docs: add data source flow guide and localize handoff READMEs

- Add docs/DATA_SOURCE_FLOW.md: end-to-end source -> NotebookLM ->
  storage -> App flow, source list with publish frequency, institution
  intro status, ingestion artifact structure, and known cadence gaps
- Link the new doc from README and PROJECT_OVERVIEW indexes
- Localize top-level and subproject READMEs to Chinese for handoff
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# 数据源流转说明 / Data Source Flow
这是一份交接快照,不是产品唯一真源(SSOT)。
产品 SSOTmall-docs 的 report-notebooklm 文档,快照日期:2026-06-03。
本文把"研报从哪里来 → 怎么解读 → 存在哪里 → 怎么进 APP"这条链路一次讲清楚,并把之前文档里分散或缺失的部分(尤其是**数据源清单**与**更新频率**)补齐。涉及的具体实现细节请回到各子系统文档与 SSOT 核对。
---
## 1. 一图看懂:四层数据模型 + 端到端流转
研听的数据分**四层**。前两层是内部证据,**对 APP 不可见**;后两层是审核后的展示物,对 APP 可见。
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1 报告源 Report Source │
│ 机构研报 PDF / 来源 URL / 机构元数据 │
│ └─ 来自公开官方源 / 授权伙伴源 / 灰色券商公开源 │
└───────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│ 上传到 NotebookLM,源驱动解读
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 2 原始产物 Raw Artifact(内部,App 不可见) │
│ NotebookLM 原生 + 定向查询产物,全量保留 │
│ └─ payload 存对象存储;DB 只存 metadata + payload_ref + sha256 │
└───────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│ 确定性组装 / 清洗 / 字段映射 + 人工审核
│ (禁止本地 LLM 重写原文)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 3 展示产物 Display Artifact(审核后,App 可见) │
│ display_artifacts + display_modules(按 P0/P1/P2 分层的详情模块) │
│ └─ 状态机:missing → raw_ready → review → approved → published │
└───────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│ 只读公开 API
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 4 App 响应 App Response │
│ 列表 / 详情骨架 / 模块懒加载 / 音频签名 URL / 机构卡片 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
**核心原则**APP 永远只消费 Layer 3/4 的"审核后展示物",从不直接读 Layer 1/2 的原始 PDF 或 NotebookLM 原始产物。误请求原始产物应返回 `RAW_ARTIFACT_NOT_EXPOSED`403)。
---
## 2. 数据源(Layer 1
### 2.1 三类来源 / 三个可信层级
| 来源类别 | 可信层级 | 处理规则 |
|---|---|---|
| 官方公开源(监管机构、国际组织、行业组织) | `tier_1` | 标准流程。 |
| 卖方研究 / 资管(投行、资管公司、数据商) | `tier_2` | 标准流程。 |
| 灰色券商公开源 | `tier_3` | 更严格审核;来源 URL 展示受限,需走后端短期签名 URL;发布前必须合规/运营复核。 |
| 自家 / 授权合作源 | 按约定 | 暂空,后续接期货公司 / 券商内部研报时新增。 |
来源可作参考的历史经验来自 Vision 的源清单与源健康数据,但**生产数据不得依赖本地 Vision 运行时、本地路径、本地缓存或本地账号状态**。
### 2.2 研报 PDF 源清单与发布频率(补齐)
以下为 SSOTvision-research-sources)中**已启用的研报 PDF 源**,按主题分组,含**天然发布频率**——这正是此前文档缺失的"PDF 更新频率"基线。频率列指**源站自身的研报发布周期**,不等于研听的解读 / 复读节奏(见第 6 节)。
**贵金属专门机构**
| 机构 | 代表报告 | 发布频率 |
|---|---|---|
| World Gold Council(世界黄金协会) | Weekly Markets Monitor / Silver Lining | 周 |
| WPIC(世界铂金投资协会) | 铂金季报 | 季 |
| State Street(道富) | 贵金属月度 | 月 |
| ING | 贵金属 / 外汇研究 | 不定期 |
| Silver Institute(白银协会) | 白银市场 | 年 / 不定期 |
| HDFC Securities / Sharekhan | 印度市场视角 | 不定期 |
| Emirates NBD | 中东 / 央行购金 | 不定期 |
**跨资产 / 大宗宏观(卖方主力)**
| 机构 | 代表报告 | 发布频率 |
|---|---|---|
| Goldman Sachs(高盛研究) | 大宗 / 宏观展望 | 年 / 不定期 |
| J.P. MorganAM + PWM | 资产配置展望 | 年 / 不定期 |
| Bloomberg Intelligence | 跨资产 | 不定期 |
| WisdomTreeEU + US | 大宗商品展望 | 不定期 |
| Invesco(景顺) | ETF / 资产配置 | 年 |
| World Bank(世界银行) | Commodity Markets Outlook / **Pink Sheet** | 半年 / **双周(频率最高)** |
**能源**
| 机构 | 代表报告 | 发布频率 |
|---|---|---|
| EIA(美国能源信息署) | Short-Term Energy Outlook | 月 |
| IEA(国际能源署) | Oil Market Report / Gas Market Report | 月 / 季 |
| OPEC(欧佩克) | 年度展望 | 年 |
| IEEJ(日本能源经济研究所) | 能源经济 | 不定期 |
| Policy Center(摩洛哥) | 能源政策 | 不定期 |
**矿企 / 工业金属 / 农产品**
| 机构 | 代表报告 | 发布频率 |
|---|---|---|
| USGS(美国地质调查局) | Mineral Commodity Summaries | 年 |
| USDA | WASDE 农产品供需 | 月(PDF 链接月度轮换) |
| Eldorado Gold / Pan American Silver | 矿企季报 | 季 |
> 频率总览:**周(WGC)→ 双周(WB Pink Sheet)→ 月(EIA / IEA OMR / USDA / State Street)→ 季(WPIC / IEA Gas / 矿企)→ 半年(WB CMO)→ 年(高盛 / JPM / Invesco / USGS / OPEC**。
**口径优先级**:实际入库表 > Vision `config/research_report_sources.json``config/sources.yaml` > 本文。本文是研听消费视角的聚合视图,会定期 stale,使用前请回源核对。
### 2.3 与种子数据的差异(重要)
后端 `import_seed_content.py` 里的 **18 家机构是种子数据,不是生产清单**。生产权威清单是 §2.2 的 ~31 家 PDF 源。此外:
- 种子里出现的 BIS / Fed / IMF 等,以及早期设计稿设想的 ECB / BOJ,**不在已启用的研报源清单内**——它们是设计设想或实验样本(如 NotebookLM 能力实验用的 BIS 季报),落地时以已启用清单为准。
- 上线前接入新源,应在 Vision 源配置(或后续研听自有源配置)里新增 source,并同步本文。
---
## 3. 机构信息(institutions 表)
| 字段 | 说明 | App 可见 | 现状 |
|---|---|---|---|
| `name_cn` / `name_en` | 中英文名 | 是 | 已填 |
| `institution_type` | 7 类枚举:`official` / `international_org` / `industry_org` / `bank_research` / `asset_manager` / `data_provider` / `partner` | 是 | 已填 |
| `source_tier` | `tier_1/2/3` | 是 | 已填 |
| `website_url` | 官网 | 是 | 已填 |
| `covered_topics` | 覆盖主题 | 是 | 已填 |
| `intro_cn` | **机构详情页简介** | 是 | ⚠️ 字段存在,逐家文本基本未写 |
| `credibility_note` | **可信度说明** | 是 | ⚠️ 仅有 WGC 一条样例 |
**机构介绍现状**schema 完全支持 `intro_cn` + `credibility_note`,但 SSOT 中目前只有一条实际样例——WGC 的可信度说明:"全球黄金行业组织,公开发布黄金需求与市场研究。" §2.2 各机构的"代表报告 / 主题"可作为撰写逐家简介的素材,但**31 家逐家成段介绍文本仍是待补内容**。
---
## 4. PDF → NotebookLM:解读与抓取内容结构(Layer 2)
### 4.1 解读工作流(推荐顺序)
1. 检查源 PDF:标题、机构、日期、页数、大小、报告类型。
2. 为一份报告源创建(或复用)一个 notebook;除非明确做多报告综述,否则一报告一 notebook。
3. 上传报告源。
4. 生成 **P0 文本包**source description、原生 Briefing Doc、原生 Blog Post、data table、query dimensions、query key data、query divergence、query weaknesses。
5. 生成 **P1 产物**query timeline、query related sources、Study Guide、mind map(若导出成功)。
6. 异步生成 **P2 产物**infographic 候选、audio brief、research discovery。
7. 每步操作后写入 manifest,持久化每个产物状态。
8. 从已审核产物**确定性**组装展示模块。
9. 发布前人工审核。
工具链:NotebookLM CLI`nlm`)创建 notebook、上传 source、生成并导出 artifacts;生产 worker 把 PDF 生产为 raw artifacts 并入库。
### 4.2 产物类型(16 类)与实测结构
一次实测(106 页机构季报样本)产出 **16 类 artifact15 成功、1 失败(mind map 导出失败)**,体量从 ~1KB 文本到 5.4MB 信息图、~75 秒音频不等。各类用途与发布约束:
| Artifact 类型 | 用途 | 阻断发布 | 需人审 |
|---|---|:--:|:--:|
| `source_summary` / `notebook_summary` | 源 / notebook 级摘要 | 否 | 否 |
| `native_briefing_doc` | 原生简报文档 | **是** | 否 |
| `native_blog_post` | 原生博文 | **是** | 否 |
| `native_study_guide` | FAQ / 学习指南 / 术语表 | 否 | 否 |
| `data_table` | 结构化表格(CSV | **是** | 否 |
| `mind_map` | 思维导图 / 图结构源 | 否 | 否 |
| `query_dimensions` | 分析维度 | **是** | 否 |
| `query_key_data` | 关键数据点 | **是** | 否 |
| `query_divergence` | 与共识的分歧 | 否 | 否 |
| `query_weaknesses` | 弱点与开放问题 | 否 | 否 |
| `query_timeline` | 时间线与转折点 | 否 | 否 |
| `query_related_sources` | 相关源候选 | 否 | **是** |
| `research_discovery` | 拓展队列 | 否 | **是** |
| `infographic` | 公开候选图 | 否 | **是** |
| `audio_brief` | 音频预览 / 音频源 | 否 | 否 |
> **最高价值层**是 query 系产物(dimensions / key_data / divergence / weaknesses / timeline),体量最大、信息最密。
### 4.3 raw artifact 元数据结构(manifest → 数据库 `raw_artifacts`
每条 artifact 记录持久化的字段:`artifact_type``provider`(默认 notebooklm)、`payload_format``payload_ref`(对象存储引用)、`sha256``size_bytes``status`pending/ok/failed)、`error``generated_at` / `ingested_at``is_publish_blocking``requires_human_review``quality_flags``retention_status`,以及内部关联 IDnotebook / source / conversation——**仅内部,绝不进 App 响应**)。
### 4.4 抓取的两条硬规则
- **禁止本地 LLM 重写** NotebookLM 原文。流水线只能编排、清洗、校验、字段映射、确定性组装、人工裁剪;不得用本地改写凭空生成可发布内容。
- **引用页码需二次规范化**:NotebookLM 引用可能给出研报印刷页码(≠ PDF 物理页码),UI 不暴露 raw page label,未规范化前不展示页标;保留 citation 作内部证据。
---
## 5. 存储与流转落点(Layer 2 → 3)
### 5.1 对象存储(阿里云 OSS
原始 payload、音频、图片、超大模块内容都存 OSS,DB 只存引用键。约定前缀:
| 前缀 | 内容 |
|---|---|
| `rnb/raw/` | NotebookLM 原始产物 payload |
| `rnb/modules/` | 展示模块内容(大模块 `content_ref` |
| `rnb/audio/` | 音频资产 |
| `rnb/images/` | 信息图 / 图片 |
- raw payload 存 OSSMySQL 仅存 `payload_ref` + metadata + `sha256`(内部)。
- 音频对象键 `audio_assets.oss_key` 内部不可见;播放 `stream_url` 由后端**即时签发短期签名 URL**(计划有效期 ~2 小时),不落库、无下载 URL。
- 大模块内容(如 mind map / infographic / 长表,>100KB)存 OSS`display_modules.content` 只存 `content_ref` + `content_etag`
> ⚠️ 当前实现状态:真实 OSS 签名与失效策略仍为 **planned**,本仓库 scaffold 未落地生产对象存储。
### 5.2 数据库表(schema = `report_notebooklm`MySQL 8
共 13 张表:`institutions``reports``raw_artifacts``display_artifacts``display_modules``audio_assets``related_news``users``favorites``reading_history``saved_listens``playback_progress``outbound_events`
- **内容侧**(已实现模型):前 7 张。
- **用户态侧**(已实现模型、API 多为 planned):后 6 张。
### 5.3 raw → display 审核状态机
```
missing → raw_ready → review → approved → published
↑↓
hidden
```
**发布门槛**:所有 `is_publish_blocking=True` 的 P0 模块均已 `published`,且来源署名与风险免责声明齐备、公开响应不含原始 payload / 本地路径 / NotebookLM 内部 ID / 账号信息。
---
## 6. 流转节奏(cadence)与已知缺口
把"频率"分成三个层次看,避免混淆:
| 层次 | 现状 |
|---|---|
| **A. 各源天然发布频率** | ✅ 已明确,见 §2.2(周 / 双周 / 月 / 季 / 半年 / 年)。 |
| **B. 单次 NotebookLM 生产压力策略** | ✅ 已实测:单账号串行(`parallelism=1`)、限速(~48 ops/小时量级)、按产物重量 60–150 秒冷却、不跑 slides/video、research discovery 不自动导入;一篇报告图文层约 20–30 分钟。 |
| **C. 研听自身的解读 / 复读 / 排产 cadence** | ❌ **未冻结**——产品契约层没有定义"每篇研报多久复读一次""每天/每周解读多少篇""生产 runner 的 cron/触发节奏"。 |
**内容量门槛(非频率,但相关)**
- 开发期种子:1020 条 Report / 58 个 Institution / 35 条带音频。
- 上线前首批:30–50 条已审核研报解读,≥10 条带音频。
**仍待补的缺口(建议下一步处理)**
1. **研听生产 cadenceC 层)**:每篇研报的复读周期、每天/每周产量、生产 runner 调度节奏。Phase 1 的定位是"上线前批量跑一次最小内容集,不阻塞 App 开发",**持续 cadence 留给后续阶段(G5 服务端生产链迁移)**,目前仅"每周检查可发布数量"。
2. **机构逐家介绍文本**:§3 的 `intro_cn` / `credibility_note` 31 家逐家内容。
3. **种子清单 vs 生产清单对齐**:把 §2.2 的生产源清单沉淀为正式机构主数据,替换 18 家种子。
---
## 7. 进入 APP 的出口(Layer 4
是的,**最终是"进数据库 + 进对象存储"的双层落地**,APP 通过只读 API 消费:
- 元数据与结构化模块内容 → **MySQL**13 张表)。
- 原始 PDF、原始产物、音频、图片、超大模块 → **对象存储**DB 存引用键。
- 缓存 → Redisfeed/detail 缓存、播放进度去抖、限流)。
**公开 API**(前缀 `/api/report-notebooklm/v1`):`/feed/recommended``/reports``/reports/{id}`(详情骨架)、`/reports/{id}/modules/{module_id}`(重模块全文懒加载)、`/institutions``/institutions/{id}``/listen`,以及计划中的 `/audio/{id}/stream`(短期签名 URL)。
**详情页取数模型**:骨架 + 模块懒加载——轻模块内联返回 `content`;重模块返回 `preview`,全文走二级端点或 `content_ref`,客户端用 `content_etag` 校验缓存。公开已发布内容可直读 `content_ref`;受限(灰色)来源走后端短期签名 URL。
**内部生产链 API**service token + 网络白名单,绝不对 App 暴露):`POST /internal/reports/{id}/raw-artifacts``/display-artifacts``/publish``/hide` 等。发布动作更新展示状态、刷新 `has_audio`、bump `cache_version`、清相关缓存键。
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View File
@@ -40,5 +40,6 @@ NotebookLM-native content may be cleaned, mapped, reviewed, and assembled determ
- `AGENTS.md`: public agent instructions.
- `docs/DECISIONS.md`: durable decisions.
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- `docs/DATA_SOURCE_FLOW.md`: end-to-end data source flow, source list with publish frequency, and storage/ingestion path.
- `report-notebooklm-api/docs/`: backend, data, API, and content pipeline details.
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