基于国产大模型的心理健康支持系统设计与实现产品系统

心理健康领域正面临巨大的供需失衡，全球约 10 亿人受此困扰。本项目利用国产大模型技术，为自然、个性化的心理对话提供了新路径。选用阿里通义千问 Qwen3 作为基座，不仅自主可控、遵循开源协议，更能有效规避隐私与合规风险，在保障用户数据安全的同时，满足了市场对普惠心理支持服务的迫切需求。

系统基于 Streamlit 构建了简洁的 Web 交互界面，支持多轮对话与流式逐字输出，模拟真实交流体验。内置智能问候识别机制，对简短问候可实现秒级响应。核心模型经过微调，具备共情表达能力，能先分析用户情绪再作答。同时支持新建会话以清空历史，并具备异常输入容错处理能力，确保交互流畅稳定。

项目采用四层架构设计，在 MacBook Pro (M4芯片) 上实现端侧部署。通过 MLX 框架与低秩微调 (LoRA) 技术，对 Qwen3-0.6B 模型进行高效适配，并引入 R1 推理风格数据提升回复质量。结合量化优化，显著降低内存占用，无需独立显卡即可本地流畅运行，兼顾了隐私安全与低成本可用性。