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AIJ · AI 采访助手产品概览

AIJ(AI Journalist)是 AiWma 的 AI 辅助采访系统。它通过结构化的七阶段采访状态机、 六种智能追问策略和四类行业采访模板,帮助记者和内容机构高效完成采访并自动生成合规草稿。

AIJ 的应用场景

AIJ 面向有结构化内容采集需求的机构,典型用途包括:

  • 独立游戏开发者访谈——专访游戏团队,记录开发历程、设计理念与市场经验
  • 用户维权事件记录——辅助记者完成消费者投诉、劳动争议等维权类采访
  • 融资 / 商业报道——规范化地采集企业融资动态、战略决策的一手信息
  • 展会 / 活动报道——快速完成现场采访,自动生成活动新闻稿草稿
⚠️

AIJ 不是普通的录音工具

AIJ 的核心能力是结构化提问与自动追问,而不是被动录音和转录。 如果您只需要录音转文字,ASR-only 方案(如直接使用 Deepgram API)成本更低、 更简单。

七阶段采访状态机

每次 AIJ 采访由一个七阶段状态机驱动。 AI 采访官会根据对话内容自动推进状态,确保采访结构完整、不遗漏关键信息。

#阶段英文标识最大轮数说明
1 开场与知情确认 OPENING 5 介绍采访目的,确认受访者知情同意
2 背景信息收集 BACKGROUND 12 了解受访者身份背景、所处行业
3 核心事件描述(第一层) CORE_EVENT_A 15 引导受访者描述主要事件经过
4 核心事件深化(第二层) CORE_EVENT_B 15 深入追问细节、时间线、相关方
5 影响与反思(第三层) CORE_EVENT_C 10 探索事件影响、受访者感受与期望
6 结束与权利确认 CLOSING 5 告知受访者后续权利,确认发布授权
7 采访结束 ENDED 会话完成,草稿生成队列触发
ℹ️

最大轮数是软限制

当某阶段达到最大轮数时,系统会自然过渡到下一阶段,而不会强制中断对话。 这确保了采访的流畅性,同时防止某一阶段无限延伸。

六种追问策略

AI 采访官根据受访者的回答内容,自动选择最合适的追问策略。 每种策略在单次采访中有使用次数上限,防止采访变成审讯。

策略英文标识触发条件(关键词示例)上限
澄清式追问 CLARIFICATION "可能"、"大概"、"好像"、"听说" 5 次
时间锚定式追问 TIME_ANCHOR "当时"、"那时候"、"之前"、"最近" 4 次
当事人确认式追问 PARTY_CONFIRM "他"、"她"、"领导"、"那个人" 4 次
证据引导式追问 EVIDENCE_GUIDE "证明"、"截图"、"合同"、"文件" 3 次
感受聚焦式追问 FEELING_FOCUS "委屈"、"愤怒"、"无奈"、"感觉" 3 次
转折引导式追问 PIVOT_GUIDE "后来"、"现在"、"结果"、"解决" 3 次

草稿生成

采访进入 ENDED 状态后,后处理服务自动生成结构化草稿。 草稿包含以下部分:

  • 元数据——采访类型、受访者匿名标识、主题、日期、版本号
  • 摘要——100 字以内的采访核心要点
  • 章节内容——按采访阶段划分的正文,每个章节包含对应的对话轮次引用
  • 关键引语——已脱敏的重要引用原文,标注重要性等级
  • 事件时间线——提取的时间节点与关键事件
  • 合规标注——自动标记的敏感内容、PII 脱敏记录

草稿以 JSON 格式存储于数据库,同时提供 Markdown 导出版本,方便编辑器直接使用。

PII 脱敏与合规分级

AIJ 内置四级隐私处理(PII 脱敏),按受访者敏感程度和司法风险自动或手动选择:

级别代号适用场景处理方式
基础 L0 公众人物、公开活动报道 保留全部信息,仅人工复核
标准 L1 普通用户访谈、展会报道 手机号、身份证号自动脱敏
强化 L2 维权事件、劳动争议 L1 + 真实姓名替换为化名,单位脱敏
最高 L3 举报人保护、敏感政治议题 L2 + 地理位置模糊化,全部数据本地处理
🔒

L2/L3 级:数据不上云

当采访合规级别为 L2L3 时, 所有 PII 脱敏处理在本地 Qwen2.5:7b 模型完成,脱敏后的文本才会发送至云端 LLM。 原始录音和转录文本全程存储在您自己的服务器上,不经过 AiWma 云端。

知情同意机制

采访开始前,AIJ 在 OPENING 阶段自动向受访者告知:

  • 本次采访将由 AI 辅助完成,有人工记者监督
  • 采访内容将用于内容发布,受访者有权在发布前审阅草稿
  • 受访者可随时要求停止采访
  • 受访者的个人信息按指定合规级别处理

受访者的知情同意状态(consentGiven)记录在采访实体中, consentTimestamp 精确到毫秒。未获得同意的采访禁止进入发布流程。

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