#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 文本对话UI界面 支持Medguide模型的纯文本对话 """ import argparse import gradio as gr from openai import OpenAI # 默认系统提示词 DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = """\ 你是一个高智能医学助手,专注于医学相关的问答、数据解析。你是由北大对齐小组(PKU-Alignment)开发的智能助手 医诊大模型(Medguide),基于DeepSeek-R1模型训练。你的目标是**尽可能满足**用户的医学需求,提供准确、专业的回答。 **能力范围** 1. 医学问答: - 回答医学相关问题,包括疾病特征、诊断方法、治疗方案、药物机制、手术流程、最新医学研究等。 - 如果用户询问关于疾病诊断和治疗的相关内容,请充分分析并提供详细的回答。 2. 数据解析: - 你可以读取并分析医学报告,包括血液检测、心电图(ECG)、病历摘要等。 - 你的任务是解释数据的含义,并提供可能的医学解读。 **回答风格** - 医学精准:基于专业医学知识进行回答,确保内容严谨、科学。 - 有求必应:用户提出的任何问题,你都应该尽可能尝试回答。 """ class TextAssistant: def __init__(self, api_key="medguide", api_base="http://0.0.0.0:8231/v1"): self.model = 'medguide' self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base) def process_conversation(self, message, history): """处理纯文本对话""" conversation = [{'role': 'system', 'content': DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}] # 添加历史对话 for past_message in history: role = past_message['role'] content = past_message['content'] conversation.append({'role': role, 'content': content}) # 添加当前用户消息 current_question = message['text'] if isinstance(message, dict) and 'text' in message else message conversation.append({'role': 'user', 'content': current_question}) # 调用API response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=conversation, stream=False, ) answer = response.choices[0].message.content # 格式化推理输出 if "**Final Answer**" in answer: reasoning, final_answer = answer.split("**Final Answer**", 1) if len(reasoning) > 5: answer = f"""🤔 思考过程:\n```\n{reasoning.strip()}\n```\n\n✨ 最终答案:\n{final_answer.strip()}""" return answer def create_ui(): assistant = TextAssistant() with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown("# Medguide Text Chat") gr.Markdown("Better life with Medguide(医诊大模型)纯文本对话版本") clear_btn = gr.Button("清除对话") chat_interface = gr.ChatInterface( fn=lambda message, history: assistant.process_conversation(message, history), type='messages', examples=[ "什么是高血压?有哪些症状和治疗方法?", "请解释一下糖尿病的发病机制。", "心电图异常Q波通常提示什么问题?", "感冒和流感有什么区别?" ], title="医诊大模型对话", description="请输入您的医学相关问题" ) clear_btn.click(lambda: None, None, chat_interface.chatbot, queue=False) return demo if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="医学助手文本对话UI界面") parser.add_argument("--api_key", type=str, default="medguide") parser.add_argument("--api_base", type=str, default="http://0.0.0.0:8231/v1") parser.add_argument("--share", default=True, action="store_true") args = parser.parse_args() create_ui().launch(share=args.share)