红蜘蛛医疗多Agent智能诊疗系统产品系统

解决传统在线问诊响应慢、医生资源分配不均及长尾病症咨询难的问题。
行业场景： 面向互联网医院及健康管理平台，提供7x24小时智能预诊、分诊及健康咨询服务。在患者就医前进行精准症状采集与初步辨证，有效分流轻症患者，降低医疗系统压力，同时为重症患者提供紧急就医指引。

本项目构建了一个由5个专业AI Agent协作的诊疗网络。
核心功能包括：
智能问诊与症状采集： 基于状态机固化问诊路径，自动追问缺失症状，确保信息采集完整。
多模态辨证分析： 结合文本描述与上传的检查单图片，利用RAG技术检索万级医学知识库，生成辨证倾向报告。
安全红线拦截： 内置“红旗症状库”与关键词拦截器，识别胸痛/昏迷等急症立即触发急救模式，并强制屏蔽处方剂量等敏感信息，确保合规。
健康建议生成： 输出结构化的生活调理建议与就医指引，支持Web/小程序多端访问。

个人职责： 负责整体架构设计、核心Agent逻辑开发及RAG检索优化。
技术栈与亮点：
架构设计： 采用 LangChain + LangGraph 构建多Agent协作流，后端使用 FastAPI 微服务，通过 Docker/K8s 容器化部署，支撑1000+并发。
RAG优化： 搭建 Milvus 向量数据库，集成1万+医学知识，通过混合检索将准确率提升至90%以上。
安全兜底： 创新性地引入“确定性问诊树”与“硬规则拦截器”，在LLM生成前/后双重过滤，彻底杜绝医疗幻觉与违规处方输出。
性能提升： 通过异步IO与缓存策略，将系统平均响应时间控制在2秒以内，推理速度提升60%。