（1）本项目立项原因旨在解决传统医疗问答系统响应迟滞、交互生硬的问题。该Web平台作为自研医疗大模型的展示窗口，核心旨在解决医生在临床中快速获取医学知识的痛点，通过实现大模型文本的实时“流式输出”，让医生在提问后能像与真人对话般即刻看到思考与解答过程，大幅降低等待焦虑，提升人机交互体验。在行业场景与业务背景方面，随着智慧医疗的深入，医生对AI辅助工具的实时性要求极高。
（2）本平台精准切入临床问诊、病历查阅及医学知识检索等高频业务场景，医生只需在Web端输入问题，系统即可流畅、动态地展示大模型生成的医疗建议，不仅直观展现了自研大模型的技术实力，更契合了医生快节奏的业务背景，真正实现医疗AI的高效赋能。
（1）本项目具体包含用户认证模块、智能问答交互模块、多媒体输入模块及反馈评价模块。
（2）主要功能描述如下：在用户认证模块中，支持便捷的登录登出操作，并接入短信验证码机制以保障账号及医疗数据安全；智能问答模块作为核心，在医生提问后以“流式输出”形式实时展示自研医疗大模型的生成过程，并配备一键“复制”解答及“重新生成”回答的快捷操作；多媒体输入模块支持“语音转文字”功能，方便医生快速高效录入问题；反馈评价模块则设计了“点赞”效果，便于收集医生对模型回答的满意度反馈，助力模型持续优化
在项目实现中，我主要负责了智能问答交互模块与多媒体输入模块的前后端开发。
技术栈方面，前端基于 React 框架构建界面，后端采用 Python 搭建服务。
实现亮点与难点在于：1. 核心亮点是实现了极佳的“流式输出”效果，前端通过处理服务端推送的流式数据，让大模型的回答如真人打字般逐字实时呈现，极大消除了医生的等待焦虑，提升了交互沉浸感；2. 攻克了短信验证的安全校验难点；3. 打通了语音录入功能，提升医生输入效率；4. 设计了高效的上下文管理机制，解决会话的加载与保存难题；5. 实现了点赞状态的持久化保存。整体保障了医疗场景下系统的高效与稳定。
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