通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。

meridian

通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。

Github地址

https://github.com/iliane5/meridian

在线体验

https://news.iliane.xyz/briefs

项目特点

• • 过滤关键全球事件：根据相关性筛选重要事件。
• • 提供背景和驱动因素：帮助用户理解事件的背景和原因。
• • 分析影响：对事件的潜在影响进行分析。
• • 开源透明：项目代码开源，用户可以查看和使用。

核心功能

• • 广泛的新闻来源覆盖：整合了数百个多样化的新闻来源。
• • AI 分析：采用多阶段的大型语言模型（LLM）处理，包括文章分析和集群分析。
• • 智能聚类：通过嵌入向量、UMAP 和 HDBSCAN 算法对相关文章进行分组。
• • 个性化简报：生成每日简报，具有分析性语气和连续性跟踪。
• • 简洁的 Web 界面：使用 Nuxt 3 前端框架，提供清晰的用户体验。

工作原理

1. 1. 抓取：使用 Cloudflare Workers 抓取 RSS 源，存储文章元数据。
2. 2. 处理：提取文本内容，利用 Gemini 模型分析文章的相关性和结构。
3. 3. 简报生成：对文章进行聚类，生成分析内容，合成最终的简报。
4. 4. 前端展示：通过 Nuxt 和 Cloudflare 展示简报。

技术栈

• • 基础设施：Turborepo、Cloudflare（Workers、Workflows、Pages）
• • 后端：Hono、TypeScript、PostgreSQL、Drizzle
• • AI/ML：Gemini 模型、multilingual-e5-small 嵌入向量、UMAP、HDBSCAN
• • 前端：Nuxt 3、Vue 3、Tailwind

项目状态与未来计划

• • 已完成的核心功能：抓取、处理和分析功能已实现。
• • 当前优先任务：自动化简报生成（目前需要手动运行 Python 笔记本）。
• • 需要改进的方面：提高抓取的鲁棒性。
• • 未来计划：添加测试和新闻通讯分发功能。