医疗问答 AI 产品系统Vibe Coding

我要开发同款
proginn17372918582026年06月03日
3阅读

技术信息

语言技术
JavaVueMySQLMongoDBTorch
系统类型
Web
行业分类
人工智能医疗健康

作品详情

行业场景

立项原因:随着医疗健康需求日益增长,普通用户需要便捷、专业的医疗咨询途径,传统医疗问诊存在资源紧张、时间成本高等问题
行业场景:在线医疗咨询、健康知识问答、辅助诊疗建议、医疗文档智能检索等场景,为用户提供7×24小时智能医疗健康咨询服务

功能介绍

项目采用微服务架构,包含用户认证系统、多轮智能对话引擎、文档检索增强生成(RAG)系统、会话管理模块、管理后台等完整功能体系
项目的主要功能描述:
用户端:注册登录、多轮对话、会话历史管理、实时流式响应、Markdown富文本展示、主题切换
管理端:用户管理、系统提示词配置、Few-shot示例管理、使用统计分析、医疗文档上传管理
RAG增强:PDF文档解析、文档向量化、语义检索、智能问答融合
安全特性:JWT身份认证、BCrypt密码加密、角色权限控制

项目实现

我"负责哪些任务?

全栈架构设计与实现,包括后端微服务架构(Spring Cloud + Nacos + Eureka)、前端Vue3单页应用、AI模型集成(DeepSeek V4)、RAG文档检索系统(阿里云DashScope向量化)
项目使用了哪些技术栈、架构、实现上亮点、难点:

后端架构:Spring Boot 2.7.18 + Spring Cloud 2021.0.8微服务架构,MyBatis-Plus ORM框架,MySQL 8.0数据库,Redis缓存,RabbitMQ消息队列,Nacos配置中心,Eureka服务注册
前端技术:Vue 3.5.26 + Vite 7.3.0 + Element Plus 2.13.1 + Pinia状态管理 + Vue Router 4.6.4,Three.js 3D可视化,Marked Markdown解析器
AI集成:DeepSeek V4大语言模型(支持Flash和Pro版本)、阿里云DashScope text-embedding-v4向量化模型、SSE流式响应、RAG文档检索增强
技术亮点:微服务架构支持高并发和横向扩展、JWT+BCrypt安全认证体系、WebFlux响应式编程实现流式对话、PDF文档自动解析和语义检索、向量相似度匹配提升问答准确性
实现难点:跨服务的会话状态管理、大语言模型流式输出的前后端对接、文档分块策略和向量化存储优化、多租户权限隔离、API限流和防护机制

示例图片

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