GBC-MadAI: интеллектуальная система медицинского ассистента 67

GBC-Madai — это интеллектуальная система медицинского ассистента, построенная на базе FastAPI и Vue 3, объединяющая множество AI-моделей и технологии умного поиска для предоставления эффективных услуг по问答 и анализу медицинской информации. Она поддерживает различные AI-модели, такие как DeepSeek и Ollama, обладает возможностями интеллектуального диалога, сложных рассуждений и понимания изображений, а также может получать актуальные медицинские новости через поисковые системы, такие как Bochá AI и Baidu AI. Система поддерживает множественные сессии, регистрацию и вход пользователей, связь в реальном времени и другие функции; интерфейс выполнен в аниме-стиле, поддерживает настольные и мобильные устройства с плавным взаимодействием. Базовые AI-возможности обеспечиваются фреймворками LangGraph и GraphRag.

Функциональные особенности GBC-MadAI

• Возможности AI: поддержка множества AI-моделей, запоминание контекста во время диалога, поддержка сложных рассуждений и анализа изображений.

• Умный поиск: интеграция нескольких поисковых систем, получение актуальных медицинских новостей в реальном времени, автоматический выбор оптимальной стратегии поиска.

• Диалоговая система: поддержка множественных сессий, сохранение истории, поддержка регистрации, входа и настроек пользователя, реализация диалога в реальном времени через WebSocket.

• Дизайн интерфейса: интерфейс в аниме-стиле, поддержка настольных и мобильных устройств, плавное взаимодействие.

Техническая архитектура GBC-MadAI

• Бэкенд: фреймворк FastAPI, базы данных MySQL, Redis и Neo4j, интеграция множества AI-интерфейсов, использование кэша Redis и структурированного логирования.

• Фронтенд: фреймворки Vue 3 и TypeScript, библиотека UI Element Plus, управление состоянием Pinia, инструмент сборки Vite, анимации CSS3.

Установка и использование GBC-MadAI

• Требования к среде: Python 3.8+, Node.js 16+ (в режиме разработки), MySQL 8.0+, Redis 6.0+, опционально Neo4j 4.0+.

• Шаги установки:

  Клонирование проекта: git clone https://github.com/yourusername/gbc-madai.git

  Переход в каталог бэкенда: cd llm_backend

  Установка зависимостей: pip install -r requirements.txt

  Настройка переменных среды: скопировать .env.example в .env и отредактировать.

  Инициализация базы данных: создать базу данных MySQL assist_gen.

  Запуск сервиса: python run.py.

• Режим разработки: перейти в каталог фронтенда cd ../gbc_madai_web, выполнить npm install && npm run dev для запуска сервера разработки фронтенда.

✅Адрес проекта:https://github.com/zhanlangerba/gbc-madai