# Medical Dev AI 

**Repository Path**: david10000/medical-dev-ai

## Basic Information

- **Project Name**: Medical Dev AI 
- **Description**: medical-dev-ai 是一款面向医疗器械领域的多智能体注册审查AI系统，主打医疗器械注册文档合规审查、法规知识问答、智能文档处理，同时可作为通用AI Agent开发框架。项目轻量化、易部署，专为医疗器械注册、合规审查、文档编撰场景打造，解决行业合规繁琐、资料核查低效、法规检索困难等核心痛点。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/david10000/medical-dev-ai
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 8
- **Forks**: 7
- **Created**: 2026-05-28
- **Last Updated**: 2026-05-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: AI, Agent, AI-Framework, Medical-AI, 医疗器械软件研究资料助手

## README

# 医疗器械注册审查智能助手 (Medical Device Review Agent)

> **v0.1** - 基于多智能体协作的医疗器械文档审查系统，医疗器械开发知识，开发过程自动化文档输出，具备自主规划、工具使用、逻辑推理能力。
  - 也可以作为通用Agent开发框架。

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/)
[![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.109+-green.svg)](https://fastapi.tiangolo.com/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)

## 🌟 核心功能
![输入图片说明](screenShot/Home.png)
### 💬 智能对话系统
- **6 种专业 Bot 角色**：合规审查专家、技术文档助手、风险分析师、软件文档专家、临床评价顾问、通用助手
- **会话管理**：创建、删除、重命名、切换会话
- **模型选择**：每个会话可独立选择 LLM 模型（qwen-max、glm-4、deepseek-chat 等）
- **持久化存储**：会话数据自动保存到 SQLite 数据库
![输入图片说明](screenShot/chat.png)
### 🤖 多智能体审查系统
![输入图片说明](screenShot/Bot.png)
- **完整性检查**：验证必交文档是否齐全
- **准确性审查**：基于法规核查内容合规性
- **交叉验证**：跨文档数据一致性比对
- **报告生成**：输出结构化审查报告

### 📚 RAG 知识库
- **法规检索**：混合搜索（关键词 + 向量语义）
- **文档解析**：支持 PDF、DOCX、DOC（含表格提取）
- **知识提取**：LLM 结构化提取法规条款
- **向量检索**：FAISS 向量索引，快速语义匹配
![输入图片说明](screenShot/rag.png)
### 🎨 现代化界面
- **VSCode 风格**：三栏布局，高信息密度
- **响应式设计**：适配不同屏幕尺寸
- **实时交互**：流式输出，即时反馈

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- **Python**: 3.10 或更高版本
- **操作系统**: Windows 10/11（推荐）、macOS、Linux
- **内存**: 至少 4GB RAM
- **磁盘空间**: 至少 2GB

### 安装步骤

#### 1. 克隆项目

```bash
git clone https://gitee.com/david10000/medical-dev-ai.git
cd medical-dev-ai
```

#### 2. 配置 API Key

编辑 `backend/.env` 文件（从 `.env.example` 复制）：

```env
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
```

获取 API Key: [阿里云 DashScope](https://dashscope.console.aliyun.com/)

#### 3. 一键启动

**Windows 用户**：
```bash
# 双击运行或在命令行执行
start_v2.bat
```

脚本会自动：
- ✅ 检查 Python 环境
- ✅ 创建虚拟环境
- ✅ 安装所有依赖
- ✅ 启动后端和前端

访问 http://localhost:8501 即可使用！

#### 4. 手动启动（可选）

```bash
# 终端 1: 启动后端
cd backend
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000

# 终端 2: 启动前端
cd frontend
streamlit run streamlit_app_v2.py --server.port 8501
```

## 📖 使用指南

### 智能对话

1. **选择 Bot 角色**：在左侧导航栏选择适合的助手
2. **创建会话**：点击"➕ 新建会话"，设置图标、模型等
3. **发送消息**：在底部输入框输入问题，按 Enter 发送
4. **切换模型**：在会话列表中点击 ⋮，选择不同模型

### 文档审查

1. **上传文档**：进入"文档审查"页面，上传 PDF/DOCX 文件
2. **启动审查**：点击"开始审查"，系统自动分析
3. **查看结果**：审查完成后查看详细报告和法规依据

### 知识库管理

1. **导入法规**：进入"知识库"页面，上传法规文档
2. **自动解析**：系统自动提取结构和关键条款
3. **检索查询**：使用关键词或自然语言搜索相关法规

## 🏗️ 技术架构

### 系统架构图

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Frontend (Streamlit)                     │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐      │
│  │  Home    │ │  Chat    │ │ Review   │ │Knowledge │      │
│  │  Page    │ │  Page    │ │  Page    │ │  Page    │      │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘      │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │ HTTP/REST API
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Backend (FastAPI)                          │
│                                                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │              API Layer (main.py)                      │  │
│  │  /api/chat/*  /api/review/*  /api/knowledge/*       │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                           │                                  │
│  ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────┐    │
│  │ Chat Engine │ │Review Engine │ │ Knowledge Engine │    │
│  │             │ │              │ │                  │    │
│  │ - Session   │ │ - Agent      │ │ - RAG Search     │    │
│  │ - Memory    │ │   Workflow   │ │ - Vector Store   │    │
│  │ - Bot Mgmt  │ │ - LangGraph  │ │ - FTS5 Search    │    │
│  └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────┘    │
│                           │                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │           Agent Workflow (LangGraph)                  │  │
│  │                                                       │  │
│  │  Coordinator → Librarian → Compliance                │  │
│  │                      ↑          ↓                     │  │
│  │                 Cross-Check ← Quality Gate            │  │
│  │                      ↓                                │  │
│  │                    Auditor → Report                   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘  │
└────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                         │
         ┌───────────────┼───────────────┐
         ▼               ▼               ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│   SQLite     │ │    FAISS     │ │  DashScope   │
│  Database    │ │ Vector Index │ │    LLM       │
│              │ │              │ │              │
│ - Sessions   │ │ - Embeddings │ │ - Qwen-Max   │
│ - Messages   │ │ - Retrieval  │ │ - Embeddings │
│ - Knowledge  │ │ - Similarity │ │ - API        │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
```

### 核心组件

| 组件 | 技术栈 | 说明 |
|------|--------|------|
| **后端框架** | FastAPI | 高性能异步 API |
| **Agent 编排** | LangGraph | 有状态图工作流 |
| **LLM** | 通义千问 (Qwen) | 阿里云大语言模型 |
| **向量数据库** | FAISS | Facebook AI 相似性搜索 |
| **关系数据库** | SQLite + FTS5 | 全文搜索支持 |
| **前端** | Streamlit | Python Web 框架 |

### Agent 工作流程

```
Coordinator → Librarian → Compliance → Cross-Check → Quality Gate
                                       ↑                    │
                                       └── 收敛检测 ────────┘
                                                      │
                                                Auditor → END
```

1. **Coordinator**：任务拆解和调度
2. **Librarian**：文档解析和信息提取
3. **Compliance**：法规检索和合规性审查
4. **Cross-Check**：跨文档一致性验证
5. **Quality Gate**：质量评估和收敛检测
6. **Auditor**：汇总结果生成报告

### 数据流程图

```
用户操作 → API 请求 → 业务逻辑 → 数据存储 → LLM 调用 → 返回结果
   │           │            │            │            │          │
   │           │            │            │            │          └─ JSON 响应
   │           │            │            │            └─ Qwen API
   │           │            │            └─ SQLite/FAISS
   │           │            └─ Agent/SKILLs
   │           └─ FastAPI Router
   └─ Streamlit UI
```

### RAG 检索流程

```
用户提问
    │
    ├─→ 关键词搜索 (SQLite FTS5)
    │       │
    │       └─→ 相关法规条款
    │
    └─→ 向量搜索 (FAISS)
            │
            └─→ 语义相似内容
                    │
                    └─→ 合并结果 + 去重
                            │
                            └─→ LLM 生成回答
                                    │
                                    └─→ 返回给用户
```

## 📁 项目结构

```
medical-dev-ai/
├── backend/                 # 后端服务
│   ├── app/
│   │   ├── agents/         # 智能体编排
│   │   ├── bots/           # Bot 角色管理
│   │   ├── chat/           # 聊天引擎
│   │   ├── core/           # 核心配置
│   │   ├── skills/         # 技能包
│   │   └── main.py         # FastAPI 入口
│   ├── data/               # 数据存储
│   └── requirements.txt    # Python 依赖
├── frontend/               # 前端界面
│   ├── pages/              # 页面组件
│   └── streamlit_app_v2.py # 主应用
├── start_v2.bat            # 一键启动脚本
├── README.md               # 项目说明
└── LICENSE                 # 开源许可证
```

## 🔧 常见问题

### Q: 如何获取 API Key？
A: 访问 [阿里云 DashScope](https://dashscope.console.aliyun.com/)，注册后创建 API Key。

### Q: 支持哪些文档格式？
A: PDF、DOCX、DOC。不支持扫描件和图片（需要 OCR 预处理）。

### Q: 会话数据存在哪里？
A: 
- 会话数据: `backend/data/chroma_db/chat_sessions.db`
- 向量索引: `backend/data/vector_index/`
- 上传文件: `backend/data/uploads/`

### Q: 如何重置数据？
A: 删除 `backend/data/` 目录下的所有文件，重新启动服务。

### Q: 端口被占用怎么办？
A: 修改启动命令中的端口号：
```bash
# 后端
uvicorn app.main:app --reload --port 8001

# 前端
streamlit run streamlit_app_v2.py --server.port 8502
```

## 📝 开发计划

### Phase 1: 基础功能（已完成）✅
- [x] 多智能体审查系统
- [x] RAG 知识库
- [x] 智能对话系统
- [x] 会话管理

### Phase 2: 功能完善（进行中）🚧
- [ ] 用户认证系统
- [ ] 多人协作审查
- [ ] 文档版本对比
- [ ] 报告导出（PDF/Word）

### Phase 3: 生产化（计划中）📋
- [ ] PostgreSQL 数据库
- [ ] Docker 容器化部署
- [ ] 监控和日志系统
- [ ] 性能优化

## 🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件



## 📞 联系方式

- 📧 Email: masterchen10000@gmail.com
- 🐛 Issues: [Gitee Issues](https://gitee.com/david10000/medical-dev-ai/issues)
- 💬 Discussions: [Gitee Discussions](https://gitee.com/david10000/medical-dev-ai/discussions)

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