分在大模型等AI技术快速发展的背景下，汽车新媒体运营面临着内容生产效率、分发精准度及用户交互体验的全面升级需求。实现爆款推文的智能化生成、多平台精准分发以及评论及时智能回复，能够显著提升用户关注度和品牌传播效率。本项目设计了一套融合大模型的的汽车新媒体运营智能一体化系统，同时整合了爆款特征分析、专业内容生成、精准分发策略和智能问题解答，实现爆款推文从生产到分发的全流程自动化与智能化。

项目聚焦于AI技术，特别是大语言模型驱动下汽车新媒体内容运营的智能化升级，围绕热点识别、文本生成、图文协同发布与评论回应四大环节，构建智能一体化运营系统。核心目标包括：借助大模型识别汽车新媒体爆款推文特征，辅助内容决策；通过模型微调，结合用户输入，生成符合汽车行业垂类的原创爆款推文；结合ML分类算法智能匹配文本与分发平台，利用大模型自动生成配图，实现图文一键发布；融合RAG技术与汽车数据库，解析评论语义，自动生成自然、精准回复。通过全链路智能协同，全面提升内容传播效率与用户互动体验，助力品牌实现高效、高质的运营转型。

本项目设计并实现了融合大模型的汽车新媒体智能运营系统，具有自动化、智能化、一体化特征，能够有效提升内容创作效率，优化用户互动体验。系统包含四个核心模块：

（1）特征提取引擎：从近期爆款推文中提取关键短语并做聚类分析，实现热点快速探寻；

（2）文本生成助手：根据用户输入信息生成具有特定语言风格的爆款推文，实现推文高效产出；

（3）内容分发管家：基于用户画像分析爆款推文适合发布的平台并一键配图发布，实现内容精准分发；

（4）智能问答客服：结合RAG技术对运营账号下的推文评论进行自动回复，实现智能问题解答。