feat: add streaming learning assistant and knowledge base scaffolding
This commit is contained in:
刘金宝
@@ -1,10 +1,10 @@
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# 医疗问诊 Agent FastAPI 后端
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医疗问诊 Agent 是医疗教学平台中的训练服务。后端负责 Django 用户鉴权、病例读取、训练会话、流式问诊、练习提示、检查结果、诊断治疗提交、AI 评价、教学互动评价、训练记录和 PDF 下载。
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医疗问诊 Agent 是医疗教学平台中的 FastAPI 后端服务，负责 Django 用户鉴权、病例读取、问诊训练、教学互动、AI 评价、PDF 下载、AI 学习助手问答，以及后台预留的机构知识库构建能力。
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病例新增、病例解析、病例导入和病例删除不在本服务中实现。本服务只读取数据库中已经维护好的病例、检查项、教学题和评分规则。
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本服务不负责登录注册、病例 PDF 解析入库、病例增删改、多租户后台、HIS/LIS/PACS 对接。病例、检查项、教学题和评分规则由平台数据库维护，本服务只读取并使用。
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## 当前保留功能
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## 当前功能
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训练页面：
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@@ -36,12 +36,27 @@
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- 训练记录列表
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- 训练记录详情
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AI 学习助手：
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- 普通用户通过流式接口提问
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- 后端优先检索本机构知识库
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- 未命中知识库或知识库暂不可用时，自动转为大模型通用学习回答
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- 命中知识库时返回 PDF 标题、页码、chunk_uid 和引用片段
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后台预留能力：
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- 内容管理员上传 PDF 构建机构知识库
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- PDF 解析、分片、Embedding、Milvus 写入和 Celery 异步任务已留出接口
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- 当前阶段不要求真实 PDF 入库测试，优先保证 AI 学习助手问答可用
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基础能力：
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- Django access token 鉴权
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- MySQL 数据读取和训练记录写入
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- MySQL 业务数据读取和训练记录写入
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- Redis 短期会话 memory
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- OpenAI-compatible LLM 调用
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- OpenAI-compatible Embedding 调用预留
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- Milvus 向量检索预留
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- Swagger / OpenAPI
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- 健康检查
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@@ -50,8 +65,16 @@
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```text
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fastapi/
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├── app/ # FastAPI 应用、Agent、服务、模型和提示词
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├── scripts/ # 数据库初始化和检查脚本
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├── tests/ # 当前功能测试
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│ ├── api/ # API router
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│ ├── agents/ # LLM Agent
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│ ├── integrations/ # PDF、Embedding、Milvus 外部适配
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│ ├── models/ # SQLAlchemy ORM
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│ ├── repositories/ # 数据访问层
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│ ├── schemas/ # Pydantic schema
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│ ├── services/ # 业务服务
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│ └── tasks/ # Celery 异步任务预留
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├── scripts/ # 初始化和维护脚本
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├── tests/ # 自动化测试
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├── docs/03_api_design.md # 前端联调 API 文档
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├── Dockerfile
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├── requirements.txt
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@@ -75,7 +98,39 @@ uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 9000
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http://127.0.0.1:9000/docs
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```
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真实密码、LLM Key 和 access token 只写入本地 `.env` 或服务器环境变量，不提交到 Git。
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真实密码、LLM Key、Embedding Key 和 access token 只写入本地 `.env` 或服务器环境变量，不提交到 Git。
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## 关键环境变量
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```env
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APP_ENV=local
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APP_ROOT_PATH=
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DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:<password>@127.0.0.1:3306/medical?charset=utf8mb4
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RUNTIME_MEMORY_BACKEND=redis
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REDIS_URL=redis://127.0.0.1:6379/0
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AUTH_VALIDATE_ENABLED=true
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AUTH_USER_ME_URL=http://127.0.0.1:8000/api/user/users/me/
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LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/chat/completions
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LLM_API_KEY=<llm_api_key>
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LLM_MODEL=deepseek-chat
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LLM_FAST_MODEL=deepseek-chat
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LLM_REASON_MODEL=deepseek-reasoner
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MILVUS_URI=http://127.0.0.1:19530
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MILVUS_COLLECTION_PREFIX=kb_inst
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MILVUS_DEFAULT_DB=default
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EMBEDDING_PROVIDER=openai_compatible
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EMBEDDING_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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EMBEDDING_API_KEY=<embedding_api_key>
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EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v4
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EMBEDDING_DIM=1024
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KNOWLEDGE_INGESTION_SYNC=true
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KNOWLEDGE_STORAGE_DIR=./storage/knowledge
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```
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## 服务器部署
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@@ -87,6 +142,8 @@ http://127.0.0.1:9000/docs
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├── fastapi/
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├── vueapp/
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├── vuecms/
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├── data/
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├── logs/
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└── docker-compose.yml
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```
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@@ -99,25 +156,7 @@ cp fastapi/.env.production.example fastapi/.env
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vi fastapi/.env
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```
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服务器 `.env` 至少配置：
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```env
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APP_ENV=production
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APP_ROOT_PATH=/fastapi
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DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:1822..@mysql:3306/medical?charset=utf8mb4
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REDIS_URL=redis://redis:6379/0
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RUNTIME_MEMORY_BACKEND=redis
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AUTH_VALIDATE_ENABLED=true
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||||
AUTH_USER_ME_URL=http://django:8000/api/user/users/me/
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LLM_BASE_URL=<模型服务地址>
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LLM_API_KEY=<模型密钥>
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LLM_MODEL=<模型名称>
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||||
LLM_FAST_MODEL=<模型名称>
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LLM_REASON_MODEL=<模型名称>
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CORS_ALLOW_ORIGINS=http://8.160.178.88
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```
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构建并启动：
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FastAPI 构建和启动：
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```bash
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cd /home/code/medical-ai
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@@ -134,6 +173,7 @@ git pull origin main
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cd ..
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docker compose build fastapi
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docker compose up -d fastapi
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docker compose logs --tail=200 fastapi
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```
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||||
## 验证
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@@ -146,7 +186,7 @@ http://8.160.178.88/fastapi/openapi.json
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http://8.160.178.88/fastapi/health/ready
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```
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Django 用户鉴权验证：
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||||
Django 用户鉴权：
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```bash
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curl "http://8.160.178.88/fastapi/api/v1/auth/me" \
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@@ -154,7 +194,17 @@ curl "http://8.160.178.88/fastapi/api/v1/auth/me" \
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||||
-H "X-Entry-Scene: production_vue"
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```
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PDF 下载验证：
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AI 学习助手流式问答：
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```bash
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curl -N -X POST "http://8.160.178.88/fastapi/api/v1/learning-assistant/chat/stream" \
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-H "Authorization: Bearer <access_token>" \
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-H "X-Entry-Scene: production_vue" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"question":"支气管肺炎有哪些典型临床表现？","top_k":5}'
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```
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PDF 评价报告下载：
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```bash
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curl -L "http://8.160.178.88/fastapi/api/v1/evaluations/<evaluation_id>/download-pdf" \
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||||
@@ -182,11 +232,13 @@ python tests\test_demo_flow.py
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- 完成问诊、提交诊断、提交治疗、生成评价
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- 教学互动列表和教学互动评价
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- 训练记录列表、评价详情、PDF 下载
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- 跨用户访问拦截
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- AI 学习助手无知识库降级流式回答
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- AI 学习助手命中知识库后的来源返回
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- 跨用户访问拒绝
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## API 文档
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前端联调文档见：
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前端联调文档：
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```text
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docs/03_api_design.md
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Reference in New Issue
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