# HospitalAgent

**Repository Path**: CodingKeep/HospitalAgent

## Basic Information

- **Project Name**: HospitalAgent
- **Description**: 基于 SpringBoot 3 + Vue 3 + LangChain4j 的医院导诊与就医流程咨询 AI Agent 系统，集成 RAG 知识库检索与 Tool Calling 工具调用
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-31
- **Last Updated**: 2026-07-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🏥 HospitalAgent — 基于 SpringBoot + RAG 的医院导诊与就医流程咨询 Agent 系统

<p align="center">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Spring%20Boot-3.2.5-6DB33F?logo=springboot&logoColor=white" alt="Spring Boot">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Java-17-orange?logo=openjdk&logoColor=white" alt="Java 17">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Vue-3.5-4FC08D?logo=vuedotjs&logoColor=white" alt="Vue 3">
  <img src="https://img.shields.io/badge/LangChain4j-0.35.0-blueviolet" alt="LangChain4j">
  <img src="https://img.shields.io/badge/MySQL-8.0-4479A1?logo=mysql&logoColor=white" alt="MySQL">
  <img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow" alt="License">
</p>

面向医院就诊场景的 **AI Agent 智能业务系统**，集成传统后台管理、**RAG 知识库检索**、**Tool Calling 工具调用**与**多轮对话**能力。患者输入症状即可获得科室推荐、医生排班、就医流程等一站式导诊服务。

## ✨ 核心特性

- 🤖 **AI 导诊对话**：多轮对话 + 会话记忆，自动完成「急症检测 → RAG 检索 → Tool 调用 → LLM 生成」完整链路
- 🚑 **急症风险识别**：内置急症关键词检测，高危症状优先提示急诊/120
- 📋 **智能分诊**：症状表单化填写，一键生成结构化导诊建议并留存分诊记录
- 📚 **RAG 知识库**：知识文档管理、段落自动切片、关键词向量检索（pgvector 扩展预留）
- 🔧 **Tool Calling**：6 大内置工具覆盖科室、医生、排班、流程、FAQ 等真实业务查询
- 👥 **RBAC 权限体系**：用户/角色/菜单三级权限，JWT + Redis 双重保障
- 📊 **全链路日志**：Agent 调用日志、工具执行日志、操作日志全程可追溯
- 🎨 **现代化前端**：Vue 3 + TypeScript + Arco Design，支持 Markdown 富文本渲染与 ECharts 可视化

## 🛠️ 技术栈

| 层级 | 技术 |
|------|------|
| 后端 | Spring Boot 3.2.5、Java 17、MyBatis-Plus 3.5.5、MySQL 8、Redis、Spring Security、JWT (jjwt 0.12)、Knife4j 4.5、Hutool |
| AI | LangChain4j 0.35.0、Mock LLM（默认）/ OpenAI 兼容 API、MySQL 关键词 RAG、pgvector 预留 |
| 前端 | Vue 3.5、Vite 6、TypeScript 5.7、Pinia、Vue Router 4、Arco Design Vue、ECharts 5、Markdown-it、Less |

## 📐 系统架构

```
┌────────────────────────────── 前端 Vue3 ──────────────────────────────┐
│  AI导诊对话 │ 智能分诊 │ 会话管理 │ 知识库管理 │ 医院信息管理 │ 系统管理 │
└──────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                                   │ Axios + JWT
┌──────────────────────────────────▼────────────────────────────────────┐
│                        Spring Boot 3.2 后端                            │
│  ┌─────────────────────── Agent 编排层 ───────────────────────┐        │
│  │  急症检测 → RAG 检索 → Tool Calling → Prompt 组装 → LLM 生成 │        │
│  └────────┬───────────────┬────────────────┬──────────────────┘        │
│           │               │                │                           │
│      会话记忆 Memory   向量检索 VectorStore   6 大业务工具 Tools          │
└───────────┬───────────────┬────────────────┬───────────────────────────┘
            │               │                │
        Redis 缓存       MySQL 8         LLM (Mock / OpenAI 兼容)
```

## 📁 目录结构

```
├── backend/                          # Spring Boot 后端
│   └── src/main/
│       ├── java/com/example/hospitalagent/
│       │   ├── agent/                # AI Agent 核心（对话、分诊、记忆、RAG、工具）
│       │   ├── auth/                 # 认证授权（JWT 登录、过滤器）
│       │   ├── hospital/             # 医院信息（科室、医生、排班、流程、FAQ）
│       │   ├── knowledge/            # RAG 知识库（文档、切片、向量检索）
│       │   ├── log/                  # 日志（Agent 日志、工具日志、操作日志）
│       │   ├── system/               # 系统管理（用户、角色、菜单）
│       │   ├── common/               # 通用组件（统一返回、异常、工具类）
│       │   └── config/               # 配置（Security、Redis、LLM、Agent 等）
│       └── resources/
│           ├── sql/                  # schema.sql + data.sql
│           └── application.yml
├── frontend/                         # Vue3 前端
│   └── src/
│       ├── api/                      # 接口封装
│       ├── views/                    # 页面（agent / hospital / knowledge / log / system）
│       ├── layout/                   # 布局框架
│       ├── stores/                   # Pinia 状态
│       └── router/                   # 路由与权限
└── README.md
```

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- JDK 17+
- Maven 3.8+
- Node.js 18+
- MySQL 8.0
- Redis 6+（可选，未启动时 Token 缓存自动降级）

### 1. 数据库初始化

```bash
mysql -u root -p < backend/src/main/resources/sql/schema.sql
mysql -u root -p < backend/src/main/resources/sql/data.sql
```

修改 `backend/src/main/resources/application.yml` 中的数据库与 Redis 连接信息。

### 2. 启动后端

```bash
cd backend
mvn clean install
mvn spring-boot:run
```

- 服务地址：http://localhost:8080
- API 文档（Knife4j）：http://localhost:8080/doc.html

### 3. 启动前端

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

- 访问地址：http://localhost:5173

## 👤 默认账号

| 用户名 | 密码 | 角色 |
|--------|------|------|
| admin | 123456 | 系统管理员 |
| user | 123456 | 普通患者 |
| nurse | 123456 | 导诊护士 |
| knowledge | 123456 | 知识库管理员 |
| doctor | 123456 | 医生专家 |

## 🤖 AI Agent 使用说明

1. 使用 `user` 或 `admin` 登录后进入 **AI 导诊对话**。
2. 输入症状或流程问题，系统自动执行：**急症检测 → RAG 检索 → Tool 调用 → LLM 生成 Markdown 回答**。
3. **智能分诊** 页面可填写症状表单生成结构化导诊建议。
4. 默认 `llm.provider=mock`，**无需 API Key 即可完整演示**。

### 切换真实大模型

编辑 `application.yml`（兼容 OpenAI 协议的模型均可，如 DeepSeek、通义千问、Kimi 等）：

```yaml
llm:
  provider: openai
  api-key: your-api-key
  base-url: https://api.openai.com/v1
  model-name: gpt-4o-mini
```

## 📚 RAG 知识库

- 知识文档支持手动新增与**段落自动切片**。
- 当前使用 `MysqlKeywordVectorStoreServiceImpl` 关键词检索，零外部依赖。
- `PgVectorStoreServiceImpl` 为 pgvector 向量检索扩展预留，可无缝切换。

## 🔧 Tool Calling 工具清单

| 工具 | 功能 |
|------|------|
| EmergencyRiskTool | 急症风险检测，识别高危症状 |
| DepartmentTool | 科室推荐 / 科室信息查询 |
| DoctorTool | 医生信息查询 |
| ScheduleTool | 医生排班查询 |
| MedicalProcessTool | 就医流程（挂号、缴费、医保等）查询 |
| FaqTool | 医院常见问题搜索 |

## ⚠️ 医疗安全声明

本系统仅提供**导诊与就医流程参考**，不能替代医生的专业诊断。所有 AI 回复均包含急症提醒与安全声明；如遇紧急情况请立即拨打 120 或前往急诊。

## ❓ 常见问题

**Q: Redis 未启动会怎样？**
A: 核心功能仍可用，Token 缓存自动降级为 JWT 直解析。

**Q: 登录失败？**
A: 确认已执行 `data.sql` 初始化数据，默认密码均为 `123456`。

**Q: 前端接口 401？**
A: 检查 `frontend/.env.development` 中的 `VITE_API_BASE_URL` 与后端 CORS / 端口配置。

**Q: 不配置大模型 API Key 能用吗？**
A: 可以。默认 Mock LLM 模式基于规则模板生成回复，完整演示 Agent 全链路。

## 📄 License

本项目基于 [MIT License](https://opensource.org/licenses/MIT) 开源，仅供学习交流使用。