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# 中医 AI Agent 系统 v2.0
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基于 **Go + MaxKB + 多模型工厂** 的专业领域 AI Agent 脚手架。
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## 🆕 v2.0 核心升级：模型工厂模式
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**一个系统，多种模型，按场景自动路由，主挂了自动降级。**
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ HTTP API Layer (Gin) │
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│ /api/v1/emr /api/v1/prescription /api/v1/agent │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ Handler Layer (业务编排) │
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│ 参数校验 → 调用Agent → 持久化 → 响应封装 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ Agent Engine (核心引擎) │
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│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Runner → Planner → LLM → Tool Call → Reflect → Out │ │
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│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
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├──────────────┬──────────────┬───────────────────────────────┤
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│ Tool Set │ Rule Engine │ Memory & Session │
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│ ├ MaxKB检索 │ 十八反十九畏 │ 短期：Session History │
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│ ├ HIS查询 │ 剂量校验 │ 长期：向量数据库 │
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│ ├ 药典查询 │ 孕妇禁忌 │ │
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│ └ 规则校验 │ 术语规范 │ │
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├──────────────┴──────────────┴───────────────────────────────┤
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│ LLM 模型工厂（v2.0 核心） │
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│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ Factory → Router → FallbackChain │ │
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│ │ ├ deepseek (病历生成主力) │ │
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│ │ ├ openai/gpt-4o (处方校验) │ │
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│ │ ├ qwen-max (中文知识问答) │ │
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│ │ ├ azure (企业合规部署) │ │
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│ │ └ ollama (本地离线兜底) │ │
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│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ External Services │
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│ MaxKB (RAG) │ LLM APIs │ HIS │ MySQL │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 🏗️ 架构亮点
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### 模型工厂三件套
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| 组件 | 职责 | 类比 |
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|------|------|------|
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| **ProviderFactory** | 注册/创建各供应商客户端 | 汽车工厂 |
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| **ModelRouter** | 按场景名路由到对应模型 | GPS 导航 |
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| **FallbackChain** | 主模型挂了自动切备用 | 备用轮胎 |
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### 场景 → 模型映射（config.yaml 配置）
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| 业务场景 | 路由到 | 为什么 |
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|----------|--------|--------|
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| 病历生成 (emr-generator) | DeepSeek V3 | 中文医学知识丰富，推理链清晰 |
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| 处方校验 (prescription) | GPT-4o | 推理严谨，工具调用稳定 |
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| 知识问答 (knowledge-qa) | 通义千问 Max | 中文检索效果好 |
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| 向量化 (embedding) | text-embedding-3-small | 质量行业领先 |
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| 降级兜底 (fallback) | Ollama 本地 | 离线可用，零成本 |
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**改模型只需改 config.yaml，不改一行代码。**
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## 快速开始
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### 1. 启动 MaxKB 知识库
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```bash
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docker run -d --name maxkb -p 8080:8080 1panel/maxkb
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```
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访问 http://localhost:8080 上传中医典籍、药典、病历模板。
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### 2. 配置（多模型）
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编辑 `manifest/config/config.yaml`：
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```yaml
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llm:
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default_provider: "deepseek"
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models:
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deepseek:
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provider: "deepseek"
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api_key: "sk-你的key"
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base_url: "https://api.deepseek.com"
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model: "deepseek-chat"
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openai:
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provider: "openai"
|
||
api_key: "sk-你的key"
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||
base_url: "https://api.openai.com/v1"
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||
model: "gpt-4o"
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routes:
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emr-generator: "deepseek"
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||
prescription: "openai"
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```
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### 3. 运行
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```bash
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go mod tidy
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go run main.go
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```
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### 4. 运行模拟演示
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```bash
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go run examples/simulation.go
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```
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将看到：
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- 模型工厂创建各供应商客户端
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- 路由表展示场景→模型映射
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- 降级链工作原理
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- 两个完整业务场景的 Agent 生命周期
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## API 接口
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### 生成病历
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/emr/generate \
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-H "Content-Type: application/json" \
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||
-H "Authorization: Bearer <token>" \
|
||
-d '{
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||
"patient_id": "P001",
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||
"chief_complaint": "反复头晕3个月，加重1周",
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||
"history_notes": "患者3个月前无明显诱因出现头晕...",
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"allergies": [],
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"past_illness": ["慢性胃炎"]
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}'
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```
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### 生成处方
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/prescription/generate \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-H "Authorization: Bearer <token>" \
|
||
-d '{
|
||
"patient_id": "P001",
|
||
"emr_text": "主诉：反复头晕3个月...舌暗红苔白腻 脉弦滑...",
|
||
"diagnosis": "痰湿中阻证",
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||
"age": 45,
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||
"is_pregnant": false,
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||
"allergies": []
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}'
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```
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### 动态切换模型路由（热更新）
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/models/route \
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||
-H "Content-Type: application/json" \
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||
-d '{"scene": "emr-generator", "provider": "gpt-4o"}'
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```
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### 查看当前路由表
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```bash
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curl http://localhost:8080/api/v1/models/routes
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```
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## 项目结构
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```
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tcm-agent/
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├── main.go # 入口（初始化链：config→llm→agent→router）
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├── go.mod
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├── Makefile
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├── README.md
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│
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├── examples/
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│ └── simulation.go # 场景模拟演示（含模型工厂演示）
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│
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├── docs/
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│ └── agent_lifecycle.md # Agent 生命周期详解
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│
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├── manifest/
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│ ├── config/config.yaml # 配置文件（多模型+路由+降级）
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│ └── docker/
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│ ├── Dockerfile
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│ └── docker-compose.yml
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│
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├── test/
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│ └── agent_test.go # 单元测试（工厂/路由/降级/规则引擎）
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│
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└── internal/
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├── config/config.go # 配置加载（多模型支持）
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│
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├── llm/ # 🆕 模型工厂层（v2.0 核心）
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│ ├── factory.go # 工厂+路由+降级（统一接口定义）
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│ ├── deepseek.go # DeepSeek 客户端
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│ ├── openai.go # OpenAI 客户端
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│ └── other_providers.go # Azure/Ollama/Qwen/Mock
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│
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├── agent/ # Agent 引擎
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│ ├── runner.go # 核心调度器（使用 ModelRouter）
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│ ├── emr_agent.go # 病历生成 Agent
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│ └── prescription_agent.go # 处方生成 Agent
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│
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├── tool/ # Agent 工具集
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│ ├── maxkb.go # MaxKB 知识库客户端
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│ └── agent_tools.go # 工具注册（知识检索/HIS/药典/规则）
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│
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├── rule/ # 规则引擎
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│ └── rule_engine.go # 配伍禁忌/剂量/质控
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│
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├── handler/ # HTTP 处理器
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│ ├── emr_handler.go
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│ ├── prescription_handler.go
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│ ├── knowledge_handler.go
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||
│ └── agent_handler.go
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||
│
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||
├── router/router.go # 路由注册（含模型管理接口）
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├── middleware/middleware.go # 日志/CORS/鉴权
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├── dao/dao.go # 数据访问层
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└── model/entity/entity.go # 数据模型
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```
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## 安全设计
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### 三层防护
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1. **知识防线**：MaxKB 提供权威药典/典籍/指南
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2. **规则防线**：代码级硬校验（十八反、十九畏、剂量上限）
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3. **人工防线**：医生最终审核（Human-in-the-Loop）
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### 审计日志
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所有关键操作（生成、修改、审核）全链路记录，满足医疗合规要求。
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## 扩展指南
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### 接入新模型供应商
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只需 3 步：
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1. **实现 LLMClient 接口**（`internal/llm/your_provider.go`）：
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```go
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type YourClient struct{ ... }
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func (c *YourClient) Chat(ctx, messages, tools) (*Message, error) { ... }
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func (c *YourClient) Embed(ctx, texts) ([][]float32, error) { ... }
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// ... 实现其他接口方法
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```
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2. **注册到工厂**（`internal/llm/factory.go` 的 `NewProviderFactory` 中）：
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```go
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f.Register("your-provider", createYourClient)
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```
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3. **在 config.yaml 中添加配置**：
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```yaml
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llm:
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models:
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your-model:
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provider: "your-provider"
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api_key: "your-key"
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||
base_url: "https://api.your-provider.com"
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model: "your-model-name"
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||
routes:
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||
emr-generator: "your-model" # 切换病历生成到新模型
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```
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**无需修改任何业务代码。**
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## 测试
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```bash
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# 运行全部测试
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make test
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# 运行规则引擎测试
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make test-rule
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# 运行 Agent 测试
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make test-agent
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```
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## License
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MIT
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