HaHafeng
303dd78c54
- Add one-click research protocol generation with streaming output - Implement Word document export via Pandoc integration - Add dynamic dual-panel layout with resizable split pane - Implement collapsible content for StatePanel stages - Add conversation history management with title auto-update - Fix scroll behavior, markdown rendering, and UI layout issues - Simplify conversation creation logic for reliability
516 lines
16 KiB
Markdown
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16 KiB
Markdown
# 一键生成研究方案 - 开发计划
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> **版本**: v2.0
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> **创建日期**: 2026-01-24
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> **最后更新**: 2026-01-25
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> **负责人**: AI Assistant
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> **状态**: 开发中
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## 一、功能概述
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### 目标
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基于 Protocol Agent 收集的 5 个核心要素，一键生成完整的临床研究方案文档，支持对话式修改和 Word 导出。
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### 核心价值
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- 将 5-10 小时的方案撰写工作缩短至 30 分钟
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- AI 生成 + 对话式修改 + Word 精修，保证专业性和个性化
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- 输出符合伦理委员会审查要求的标准文档
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### 技术策略：No-Editor First（无编辑器优先）
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**核心洞察**：
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> 用户最终会在 Word 中精修，我们的价值是 **"AI 生成高质量初稿"**，而不是 **"提供一个编辑器"**。
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## 二、交互设计：对话流生成
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### 用户流程
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```
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用户完成 5 阶段要素收集
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↓
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点击"一键生成研究方案"
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↓
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AI 在对话框中流式输出完整方案（Markdown）
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↓
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用户对话修改："把样本量部分改一下..."
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↓
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AI 流式输出修改后的章节
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↓
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用户满意 → 点击"导出 Word"
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↓
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下载符合伦理委员会格式的 Word 文档
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```
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### 交互示意
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ← 返回 全流程研究方案制定 │
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├────────────────────────────────────────┬────────────────────┤
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│ │ 📋 研究方案状态 │
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│ [AI] 根据您确认的信息，我已生成研究方案： │ │
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│ │ ✅ 科学问题 │
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│ # 1. 研究题目 │ ✅ PICO要素 │
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│ 糖尿病患者使用二甲双胍与格列美脲... │ ✅ 研究设计 │
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│ │ ✅ 样本量 │
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│ # 2. 研究背景 │ ✅ 观察指标 │
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│ 2型糖尿病是全球性公共卫生问题... │ │
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│ │ ──────────────── │
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│ ... │ │
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│ │ [📥 导出 Word] │
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│ ┌────────────────────────────────┐ │ [🔄 重新生成] │
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│ │ 📥 导出Word │ 🔄 修改本章节 │ │ │
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│ └────────────────────────────────┘ │ │
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│ │ │
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│ [用户] 把样本量从200改成300，并说明原因 │ │
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│ │ │
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│ [AI] 好的，我已修改样本量部分： │ │
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│ ## 6. 样本量估算 │ │
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│ 根据前期预实验数据...样本量调整为300例 │ │
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│ │ │
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├────────────────────────────────────────┴────────────────────┤
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||
│ [输入消息...] [发送] │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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## 三、研究方案结构
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```markdown
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# 临床研究方案
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## 1. 研究题目
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## 2. 研究背景与立题依据
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## 3. 研究目的
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## 4. 研究设计
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## 5. 研究对象（纳入/排除标准）
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## 6. 样本量估算
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## 7. 研究实施步骤与技术路线
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## 8. 观察指标
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## 9. 数据管理与质量控制
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## 10. 安全性评价
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## 11. 统计分析计划
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## 12. 伦理与知情同意
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## 13. 研究时间表
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## 14. 参考文献
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```
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## 四、技术方案
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### 架构概览
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```
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┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
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│ 前端 │ │ Node.js │ │ Python │
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│ ChatArea │ ──▶ │ Backend │ ──▶ │ Service │
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||
│ │ │ │ │ (Pandoc) │
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└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
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||
│ │ │
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||
│ 流式输出 │ 调用 LLM │ Markdown→Word
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│ Markdown │ 生成方案 │ 格式转换
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▼ ▼ ▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ 用户下载 Word │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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||
### 技术栈
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```
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前端：复用现有 ChatArea + useAIStream
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├── 增加"导出 Word"按钮
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├── 增加"修改本章节"交互
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│
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后端 (Node.js)：
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├── POST /api/v1/aia/protocol-agent/generate/full # 生成完整方案
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├── POST /api/v1/aia/protocol-agent/regenerate # 重新生成指定章节
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├── POST /api/v1/aia/protocol-agent/export/docx # 导出 Word
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│
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后端 (Python)：
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├── Pandoc 集成
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├── Reference Doc 模板控制样式
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```
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### 数据模型
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```sql
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-- 方案生成记录表（复用现有 protocol_generations）
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ALTER TABLE protocol_schema.protocol_generations ADD COLUMN IF NOT EXISTS
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sections JSONB; -- 分章节存储，支持局部修改
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-- sections 结构示例
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{
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"title": "糖尿病患者使用二甲双胍...",
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"background": "2型糖尿病是全球性...",
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"objectives": "...",
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"design": "...",
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"subjects": "...",
|
||
"sample_size": "...",
|
||
"implementation": "...",
|
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"endpoints": "...",
|
||
"data_management": "...",
|
||
"safety": "...",
|
||
"statistics": "...",
|
||
"ethics": "...",
|
||
"timeline": "...",
|
||
"references": "..."
|
||
}
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```
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### API 设计
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```typescript
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// 生成完整方案（流式）
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POST /api/v1/aia/protocol-agent/generate/full
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Request: { conversationId: string }
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||
Response: SSE 流式输出完整 Markdown
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||
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||
// 重新生成指定章节（流式）
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||
POST /api/v1/aia/protocol-agent/regenerate
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Request: {
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||
conversationId: string,
|
||
section: 'sample_size' | 'background' | ...,
|
||
instruction: "把样本量从200改成300"
|
||
}
|
||
Response: SSE 流式输出该章节
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||
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||
// 导出 Word
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||
POST /api/v1/aia/protocol-agent/export/docx
|
||
Request: { conversationId: string }
|
||
Response: Binary (application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document)
|
||
|
||
// 获取当前方案内容
|
||
GET /api/v1/aia/protocol-agent/generation/:conversationId
|
||
Response: { sections: {...}, fullMarkdown: "...", version: 3 }
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||
```
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---
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## 五、核心实现
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### 5.1 Python 微服务：Pandoc 转换器
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**Dockerfile 增加依赖：**
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```dockerfile
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||
RUN apt-get update && apt-get install -y pandoc
|
||
RUN pip install pypandoc
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||
```
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||
**Service 代码：**
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||
```python
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||
# python-service/app/services/doc_service.py
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||
import pypandoc
|
||
import os
|
||
|
||
def convert_md_to_docx(markdown_text: str, output_path: str):
|
||
# 使用参考文档控制样式（字体、字号、页眉）
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||
reference_doc = os.path.join(
|
||
os.path.dirname(__file__),
|
||
'assets/protocol_template.docx'
|
||
)
|
||
|
||
pypandoc.convert_text(
|
||
markdown_text,
|
||
'docx',
|
||
format='markdown',
|
||
outputfile=output_path,
|
||
extra_args=[f'--reference-doc={reference_doc}']
|
||
)
|
||
return output_path
|
||
```
|
||
|
||
**API 端点：**
|
||
```python
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||
# python-service/app/routers/doc_router.py
|
||
from fastapi import APIRouter, Response
|
||
from ..services.doc_service import convert_md_to_docx
|
||
import tempfile
|
||
|
||
router = APIRouter()
|
||
|
||
@router.post("/convert/docx")
|
||
async def convert_to_docx(request: dict):
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||
markdown = request.get("content", "")
|
||
|
||
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.docx', delete=False) as f:
|
||
output_path = f.name
|
||
|
||
convert_md_to_docx(markdown, output_path)
|
||
|
||
with open(output_path, 'rb') as f:
|
||
content = f.read()
|
||
|
||
return Response(
|
||
content=content,
|
||
media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
|
||
)
|
||
```
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||
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||
### 5.2 Node.js 后端：导出 API
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```typescript
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// backend/src/modules/agent/protocol/controllers/ProtocolGenerateController.ts
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export class ProtocolGenerateController {
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||
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||
// 生成完整方案
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async generateFull(request: FastifyRequest, reply: FastifyReply) {
|
||
const { conversationId } = request.body as { conversationId: string };
|
||
|
||
// 获取 Protocol Context（5 阶段数据）
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||
const context = await this.contextService.getContext(conversationId);
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||
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||
// 构建生成 Prompt
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const prompt = this.buildGeneratePrompt(context);
|
||
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||
// 流式生成
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const streamingService = createStreamingService(reply, {
|
||
onChunk: async (chunk) => {
|
||
// 保存到数据库
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||
await this.saveChunk(conversationId, chunk);
|
||
}
|
||
});
|
||
|
||
await streamingService.streamGenerate([
|
||
{ role: 'system', content: this.getSystemPrompt() },
|
||
{ role: 'user', content: prompt }
|
||
]);
|
||
}
|
||
|
||
// 重新生成指定章节
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||
async regenerateSection(request: FastifyRequest, reply: FastifyReply) {
|
||
const { conversationId, section, instruction } = request.body;
|
||
|
||
const context = await this.contextService.getContext(conversationId);
|
||
const currentGeneration = await this.getGeneration(conversationId);
|
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const prompt = `
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请根据以下指令修改"${section}"章节：
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||
用户指令：${instruction}
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当前章节内容：
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${currentGeneration.sections[section]}
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||
研究背景信息：
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${JSON.stringify(context)}
|
||
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||
请输出修改后的完整章节内容（Markdown 格式）：
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||
`;
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||
|
||
// 流式输出修改后的章节
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||
const streamingService = createStreamingService(reply);
|
||
await streamingService.streamGenerate([
|
||
{ role: 'system', content: '你是临床研究方案撰写专家...' },
|
||
{ role: 'user', content: prompt }
|
||
]);
|
||
}
|
||
|
||
// 导出 Word
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||
async exportDocx(request: FastifyRequest, reply: FastifyReply) {
|
||
const { conversationId } = request.body as { conversationId: string };
|
||
|
||
// 获取完整 Markdown
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||
const generation = await this.getGeneration(conversationId);
|
||
const markdown = this.sectionsToMarkdown(generation.sections);
|
||
|
||
// 调用 Python 微服务转换
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||
const response = await axios.post(
|
||
`${PYTHON_SERVICE_URL}/convert/docx`,
|
||
{ content: markdown },
|
||
{ responseType: 'arraybuffer' }
|
||
);
|
||
|
||
reply.header('Content-Type', 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document');
|
||
reply.header('Content-Disposition', 'attachment; filename="research_protocol.docx"');
|
||
return reply.send(response.data);
|
||
}
|
||
}
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```
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### 5.3 前端：ChatArea 增强
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```tsx
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// frontend-v2/src/modules/aia/protocol-agent/components/ChatArea.tsx
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// 在消息气泡中增加导出按钮
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const ProtocolMessageActions = ({ content, conversationId }) => {
|
||
const [exporting, setExporting] = useState(false);
|
||
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||
const handleExport = async () => {
|
||
setExporting(true);
|
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try {
|
||
const response = await fetch('/api/v1/aia/protocol-agent/export/docx', {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
|
||
body: JSON.stringify({ conversationId })
|
||
});
|
||
|
||
const blob = await response.blob();
|
||
const url = window.URL.createObjectURL(blob);
|
||
const a = document.createElement('a');
|
||
a.href = url;
|
||
a.download = '研究方案.docx';
|
||
a.click();
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||
} finally {
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||
setExporting(false);
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||
}
|
||
};
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||
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||
return (
|
||
<div className="protocol-message-actions">
|
||
<Button
|
||
icon={<DownloadOutlined />}
|
||
onClick={handleExport}
|
||
loading={exporting}
|
||
>
|
||
导出 Word
|
||
</Button>
|
||
<Button icon={<EditOutlined />}>
|
||
修改章节
|
||
</Button>
|
||
</div>
|
||
);
|
||
};
|
||
```
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## 六、开发计划
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### Phase 1：MVP 核心功能（2 天）
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| 天数 | 任务 | 交付物 |
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|------|------|--------|
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| Day 1 | Python 微服务集成 Pandoc | `/convert/docx` API 可用 |
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| Day 1 | Node.js 导出 API | `/export/docx` 端点完成 |
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| Day 2 | 前端导出按钮 | ChatArea 增加导出功能 |
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| Day 2 | 完整方案生成 Prompt | 生成质量优化 |
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**Phase 1 交付**：
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- ✅ 一键生成完整研究方案（Markdown）
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- ✅ 导出符合格式的 Word 文档
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- ✅ 基础对话式修改
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### Phase 2：分章节修改（2 天）
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| 天数 | 任务 | 交付物 |
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|------|------|--------|
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| Day 3 | 分章节存储模型 | sections JSONB 字段 |
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| Day 3 | 章节重新生成 API | `/regenerate` 端点 |
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||
| Day 4 | 前端章节选择器 | 点击章节触发修改对话 |
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| Day 4 | 版本历史 | 修改记录存储 |
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**Phase 2 交付**：
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- ✅ 分章节存储和修改
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- ✅ 智能识别修改章节
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- ✅ 版本历史追踪
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### Phase 3：体验优化（1 天）
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| 天数 | 任务 | 交付物 |
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|------|------|--------|
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||
| Day 5 | Word 模板优化 | 符合伦理委员会格式 |
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| Day 5 | UI 美化 | 导出进度、预览 |
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| Day 5 | 测试与修复 | 完整功能测试 |
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## 七、与编辑器方案对比
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| 维度 | 无编辑器方案（当前） | 编辑器方案（备选） |
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|------|---------------------|-------------------|
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| **开发周期** | 5 天 | 10 天 |
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||
| **维护成本** | 低（复用现有组件） | 高（Fork Novel） |
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| **格式控制** | ⭐⭐⭐⭐⭐ Pandoc 精确控制 | ⭐⭐⭐ 需自己处理 |
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||
| **修改体验** | 对话式（稍慢） | 直接编辑（更快） |
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| **用户习惯** | 符合（Word 精修） | 需适应新界面 |
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||
| **适用场景** | MVP / 快速验证 | 高频编辑场景 |
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### 何时考虑上编辑器？
|
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||
如果用户反馈以下问题，再考虑引入编辑器：
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||
1. "对话修改太慢，我想直接改某个字"
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||
2. "我需要频繁调整段落顺序"
|
||
3. "我想同时看到多个章节并对比"
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## 八、验收标准
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### 功能验收
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- [ ] 点击"一键生成"，对话框流式输出完整方案
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- [ ] 点击"导出 Word"，下载格式正确的 docx 文件
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- [ ] 输入"修改样本量"，AI 只重新生成该章节
|
||
- [ ] Word 文档符合伦理委员会格式要求
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||
### 性能指标
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| 指标 | 目标 |
|
||
|------|------|
|
||
| 完整方案生成时间 | < 2 分钟 |
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||
| Word 导出时间 | < 5 秒 |
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| 章节修改响应时间 | < 30 秒 |
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## 九、Word 模板设计
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||
### 格式要求（伦理委员会标准）
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```
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字体：正文宋体小四，标题黑体三号
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||
行距：1.5 倍
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||
页边距：上下 2.54cm，左右 3.17cm
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||
页眉：研究方案 + 版本号
|
||
页脚：页码
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```
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### Reference Doc 制作
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1. 在 Word 中创建符合格式的模板文档
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||
2. 定义样式：标题1、标题2、正文、表格等
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||
3. 保存为 `protocol_template.docx`
|
||
4. 放置到 `python-service/app/services/assets/`
|
||
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||
---
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||
## 十、后续迭代
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||
### v1.1：编辑器增强（可选）
|
||
如果用户反馈需要更直接的编辑体验：
|
||
- 引入 Novel/Tiptap 编辑器
|
||
- 支持实时编辑 + AI 辅助
|
||
|
||
### v1.2：模板库
|
||
- 不同研究类型的方案模板
|
||
- RCT、队列研究、病例对照等
|
||
|
||
### v1.3：协作与审核
|
||
- 多人协作编辑
|
||
- 方案审核流程
|
||
- 与伦理系统对接
|
||
|
||
---
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|
||
## 十一、参考文档
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||
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||
- [基于对话流的文档生成技术方案](./基于对话流的文档生成与导出技术方案.md)
|
||
- [编辑器选型深度评估](./编辑器选型深度评估与落地建议.md)（备选方案）
|
||
- [Novel vs BlockNote 对比分析](./Novel_vs_BlockNote_深度对比分析.md)（备选方案）
|
||
|
||
---
|
||
|
||
**文档更新记录**：
|
||
- 2026-01-24 v1.0: 初始版本（技术选型：Tiptap/BlockNote）
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||
- 2026-01-24 v1.1: 技术选型改为 Novel (Fork)
|
||
- 2026-01-25 v2.0: **重大调整：采用无编辑器方案**，优先实现对话流生成 + Word 导出
|