GBC-MadAI: sistema asistente médico inteligente 65

GBC-Madai es un sistema de asistente médico inteligente basado en FastAPI y Vue 3, que integra múltiples modelos de IA y tecnología de búsqueda inteligente para ofrecer a los usuarios un servicio eficiente de preguntas y respuestas sobre información médica y análisis. Es compatible con varios modelos de IA como DeepSeek y Ollama, y ofrece capacidades de diálogo inteligente, razonamiento complejo y comprensión de imágenes. También puede obtener las últimas novedades médicas a través de motores de búsqueda como Bocha AI y Baidu AI. El sistema admite múltiples conversaciones, registro e inicio de sesión de usuarios, comunicación en tiempo real y otras funciones. La interfaz presenta un diseño estilo anime, es compatible con escritorio y dispositivos móviles, y ofrece una interacción fluida. Las capacidades de IA subyacentes están respaldadas por los frameworks LangGraph y GraphRag.

Características de GBC-MadAI

• Capacidades de IA: Compatible con múltiples modelos de IA, recuerda el contexto durante las conversaciones y admite razonamiento complejo y análisis de imágenes.

• Búsqueda inteligente: Integra varios motores de búsqueda para obtener las últimas novedades médicas en tiempo real y selecciona automáticamente la mejor estrategia de búsqueda.

• Sistema de diálogo: Admite múltiples conversaciones, guarda el historial, permite el registro, inicio de sesión y configuración de usuarios, y logra diálogos en tiempo real mediante WebSocket.

• Diseño de interfaz: Interfaz estilo anime, compatible con escritorio y dispositivos móviles, con interacción fluida.

Arquitectura técnica de GBC-MadAI

• Backend: Framework FastAPI, bases de datos MySQL, Redis y Neo4j, integración de múltiples interfaces de IA, uso de caché Redis y registro estructurado.

• Frontend: Frameworks Vue 3 y TypeScript, biblioteca de UI Element Plus, gestión de estado con Pinia, herramienta de construcción Vite, animaciones CSS3.

Instalación y uso de GBC-MadAI

• Requisitos del entorno: Python 3.8+, Node.js 16+ (modo desarrollo), MySQL 8.0+, Redis 6.0+, Neo4j 4.0+ opcional.

• Pasos de instalación:

  Clonar el proyecto: git clone https://github.com/yourusername/gbc-madai.git

  Entrar en el directorio del backend: cd llm_backend

  Instalar dependencias: pip install -r requirements.txt

  Configurar variables de entorno: copiar .env.example a .env y editarlo.

  Inicializar la base de datos: crear la base de datos MySQL assist_gen.

  Iniciar el servicio: python run.py.

• Modo desarrollo: Entrar en el directorio del frontend cd ../gbc_madai_web, ejecutar npm install && npm run dev para iniciar el servidor de desarrollo del frontend.

✅Dirección del proyecto:https://github.com/zhanlangerba/gbc-madai