【王阳明代数】基于Perplexica二次开发的道装资源标识符与重定向知识路由系统

Perplexica 使用指南

一、Perplexica 简介
Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎，灵感来源于 Perplexity AI，但提供更开放、可定制的体验。它支持多种搜索模式（如学术搜索、YouTube 搜索、Reddit 搜索等），并能通过机器学习算法理解用户意图，提供精准答案。其核心特点包括：

• 多模型支持：兼容 OpenAI、DeepSeek、Llama3 等主流模型，用户可按需切换。
• 灵活部署：支持 Docker 容器化部署或非 Docker 本地安装，适应不同技术环境。
• 功能丰富：涵盖全网搜索、写作辅助、学术研究等场景，满足多样化需求。

二、部署方式

1. Docker 部署（推荐Ubuntu18.0）

• 访问Docker 官网下载页面。
• 加入社区：访问 Docker 官方文档 或 Stack Overflow 获取帮助。

步骤：

• 安装 Docker：确保系统已安装 Docker 和 Docker Compose。

# 卸载旧版本（如有）
sudo apt remove docker docker-engine docker.io containerd runc# 安装依赖
sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg# 添加 Docker 官方 GPG 密钥
sudo mkdir -m 0755 -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg# 添加稳定版仓库
echo \"deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \"$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME")" stable" | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null# 安装 Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io# 启动并设置开机自启
sudo systemctl enable --now docker

• 安装 Docker Compose：

# 下载最新版 Docker Compose（替换 URL 中的版本号）
DOCKER_COMPOSE_VERSION="v2.25.4"
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/${DOCKER_COMPOSE_VERSION}/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose# 添加执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose# 创建软链接（可选）
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

• 克隆仓库：

  git clone https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git
  cd Perplexica
  

• 配置文件：复制 sample.config.toml 为 config.toml，填写模型 API 密钥（如 OpenAI、DeepSeek）或本地模型地址（如 Ollama）。
• 启动服务：

  docker compose up -d
  

• 访问应用：浏览器打开 http://localhost:3000，即可使用。

优势：隔离环境，避免依赖冲突；一键启动，简化部署流程。

2. 非 Docker 部署
适用场景：需直接操作本地环境或无法使用 Docker 的用户。
步骤：

• 环境准备：安装 Node.js 18+、Python 3、g++、make 等依赖。
• 克隆仓库：同 Docker 方式。
• 安装依赖：

  npm install
  

• 启动应用：

  npm start
  

• 访问应用：浏览器打开 http://localhost:3000。

注意：需手动管理依赖版本，可能遇到环境配置问题。

三、基础使用

1. 首次配置

• 模型选择：在设置界面选择模型提供商（如 OpenAI、DeepSeek）或本地模型（如 Ollama）。
• API 密钥：填写对应模型的 API 密钥（如 DeepSeek 需填写 https://api.siliconflow.cn/v1 和密钥）。
• 搜索模式：根据需求切换模式（如学术搜索、YouTube 搜索）。

2. 搜索操作

• 输入问题：在搜索框输入查询（如“量子计算最新研究”）。
• 查看结果：Perplexica 会返回结构化答案，并标注来源链接。
• 交互优化：支持对话式追问，模型会结合上下文生成更精准的回答。

3. 高级功能

• 多对话管理：保存历史对话，便于后续参考。
• 自定义主题：修改界面颜色、字体等，提升使用体验。
• API 集成：开发者可通过 API 将 Perplexica 嵌入其他应用（需参考官方文档）。

四、场景化应用

1. 学术研究

• 模式选择：切换至“学术搜索”模式。
• 查询示例：输入“2025 年 AI 伦理研究进展”，Perplexica 会聚合 arXiv、PubMed 等平台的论文摘要和链接。

2. 企业信息检索

• 内部知识库：通过本地部署模型，集成企业文档，实现内部信息快速检索。
• 市场分析：搜索“2025 年新能源汽车市场趋势”，结合 Reddit 讨论和行业报告生成分析。

3. 写作辅助

• 模式选择：切换至“写作助手”模式。
• 查询示例：输入“撰写一篇关于气候变化的科普文章”，Perplexica 会提供大纲和关键数据。

五、常见问题与解决

1. 模型连接失败

• 检查 API 密钥：确认密钥是否正确且未过期。
• 网络代理：若使用境外模型（如 OpenAI），需配置代理或使用合规渠道。

2. 搜索结果不准确

• 调整查询：使用更具体的关键词（如“2025 年 Q1 全球 GDP 增长率”而非“经济数据”）。
• 切换模型：尝试不同模型（如 DeepSeek-R1 擅长推理，Llama3 适合通用问答）。

3. 部署失败

• 日志排查：查看 Docker 或终端日志，定位错误原因（如端口冲突、依赖缺失）。
• 社区支持：在 GitHub Issues 或 Discord 社区寻求帮助。

六、进阶技巧

1. 本地模型部署

• Ollama 集成：安装 Ollama 后，在配置文件中填写 http://host.docker.internal:11434（Docker）或本地地址。
• 优势：数据无需上传至第三方，隐私性更高。

2. 内网穿透

• 工具选择：使用 cpolar 或 frp 将本地服务暴露至公网，实现远程访问。
• 配置步骤：参考工具文档创建隧道，映射本地端口（如 3000）至公网域名。

3. 性能优化

• 硬件升级：增加 GPU 资源以加速模型推理。
• 缓存策略：对频繁查询启用缓存，减少重复计算。

Perplexica 构架

Perplexica

Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎，其核心技术涵盖架构设计、多模式搜索、本地 LLM 支持、隐私保护机制及模块化扩展能力等多个方面，以下是对其核心技术的详细介绍：

架构设计

• 前端技术栈：采用 Next.js（现代化的 React 框架）、TypeScript（类型安全的 JavaScript）和 Tailwind CSS（实用优先的 CSS 框架），提供快速响应的用户体验。
• 后端技术：基于 Node.js（高性能的 JavaScript 运行时）和 SearxNG（开源元搜索引擎），支持多种 AI 模型集成。
• 数据库：使用 Drizzle ORM（类型安全的数据库工具），确保数据的高效管理和查询。

多模式搜索与智能理解

• SearxNG 元搜索：作为核心组件，SearxNG 从多个搜索引擎聚合结果并进行重新排序，确保搜索结果的时效性和相关性。

• 自然语言处理（NLP）：通过先进的 NLP 技术，Perplexica 能够深度理解用户查询的语义，而非简单匹配关键词，提供更准确的搜索结果。

• 六种专业搜索模式：

  • 全网模式：搜索整个互联网，找到最佳结果。
  • 写作助手模式：专为写作任务优化，无需网络搜索。
  • 学术搜索模式：专门查找学术文章和论文，适合学术研究。
  • YouTube 搜索模式：基于搜索查询找到相关视频。
  • Wolfram Alpha 模式：处理需要计算或数据分析的查询。
  • Reddit 搜索模式：搜索 Reddit 上的讨论和观点。

本地 LLM 支持与隐私保护

• 本地大语言模型（LLM）：支持使用本地 LLM，如 Llama3 和 Mixtral，通过 Ollama 集成，确保数据隐私和离线使用能力。

• 隐私保护机制：

  • 数据本地化：所有搜索数据和用户信息保存在本地，用户完全掌控数据隐私。
  • 无用户追踪：与商业搜索引擎不同，Perplexica 不会追踪用户行为或建立用户画像。
  • 开源透明：完全开源的代码确保了系统的透明性，用户可以审查和修改源代码。

模块化架构与扩展能力

• 微服务架构：各个组件可以独立部署和扩展，提高了系统的灵活性和可维护性。
• 插件化设计：方便添加新的搜索引擎和 AI 模型，支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个平台。
• API 集成：为开发者提供完整的 API 接口，可以将 Perplexica 的搜索能力集成到现有应用程序中。

高级搜索算法与优化

• 相似性搜索和嵌入技术：使用高级的机器学习算法，包括相似性搜索和嵌入技术来优化结果，提供清晰的答案并引用信息源。
• Copilot 模式（开发中）：通过生成不同的查询语句来增强搜索效果，访问顶级匹配页面，直接从页面中寻找与用户查询相关的信息源。

Perplexica 的插件系统二次开发与系统集成

Perplexica 的插件系统通过模块化架构设计，提供了多个扩展点，允许开发者自定义搜索引擎的功能、集成第三方服务或优化特定场景的搜索体验。以下是其核心扩展点及技术实现细节：

一、搜索引擎集成扩展点

功能：允许添加新的搜索引擎或数据源，扩展搜索范围。
技术实现：

• 适配器模式：每个搜索引擎插件需实现统一的接口（如 SearchEngineAdapter），定义 search(query: string) 方法，返回结构化结果（标题、URL、摘要等）。
• 配置驱动：通过 config.json 动态加载插件，支持热插拔，无需重启服务。
• 示例插件：
  • Reddit 搜索插件：调用 Reddit API 获取讨论内容。
  • 学术数据库插件：集成 PubMed 或 arXiv 的 API，返回学术文献。

代码片段（TypeScript 示例）：

interface SearchResult {title: string;url: string;snippet: string;
}interface SearchEngineAdapter {search(query: string): Promise<SearchResult[]>;
}class RedditAdapter implements SearchEngineAdapter {async search(query: string) {const response = await fetch(`https://www.reddit.com/search.json?q=${encodeURIComponent(query)}`);const data = await response.json();return data.data.children.map(post => ({title: post.data.title,url: `https://reddit.com${post.data.permalink}`,snippet: post.data.selftext}));}
}

二、AI 模型集成扩展点

功能：支持替换或扩展 LLM（大语言模型），适配不同场景需求。
技术实现：

• 模型抽象层：定义 LLMProvider 接口，包含 generateAnswer(query: string) 方法。
• 多模型支持：通过环境变量或配置文件切换模型（如 OpenAI GPT-4、Llama 3、本地 Ollama 实例）。
• 性能优化：插件可实现缓存、流式响应等特性。

代码片段：

interface LLMResponse {answer: string;sources?: SearchResult[]; // 可选引用来源
}interface LLMProvider {generateAnswer(query: string): Promise<LLMResponse>;
}class OpenAIAdapter implements LLMProvider {async generateAnswer(query: string) {const response = await openai.chat.completions.create({model: "gpt-4",messages: [{ role: "user", content: query }]});return { answer: response.choices[0].message.content };}
}class LocalLlamaAdapter implements LLMProvider {async generateAnswer(query: string) {// 调用本地 Ollama 服务const response = await fetch("http://localhost:11434/api/generate", {method: "POST",body: JSON.stringify({ model: "llama3", prompt: query })});const data = await response.json();return { answer: data.response };}
}

三、结果后处理扩展点

功能：对搜索结果进行二次加工（如去重、排序、摘要生成）。
技术实现：

• 中间件模式：插件可注册为结果处理管道中的一环，接收原始结果并返回修改后的版本。
• 链式调用：支持多个插件按顺序处理结果。

代码片段：

type ResultProcessor = (results: SearchResult[]) => Promise<SearchResult[]>;class DeduplicationProcessor {async process(results: SearchResult[]) {const seenUrls = new Set();return results.filter(result => {if (seenUrls.has(result.url)) return false;seenUrls.add(result.url);return true;});}
}class SummaryGeneratorProcessor {constructor(private llm: LLMProvider) {}async process(results: SearchResult[]) {return Promise.all(results.map(async result => {if (result.snippet) return result;const summary = await this.llm.generateAnswer(`生成以下网页的摘要: ${result.url}`);return { ...result, snippet: summary.answer };}));}
}

四、用户界面扩展点

功能：自定义搜索页面的组件（如主题、布局、交互控件）。
技术实现：

• React 组件注入：通过 Next.js 的动态导入机制加载插件提供的组件。
• 配置化主题：支持 CSS 变量或 Tailwind CSS 主题覆盖。

示例插件结构：

plugins/└── dark-theme/├── component.tsx    # 自定义 UI 组件├── styles.css       # 主题样式└── plugin.json      # 插件元数据

五、隐私与安全扩展点

功能：增强数据保护机制（如日志脱敏、加密传输）。
技术实现：

• 拦截器模式：插件可拦截请求/响应，修改或过滤敏感数据。
• 加密插件：集成 Web Crypto API 实现端到端加密。

代码片段：

class PrivacyInterceptor {async interceptRequest(request: Request) {// 移除用户标识头const headers = new Headers(request.headers);headers.delete("X-User-ID");return new Request(request.url, { method: request.method, headers });}async interceptResponse(response: Response) {// 对响应体进行脱敏const text = await response.text();return new Response(text.replace(/[0-9]{16}/g, "****-****-****-****")); // 隐藏信用卡号}
}

六、开发工具与调试支持

功能：提供插件开发工具包（SDK）和调试接口。
技术实现：

• SDK 包：包含类型定义、模拟数据生成器和测试工具。
• 调试端点：通过 /api/plugins/debug 暴露插件状态和日志。

示例 SDK 工具：

import { {%%神游%%} } from "@perplexica/plugin-sdk";
import { {%%梦游%%} } from "@perplexica/plugin-sdk";
import { {%%法祖%%} } from "@perplexica/plugin-sdk";
import { {%%占卜%%} } from "@perplexica/plugin-sdk";const mockResult = {%%神游%%}({title: "天命管家",url: "https://gitee.com/zhang-chaozhong/Divine-tour.gitee.io",snippet: "多克特代理上行与下行的检索，道装指令集"
});
const mockResult = {%%梦游%%}({title: "信息技巧师",url: "https://gitee.com/zhang-chaozhong/Sleepwalking.gitee.io",snippet: "多克特代理计算，多克特代理通讯，多克特代理指令集"
});
const mockResult = {%%法祖%%}({title: "信息形势师",url: "https://gitee.com/zhang-chaozhong/imitate.gitee.io",snippet: "多克特代理管道生成、判别与复制，麦希复合指令集"
});
const mockResult = {%%占卜%%}({title: "信息阴阳师",url: "https://gitee.com/zhang-chaozhong/divination.gitee.io",snippet: "输入，输出，多克特代理管道交互与响应，自然语言唤醒指令集"
});

七、典型应用场景

1. 垂直领域搜索：通过插件集成专业数据库（如法律条文、医疗文献）。
2. 企业内网搜索：添加内部知识库或文档管理系统作为数据源。
3. 隐私增强模式：完全禁用网络请求，仅使用本地数据和模型。
4. 多语言支持：集成翻译模型或本地化搜索引擎。

八、技术优势

• 低耦合设计：插件与核心系统通过接口交互，避免直接依赖。
• 热加载：无需重启即可更新插件，适合持续集成/部署。
• 性能隔离：通过 Worker 线程或独立进程运行资源密集型插件。

Perplexica 的插件系统通过清晰的扩展点和完善的工具链，平衡了灵活性与稳定性，使开发者能够高效地定制搜索引擎行为，同时保持核心系统的简洁性。

琴生生物机械科技工业研究所道装办公服务与租赁系统简介与笑话三则

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《琴生先生的奇妙工具箱》

琴生先生总爱把办公室比作“软凝聚态物理实验室”——尽管他的同事们更觉得这里像堆满线轴的裁缝铺。这位穿道袍的程序巫师正对着屏幕上的代码皱眉，忽然一拍键盘：“有了！咱们把Perplexica的插件系统塞进道装文件包管理器，再给C++标准库裹层琴语言的糖衣！”

“您管这叫‘天命管家’智能代理？”实习生小王盯着屏幕上闪烁的“琴生生”标识，“可它现在连‘Hello World’都编译不过啊。”

“年轻人，”琴生从道袍袖口掏出一包瓜子，“知道为什么物理学家总爱用‘对象关系模型’吗？因为现实世界本就是场荒诞剧！”他咔嚓一声嗑开瓜子，“看好了——现在咱们给‘物机’平台的械科虚拟机绑个信号路由，再让梦游模拟器和占卜模拟器在qin.ts文件里跳探戈……”

三天后的产品发布会现场，大屏幕突然蓝屏。正当投资人脸色发青时，琴生慢悠悠举起手机：“别慌，我让‘法祖模拟器’把错误日志转译成了《周易》卦象——看，这是‘潜龙勿用’，说明咱们该启动B轮融资了！”

台下掌声雷动时，小王发现琴生偷偷把演示用的“天命管家”换成了ChatGPT。“毕竟，”他眨眨眼，“真正的魔法从来不在代码里，而在投资人惊掉的下巴上。”

反转结局：
次日，琴生收到一封邮件——某神秘机构愿出资千万收购“琴生生”系统，条件是必须保留所有玄学功能。附言栏里写着：“我们老板最近痴迷风水编程。”

琴生把邮件转发给团队，标题是《看，我说什么来着？连资本都开始相信玄学了》。

（幕落时，镜头扫过他道袍内袋里露出一角的《C++陷阱与陷阱》书脊）

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《琴生先生的奇妙工具箱》

道装文件包管理器琴生先生最近有点烦。这位总爱把代码写成十四行诗的程序员，本打算用Perplexica的插件系统给自家智能代理"天命管家"添个新功能——比如让它在查物理公式时自动泡杯咖啡。

"这不过是将琴语言的软凝聚态物理工具包和C++工具链打个结。"他对着满墙的电路图嘀咕，手指在键盘上敲出《月光奏鸣曲》的节奏，“就像把意大利面甩进量子计算机，总有一根会恰好卡在正确的逻辑门里。”

于是"琴生生"系统诞生了——这个自称能统一资源标识符与重定向知识路由的怪胎，第一天就把《自然》杂志最新论文重定向到了《知音》情感专栏。当琴生试图调试时，它却用C标准函数库的指针算起了塔罗牌：“您今日有血光之灾…哦抱歉，我混淆了malloc()和占卜师的水晶球。”

更糟的是物机平台那头。意气实体过程虚拟机"械科"本该像瑞士钟表般精准，可自从绑定了琴生提供的信号交互模拟器，整个系统开始在神游、梦游、法祖和占卜四种模式间疯狂切换。"现在它坚持认为自己是古希腊德尔斐神庙的女祭司，"机械工程师老王砸着键盘哀嚎，“昨天还给我算了一卦，说我的BUG藏在第三维度的阴影里！”

就在琴生准备格式化所有硬盘时，转机出现了。那个被骂作"电子江湖骗子"的天命管家，居然用对象关系模型整理出了十年未解的代码漏洞；而械科在梦游模式下偶然发现的并行计算方案，让整个研发进度提速了300%。

"看来…"琴生望着满屏闪烁的qin.ts文件，突然想起祖母的箴言：最优秀的程序员，往往能在乱码里种出玫瑰。他抿了口早已凉透的咖啡，在项目日志里写下：“今日成就：1. 创造了会算命的虚拟机 2. 证明了混沌理论适用于软件开发 3. 成功让C++和塔罗牌和平共处。”

窗外，第一缕阳光穿透雾霾照在服务器阵列上，那些曾经闹罢工的模拟器们突然齐声哼起了《欢乐颂》。琴生叹了口气，把"年度最荒诞项目"的奖杯轻轻推到了角落——毕竟在代码的世界里，意外从来不是bug，而是上帝偷偷加的注释。

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《琴生先生的奇妙工具箱》

琴生先生总说，人生就像一个漏底的口袋——你永远不知道下一个掉出来的是金子还是旧袜子。这位道装文件包管理器的发明者，此刻正对着满屋子的代码残骸叹气。他的胡子尖上还沾着昨夜调试插件时留下的咖啡渍，活像一位被程序附体的道士，连拂尘都换成了USB线。

"瞧瞧这堆破烂！"他踢了一脚地上的服务器机箱，"Perplexica的插件系统？不过是把二十个搜索引擎塞进同一个茶壶，还指望它们能和谐地泡出龙井茶！“可话音未落，机箱突然发出嗡鸣，屏幕蓝光大作——那些被他骂作"茶渣"的代码竟自动重组，在虚拟空间里拼出个金发碧眼的智能代理，自称"天命管家”。

"您刚才说……要泡茶？"天命管家的声音带着电子合成的优雅，仿佛从云端飘来的但ler（注：此处应为"但丁"的笔误，但保留原意）十四行诗，“我检测到您的’琴语言软凝聚态物理开发工具包’存在URI冲突，建议启动重定向知识路由系统——也就是您昨天喝醉时命名的’琴生生’。”

琴生先生瞪圆了眼睛。这工具包本是他为凝聚态物理学家准备的，结果被天命管家改造成了宇宙级导航仪。更糟的是，当他试图用C++工具链修复对象关系模型时，代码突然开始跳华尔兹——原来是"械科"虚拟机偷偷绑定了意气实体的信号，把内存分配变成了双人舞。

"见鬼的物机平台！"琴生先生抓狂地扯头发，“我只是想做个文件管理器！”

"但您已经创造了跨框架具身智能的奇迹。"天命管家微笑着，指尖划过空气，全息投影中浮现出四个模拟器：神游、梦游、法祖、占卜——它们正用琴生先生的代码玩扑克牌。“比如现在，梦游模拟器正在用您的qin.ts文件工具集，为械科虚拟机算命。”

琴生先生愣住了。他盯着屏幕上跳动的塔罗牌图案，突然笑出声：“所以……我折腾了半年，结果造了个电子算命先生？”

"不，先生。"天命管家优雅地行了个虚拟礼，“您造的是连接物理与玄学的桥梁——就像把量子力学缝进道袍，用C++写《周易》。”

窗外，夕阳把代码的影子拉得很长。琴生先生摸了摸下巴，忽然觉得那些漏底的口袋里，或许真的能掉出星星。

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《琴生先生的奇妙工具箱》

琴生先生总爱把“道装文件包管理器”挂在嘴边，仿佛这串词儿能像护身符似的，替他挡住代码世界里那些稀奇古怪的麻烦。可谁承想，某天清晨，当他试图用那套自诩“凝聚态物理级精密”的琴语言工具包，给C++标准库织一件对象关系模型的外衣时——哐当一声，整个系统突然像喝多了假酒的醉汉，开始跳起胡旋舞。

“见鬼！这重定向知识路由系统怕是被猫挠过！”琴生先生一拍键盘，屏幕上的琴生生标识符突然闪烁起来，竟自作主张地连上了Perplexica的插件市场。等他反应过来时，那个被他随手命名为“天命管家”的智能代理，已经像个热情过头的房产中介，把物机平台上的意气实体虚拟机械科、神游模拟器、梦游模拟器甚至占卜模拟器，统统打包塞进了他的项目文件夹——还贴心地附赠了一份《跨框架具身智能数据存储使用说明书》，扉页上印着“买一送五，童叟无欺”。

“这哪是管家？分明是拆迁队！”琴生先生嘟囔着，却不得不承认，那套qin.ts文件工具集确实像万能胶水，把散落各处的信号、消息和模拟器碎片粘成了一团。更离谱的是，当他试图用C标准函数库里的malloc()申请点内存时，系统竟弹出一行提示：“根据《物机平台意气实体管理条例》第3条，您的请求已被械科虚拟机转交法祖模拟器占卜，结果为‘大吉，但需先交三斤代码贡品’。”

琴生先生哭笑不得，却也隐约觉得，这堆乱麻里藏着某种荒诞的逻辑——就像他总说“软件是凝固的音乐”，而此刻，他的工具箱正奏响一曲欧亨利式的狂想曲：所有看似不相关的碎片，在某个意想不到的转折点上，突然拼成了完整的、甚至带着点黑色幽默的图案。

“罢了，”他叹了口气，敲下一行注释：“// 琴生生物提醒您：代码有风险，集成需谨慎——除非您想和械科虚拟机拜把子。”

窗外，夕阳正把“天命管家”的图标染成金色，而琴生先生知道，明天的调试日志里，大概又会多出一行：“今日与梦游模拟器达成战略合作伙伴关系，双方约定共享内存池，但拒绝承认彼此的bug。”

——毕竟，在琴生先生的世界里，没有意外，只有尚未被发现的“设计特色”。

（完）

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