AI机器人产品系统Vibe Coding

这套代码面向医疗信息化(HIS)领域的智能查询与运营分析场景。

医院信息系统沉淀了大量核心业务数据——患者档案、门诊病历、处方医嘱、住院记录、药品库存，但这些数据通常“沉睡”在数据库里：临床科室想看个患者的就诊史，要找信息科写 SQL;院领导想知道门诊量趋势、药品金额、科室排名，得等信息科出报表。取数链条长、门槛高，是中小医院信息化的普遍痛点。

这套代码的解法是“自然语言即查询界面”：医护或管理者在手机网页上直接问“查一下张三的门诊记录”“王建国医生这个月接诊了多少人”“库存最少的五种药”，大模型理解意图后自动调用预制好的业务工具(或生成只读 SQL)查库，回答中同步渲染表格、趋势图、饼图，还可一键导出 Excel 交给上级或存档。它把“提需求—排期—写 SQL—出报表”的流程压缩成一次对话。

架构上的行业价值在于分层复用：业务查询能力封装在 MCP 工具层(语义化、带脱敏和只读防护)作为单一真源，前端聊天、企业微信/钉钉机器人、内部 BI 助手都可以挂接同一层数据能力，避免重复开发；数据库账号只读、敏感字段强制脱敏，符合医疗数据安全的基本纪律。

典型适用对象是医院信息科、院办运营与科室管理，也适用于体检中心、诊所连锁等同类机构。当前为局域网演示形态，正式投产还需补上身份权限绑定、操作审计日志、专用推理通道，并满足等级保护与《个人信息保护法》对医疗数据的要求——这套代码正是通向该目标的可验证原型。

一、对话交互模块(手机端网页)
移动优先的聊天界面：气泡对话、大按钮输入、刘海屏安全区适配，手机连同一 Wi-Fi 即可访问；
实时显示“🔧 工具调用轨迹”，让用户知道机器人查了什么；
查询结果中的表格自动渲染为规范表格，关键数据自动加粗；
支持多轮上下文追问，如先问“找一下张三”，再问“他的处方”可直接续查。
二、智能调度模块(FastAPI 后端)

接入火山引擎大模型通道(GLM-5.3-Flash),凭据运行时读取、代码零硬编码；
12 轮工具调用循环：模型自主决定调哪个工具、传什么参数，失败自动重试换法；
收尾保护：达到轮次上限时强制基于已有数据作答，不生硬截断；
全程工具调用日志，便于运维排查。
三、业务数据工具模块(his-mcp,9 个工具)
患者服务：按姓名/手机号/身份证后四位搜患者、查患者档案与就诊概览；
就诊查询：门诊记录(科室/医生/主诉/诊断/医嘱)、住院记录(病区/床位/主治医生)、处方明细(按张分组、含药品用法用量与金额)；
医生服务：按姓名或科室查医生、查某医生近 N 天接诊人次与高频诊断；
院级统计：近 N 天每日门诊量、科室排名、高频诊断、药品金额、在院人数；
通用查询：只读 SQL 兜底，覆盖语义工具未及的任意统计。
四、数据可视化模块
自动识别适合可视化的数据，生成柱状图、折线图、饼图(ECharts 本地化部署，内网可用)；
用户可指定图表类型，支持追问换图(如“换成饼图”)。
五、Excel 导出模块

对话中一键导出：模型整理结构化数据，后端生成带样式的 .xlsx(表头着色、自适应列宽、中文文件名)，适合存档与上报。
六、安全防护模块
数据库账号只读，写操作在数据库层直接拒绝；
SQL 白名单(仅 SELECT 类)并禁止多语句，防注入与误操作；
患者手机号、身份证号强制脱敏；系统声明不做医疗诊断。

一、我负责的具体任务(全流程独立负责)
需求分析与选型：调研医院取数痛点，确定“自然语言查询 + 手机端访问”方案，比选后采用 FastAPI 自建而非改造 HIS;
工具层开发：基于 MCP 协议开发 his-mcp 服务，将患者、门诊、处方、住院、医生工作量、院级统计等 9 个业务能力封装为语义化工具，内置脱敏与只读防护；
后端开发：实现大模型接入(火山通道)、多轮工具调度循环、轮次熔断、日志追踪、Excel 导出接口；
前端开发：手机端聊天页、表格渲染、图表渲染、下载交互；
安全与测试：只读账号加固、SQL 白名单、患者隐私脱敏；编写 8 场景端到端回归脚本；
三、架构
三层：手机网页(交互层)→ FastAPI 后端(LLM 调度层)→ MCP 工具服务(数据访问层，直连 PostgreSQL/MySQL)。工具层作为“单一真源”，聊天机器人、IDE 助手等多端可复用同一套业务工具。
四、亮点
MCP 语义工具层：业务能力一次封装、多端复用，模型按语义调用而非裸 SQL,兼顾准确与安全；
自然语言即报表：对话内直接出图表、导 Excel,取数从“提需求等排期”变为一句话；
全链路安全设计：数据库只读账号 + SQL 白名单 + 敏感字段强制脱敏三层防护；
可靠性细节：thinking/工具块分类解析、轮次熔断收尾、表结构速查提示词，实测将复杂统计从 9 轮探索压到 1~2 轮。
五、难点
模型幻觉治理：曾出现猜测病人 ID 查错人，通过“ID 必须来自搜索工具”等强约束提示词 + 工具返回校验解决；
隐性 bug 排查：如工具函数参数名遮蔽内部函数导致接口必炸、画布在 DOM 挂载前初始化为0×0 等，均靠端到端测试与浏览器实测定位修复；
模型行为调优：反复探索耗尽轮次、图表格式不稳定，用表结构速查、输出规范契约(图表/导出 JSON 块)收敛。