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# Smart Hospital AI Service
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FastAPI 微服务：YOLO 影像检测（演示级）+ MONAI/OpenCV 预处理 + LangChain RAG + 报告/决策生成。
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兼容 **DeepSeek / Qwen** 等 OpenAI 协议大模型。
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## 快速启动
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```bash
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cd ai-service
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python -m venv .venv
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# Windows
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.venv\Scripts\activate
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# macOS/Linux
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# source .venv/bin/activate
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# CPU 版 torch（体积更小，实训推荐）
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pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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pip install -r requirements.txt
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copy .env.example .env # 按需填写 LLM_API_KEY
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001
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```
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> `.venv` 可随时删除后按上面步骤重建；权重见 `data/weights/`（已精简保留医学检测模型）。
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- 文档：http://127.0.0.1:8001/docs
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- 健康检查：http://127.0.0.1:8001/health
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## 主要接口
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| 方法 | 路径 | 说明 |
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| GET | `/health` | 服务与能力探测 |
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| POST | `/imaging/analyze` | 影像 YOLO 检测 + 初步诊断/报告 |
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| POST | `/report/decision` | EMR 辅助决策（护理/治疗/随访 + RAG） |
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| POST | `/report/imaging` | 单独生成影像报告 |
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| POST | `/rag/query` | 知识库问答 |
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| POST | `/rag/ingest` | 追加知识文档 |
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## 环境变量（`.env`）
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| 变量 | 说明 | 默认 |
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| `DEMO_MODE` | `demo` / `real` / `auto` | `auto` |
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| `YOLO_WEIGHTS` | YOLO 权重路径 | 空则演示检测 |
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| `LLM_BASE_URL` | OpenAI 兼容地址 | `https://api.deepseek.com` |
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| `LLM_API_KEY` | API Key | 空则模板/RAG 摘要 |
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| `LLM_MODEL` | 模型名 | `deepseek-chat` |
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## 可选视觉栈
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```bash
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pip install torch torchvision ultralytics monai
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```
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安装后将 `YOLO_WEIGHTS` 指向权重文件，并设 `DEMO_MODE=auto` 或 `real`。
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## 与 Spring Boot 对接
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业务后端配置（`application.yml`）：
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```yaml
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ai:
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service:
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enabled: true
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base-url: http://127.0.0.1:8001
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```
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前端仍只访问 Spring Boot `:8080`，由后端转发到本服务。
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## 声明
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输出仅供教学实训与辅助决策演示，**不能替代执业医师诊断**。
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