询层面增加基于 `semantic_attributes` 的统一 DSL（类似 `specifications` 的过滤/分面规则），推荐在 `docs/搜索API对接指南.md` 中新增一节，并在 `search/es_query_builder.py` 里封装构造逻辑，避免前端直接拼 nested 查询。 
+
@@ -11,8 +11,10 @@ SPU文档转换器 - 公共转换逻辑。
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import logging
+import re
 from typing import Dict, Any, Optional, List
 from config import ConfigLoader
+from indexer.process_products import analyze_products, SUPPORTED_LANGS
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -168,6 +170,9 @@ class SPUDocumentTransformer:
             else:
                 doc['update_time'] = str(update_time)
+        # 基于 LLM 的锚文本与语义属性（默认开启，失败时仅记录日志）
+        self._fill_llm_attributes(doc, spu_row)
+
         return doc
     def _fill_text_fields(
@@ -473,6 +478,88 @@ class SPUDocumentTransformer:
         else:
             doc['option3_values'] = []
+    def _fill_llm_attributes(self, doc: Dict[str, Any], spu_row: pd.Series) -> None:
+        """
+        调用 indexer.process_products.analyze_products，为当前 SPU 填充：
+        - qanchors.{lang}
+        - semantic_attributes (lang/name/value)
+        """
+        try:
+            index_langs = self.tenant_config.get("index_languages") or ["en", "zh"]
+        except Exception:
+            index_langs = ["en", "zh"]
+
+        # 只在支持的语言集合内调用
+        llm_langs = [lang for lang in index_langs if lang in SUPPORTED_LANGS]
+        if not llm_langs:
+            return
+
+        spu_id = str(spu_row.get("id") or "").strip()
+        title = str(spu_row.get("title") or "").strip()
+        if not spu_id or not title:
+            return
+
+        semantic_list = doc.get("semantic_attributes") or []
+        qanchors_obj = doc.get("qanchors") or {}
+
+        dim_keys = [
+            "tags",
+            "target_audience",
+            "usage_scene",
+            "season",
+            "key_attributes",
+            "material",
+            "features",
+        ]
+
+        for lang in llm_langs:
+            try:
+                rows = analyze_products(
+                    products=[{"id": spu_id, "title": title}],
+                    target_lang=lang,
+                    batch_size=1,
+                )
+            except Exception as e:
+                logger.warning(
+                    "LLM attribute fill failed for SPU %s, lang=%s: %s",
+                    spu_id,
+                    lang,
+                    e,
+                )
+                continue
+
+            if not rows:
+                continue
+            row = rows[0] or {}
+
+            # qanchors.{lang}
+            anchor_text = str(row.get("anchor_text") or "").strip()
+            if anchor_text:
+                qanchors_obj[lang] = anchor_text
+
+            # 语义属性：按各维度拆分为短语
+            for name in dim_keys:
+                raw = row.get(name)
+                if not raw:
+                    continue
+                parts = re.split(r"[,;|/\n\t]+", str(raw))
+                for part in parts:
+                    value = part.strip()
+                    if not value:
+                        continue
+                    semantic_list.append(
+                        {
+                            "lang": lang,
+                            "name": name,
+                            "value": value,
+                        }
+                    )
+
+        if qanchors_obj:
+            doc["qanchors"] = qanchors_obj
+        if semantic_list:
+            doc["semantic_attributes"] = semantic_list
+
     def _transform_sku_row(self, sku_row: pd.Series, option_name_map: Dict[int, str] = None) -> Optional[Dict[str, Any]]:
         """
         将SKU行转换为SKU对象。
@@ -0,0 +1,447 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+商品品类分析脚本
+批量读取商品标题，调用大模型进行品类分析，并保存结果
+"""
+
+import csv
+import os
+import json
+import logging
+import time
+from datetime import datetime
+from typing import List, Dict, Tuple, Any, Optional
+import requests
+from pathlib import Path
+from requests.adapters import HTTPAdapter
+from urllib3.util.retry import Retry
+
+# 配置
+BATCH_SIZE = 20
+API_BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
+MODEL_NAME = "qwen-max"
+API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
+MAX_RETRIES = 3
+RETRY_DELAY = 5  # 秒
+REQUEST_TIMEOUT = 180  # 秒
+
+# 禁用代理
+os.environ['NO_PROXY'] = '*'
+os.environ['no_proxy'] = '*'
+
+# 文件路径
+INPUT_FILE = "saas_170_products.csv"
+OUTPUT_DIR = Path("output_logs")
+OUTPUT_FILE = OUTPUT_DIR / "products_analyzed.csv"
+LOG_DIR = OUTPUT_DIR / "logs"
+
+# 设置日志
+LOG_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+log_file = LOG_DIR / f"process_{timestamp}.log"
+
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8'),
+        logging.StreamHandler()
+    ]
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+LANG_LABELS: Dict[str, str] = {
+    "zh": "中文",
+    "en": "英文",
+    "de": "德文",
+    "ru": "俄文",
+    "fr": "法文",
+}
+
+SUPPORTED_LANGS = set(LANG_LABELS.keys())
+
+
+def create_prompt(products: List[Dict[str, str]], target_lang: str = "zh") -> str:
+    """创建LLM提示词（根据目标语言输出）"""
+    lang_label = LANG_LABELS.get(target_lang, "对应语言")
+    prompt = f"""请对输入的每条商品标题，分析并提取以下信息，所有输出内容请使用{lang_label}：
+
+1. 商品标题：将输入商品名称翻译为{lang_label}
+2. 品类路径：从大类到细分品类，用">"分隔（例如：服装>女装>裤子>工装裤）
+3. 细分标签：商品的风格、特点、功能等（例如：碎花，收腰，法式）
+4. 适用人群：性别/年龄段等（例如：年轻女性）
+5. 使用场景
+6. 适用季节
+7. 关键属性
+8. 材质说明 
+9. 功能特点
+10. 商品卖点：分析和提取一句话核心卖点，用于推荐理由
+11. 锚文本：生成一组能够代表该商品、并可能被用户用于搜索的词语或短语。这些词语应覆盖用户需求的各个维度，如品类、细分标签、功能特性、需求场景等等。
+
+输入商品列表：
+
+"""
+
+    prompt_tail = """
+请严格按照以下markdown表格格式返回，每列内部的多值内容都用逗号分隔，不要添加任何其他说明：
+
+| 序号 | 商品标题 | 品类路径 | 细分标签 | 适用人群 | 使用场景 | 适用季节 | 关键属性 | 材质说明 | 功能特点 | 商品卖点 | 锚文本 |
+|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
+"""
+
+    for idx, product in enumerate(products, 1):
+        prompt += f'{idx}. {product["title"]}\n'
+    prompt += prompt_tail
+
+    return prompt
+
+
+def call_llm(prompt: str) -> Tuple[str, str]:
+    """调用大模型API（带重试机制）"""
+    headers = {
+        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
+        "Content-Type": "application/json"
+    }
+
+    payload = {
+        "model": MODEL_NAME,
+        "messages": [
+            {
+                "role": "system",
+                "content": "你是一名电商平台的商品标注员，你的工作是对输入的每个商品进行理解、分析和标注，按要求格式返回Markdown表格。"
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": prompt
+            }
+        ],
+        "temperature": 0.3,
+        "top_p": 0.8
+    }
+
+    request_data = {
+        "headers": {k: v for k, v in headers.items() if k != "Authorization"},
+        "payload": payload
+    }
+
+    logger.info(f"\n{'='*80}")
+    logger.info(f"LLM Request (Model: {MODEL_NAME}):")
+    logger.info(json.dumps(request_data, ensure_ascii=False, indent=2))
+    logger.info(f"\nPrompt:\n{prompt}")
+
+    # 创建session，禁用代理
+    session = requests.Session()
+    session.trust_env = False  # 忽略系统代理设置
+
+    try:
+        # 重试机制
+        for attempt in range(MAX_RETRIES):
+            try:
+                response = session.post(
+                    f"{API_BASE_URL}/chat/completions",
+                    headers=headers,
+                    json=payload,
+                    timeout=REQUEST_TIMEOUT,
+                    proxies={"http": None, "https": None}  # 明确禁用代理
+                )
+
+                response.raise_for_status()
+                result = response.json()
+
+                logger.info(f"\nLLM Response:")
+                logger.info(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
+
+                content = result["choices"][0]["message"]["content"]
+                logger.info(f"\nExtracted Content:\n{content}")
+
+                return content, json.dumps(result, ensure_ascii=False)
+
+            except requests.exceptions.ProxyError as e:
+                logger.warning(f"Attempt {attempt + 1}/{MAX_RETRIES}: Proxy error - {str(e)}")
+                if attempt < MAX_RETRIES - 1:
+                    logger.info(f"Retrying in {RETRY_DELAY} seconds...")
+                    time.sleep(RETRY_DELAY)
+                else:
+                    raise
+
+            except requests.exceptions.RequestException as e:
+                logger.warning(f"Attempt {attempt + 1}/{MAX_RETRIES}: Request error - {str(e)}")
+                if attempt < MAX_RETRIES - 1:
+                    logger.info(f"Retrying in {RETRY_DELAY} seconds...")
+                    time.sleep(RETRY_DELAY)
+                else:
+                    raise
+
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Unexpected error on attempt {attempt + 1}/{MAX_RETRIES}: {str(e)}")
+                if attempt < MAX_RETRIES - 1:
+                    logger.info(f"Retrying in {RETRY_DELAY} seconds...")
+                    time.sleep(RETRY_DELAY)
+                else:
+                    raise
+
+    finally:
+        session.close()
+
+
+def parse_markdown_table(markdown_content: str) -> List[Dict[str, str]]:
+    """解析markdown表格内容"""
+    lines = markdown_content.strip().split('\n')
+    data = []
+    data_started = False
+
+    for line in lines:
+        line = line.strip()
+        if not line:
+            continue
+
+        # 跳过表头
+        if line.startswith('|'):
+            # 跳过分隔行
+            if set(line.replace('|', '').strip()) <= {'-', ':'}:
+                data_started = True
+                continue
+
+            # 跳过表头行
+            if not data_started:
+                if '序号' in line or '商品中文标题' in line:
+                    continue
+                data_started = True
+                continue
+
+            # 解析数据行
+            parts = [p.strip() for p in line.split('|')]
+            parts = [p for p in parts if p]  # 移除空字符串
+
+            if len(parts) >= 2:
+                row = {
+                    "seq_no": parts[0],
+                    "title": parts[1],  # 商品标题（按目标语言）
+                    "category_path": parts[2] if len(parts) > 2 else "",  # 品类路径
+                    "tags": parts[3] if len(parts) > 3 else "",  # 细分标签
+                    "target_audience": parts[4] if len(parts) > 4 else "",  # 适用人群
+                    "usage_scene": parts[5] if len(parts) > 5 else "",  # 使用场景
+                    "season": parts[6] if len(parts) > 6 else "",  # 适用季节
+                    "key_attributes": parts[7] if len(parts) > 7 else "",  # 关键属性
+                    "material": parts[8] if len(parts) > 8 else "",  # 材质说明
+                    "features": parts[9] if len(parts) > 9 else "",  # 功能特点
+                    "selling_points": parts[10] if len(parts) > 10 else "",  # 商品卖点
+                    "anchor_text": parts[11] if len(parts) > 11 else ""  # 锚文本
+                }
+                data.append(row)
+
+    return data
+
+
+def process_batch(
+    batch_data: List[Dict[str, str]],
+    batch_num: int,
+    target_lang: str = "zh"
+) -> List[Dict[str, str]]:
+    """处理一个批次的数据"""
+    logger.info(f"\n{'#'*80}")
+    logger.info(f"Processing Batch {batch_num} ({len(batch_data)} items)")
+
+    # 创建提示词
+    prompt = create_prompt(batch_data, target_lang=target_lang)
+
+    # 调用LLM
+    try:
+        raw_response, full_response_json = call_llm(prompt)
+
+        # 解析结果
+        parsed_results = parse_markdown_table(raw_response)
+
+        logger.info(f"\nParsed Results ({len(parsed_results)} items):")
+        logger.info(json.dumps(parsed_results, ensure_ascii=False, indent=2))
+
+        # 映射回原始ID
+        results_with_ids = []
+        for i, parsed_item in enumerate(parsed_results):
+            if i < len(batch_data):
+                original_id = batch_data[i]["id"]
+                result = {
+                    "id": original_id,
+                    "lang": target_lang,
+                    "title_input": batch_data[i]["title"],  # 原始输入标题
+                    "title": parsed_item.get("title", ""),  # 模型生成的标题
+                    "category_path": parsed_item.get("category_path", ""),  # 品类路径
+                    "tags": parsed_item.get("tags", ""),  # 细分标签
+                    "target_audience": parsed_item.get("target_audience", ""),  # 适用人群
+                    "usage_scene": parsed_item.get("usage_scene", ""),  # 使用场景
+                    "season": parsed_item.get("season", ""),  # 适用季节
+                    "key_attributes": parsed_item.get("key_attributes", ""),  # 关键属性
+                    "material": parsed_item.get("material", ""),  # 材质说明
+                    "features": parsed_item.get("features", ""),  # 功能特点
+                    "selling_points": parsed_item.get("selling_points", ""),  # 商品卖点
+                    "anchor_text": parsed_item.get("anchor_text", "")  # 锚文本
+                }
+                results_with_ids.append(result)
+                logger.info(f"Mapped: seq={parsed_item['seq_no']} -> original_id={original_id}")
+
+        # 保存日志
+        batch_log = {
+            "batch_num": batch_num,
+            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
+            "input_products": batch_data,
+            "raw_response": raw_response,
+            "full_response_json": full_response_json,
+            "parsed_results": parsed_results,
+            "final_results": results_with_ids
+        }
+
+        batch_log_file = LOG_DIR / f"batch_{batch_num:04d}_{timestamp}.json"
+        with open(batch_log_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(batch_log, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+        logger.info(f"Batch log saved to: {batch_log_file}")
+
+        return results_with_ids
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error processing batch {batch_num}: {str(e)}", exc_info=True)
+        # 返回空结果，保持ID映射
+        return [{
+            "id": item["id"],
+            "lang": target_lang,
+            "title_input": item["title"],
+            "title": "",
+            "category_path": "",
+            "tags": "",
+            "target_audience": "",
+            "usage_scene": "",
+            "season": "",
+            "key_attributes": "",
+            "material": "",
+            "features": "",
+            "selling_points": "",
+            "anchor_text": "",
+            "error": str(e),
+        } for item in batch_data]
+
+
+def read_products(input_file: str) -> List[Dict[str, str]]:
+    """读取CSV文件"""
+    products = []
+    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        reader = csv.DictReader(f)
+        for row in reader:
+            products.append({
+                "id": row["id"],
+                "title": row["title"]
+            })
+    return products
+
+
+def write_results(results: List[Dict[str, str]], output_file: Path):
+    """写入结果到CSV文件"""
+    output_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+    fieldnames = [
+        "id",
+        "lang",
+        "title_input",
+        "title",
+        "category_path",
+        "tags",
+        "target_audience",
+        "usage_scene",
+        "season",
+        "key_attributes",
+        "material",
+        "features",
+        "selling_points",
+        "anchor_text",
+    ]
+
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+
+    logger.info(f"\nResults written to: {output_file}")
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    if not API_KEY:
+        logger.error("Error: DASHSCOPE_API_KEY environment variable not set!")
+        return
+
+    logger.info(f"Starting product analysis process")
+    logger.info(f"Input file: {INPUT_FILE}")
+    logger.info(f"Output file: {OUTPUT_FILE}")
+    logger.info(f"Batch size: {BATCH_SIZE}")
+    logger.info(f"Model: {MODEL_NAME}")
+
+    # 读取产品数据
+    logger.info(f"\nReading products from {INPUT_FILE}...")
+    products = read_products(INPUT_FILE)
+    logger.info(f"Total products to process: {len(products)}")
+
+    # 分批处理
+    all_results = []
+    total_batches = (len(products) + BATCH_SIZE - 1) // BATCH_SIZE
+
+    for i in range(0, len(products), BATCH_SIZE):
+        batch_num = i // BATCH_SIZE + 1
+        batch = products[i:i + BATCH_SIZE]
+
+        logger.info(f"\nProgress: Batch {batch_num}/{total_batches}")
+
+        results = process_batch(batch, batch_num, target_lang="zh")
+        all_results.extend(results)
+
+        # 每处理完一个批次就写入一次（断点续传）
+        write_results(all_results, OUTPUT_FILE)
+        logger.info(f"Progress saved: {len(all_results)}/{len(products)} items completed")
+
+    logger.info(f"\n{'='*80}")
+    logger.info(f"Processing completed!")
+    logger.info(f"Total processed: {len(all_results)} items")
+    logger.info(f"Output file: {OUTPUT_FILE}")
+    logger.info(f"Log file: {log_file}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+
+
+def analyze_products(
+    products: List[Dict[str, str]],
+    target_lang: str = "zh",
+    batch_size: Optional[int] = None,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """
+    库调用入口：根据输入+语言，返回锚文本及各维度信息。
+
+    Args:
+        products: [{"id": "...", "title": "..."}]
+        target_lang: 输出语言，需在 SUPPORTED_LANGS 内
+        batch_size: 批大小，默认使用全局 BATCH_SIZE
+    """
+    if not API_KEY:
+        raise RuntimeError("DASHSCOPE_API_KEY is not set, cannot call LLM")
+
+    if target_lang not in SUPPORTED_LANGS:
+        raise ValueError(f"Unsupported target_lang={target_lang}, supported={sorted(SUPPORTED_LANGS)}")
+
+    if not products:
+        return []
+
+    bs = batch_size or BATCH_SIZE
+    all_results: List[Dict[str, Any]] = []
+    total_batches = (len(products) + bs - 1) // bs
+
+    for i in range(0, len(products), bs):
+        batch_num = i // bs + 1
+        batch = products[i:i + bs]
+        logger.info(
+            f"[analyze_products] Processing batch {batch_num}/{total_batches}, "
+            f"size={len(batch)}, target_lang={target_lang}"
+        )
+        batch_results = process_batch(batch, batch_num=batch_num, target_lang=target_lang)
+        all_results.extend(batch_results)
+
+    return all_results
@@ -1388,6 +1388,20 @@
             "index": false
           }
         }
+      },
+      "semantic_attributes": {
+        "type": "nested",
+        "properties": {
+          "lang": {
+            "type": "keyword"
+          },
+          "name": {
+            "type": "keyword"
+          },
+          "value": {
+            "type": "keyword"
+          }
+        }
       }
     }
   }