HaHafeng
8f06d4f929
Backend: - Add SSE streaming client (unifuncsSseClient) replacing async polling - Add paragraph-based reasoning parser with mergeConsecutiveThinking - Add requirement expansion service (DeepSeek-V3 PICOS+MeSH) - Add Word export service with Pandoc, inline hyperlinks, reference link expansion - Add deep research V2 worker with 2s log flush and Chinese source prompt - Add 5 curated data sources config (PubMed/ClinicalTrials/Cochrane/CNKI/MedJournals) - Add 4 API endpoints (generate-requirement/tasks/task-status/export-word) - Update Prisma schema with 6 new V2.0 fields on AslResearchTask - Add DB migration for V2.0 fields - Simplify ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION prompt (remove strategy section) Frontend: - Add waterfall-flow DeepResearchPage (phase 0-4 progressive reveal) - Add LandingView, SetupPanel, StrategyConfirm, AgentTerminal, ResultsView - Add react-markdown + remark-gfm for report rendering - Add custom link component showing visible URLs after references - Add useDeepResearchTask polling hook - Add deep research TypeScript types Tests: - Add E2E test, smoke test, and Chinese data source test scripts Docs: - Update ASL module status (v2.0 - core features complete) - Update system status (v6.1 - ASL V2.0 milestone) - Update Unifuncs DeepSearch API guide (v2.0 - SSE mode + Chinese source results) - Update module auth specification (test script guidelines) - Update V2.0 development plan Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
859 lines
39 KiB
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# Deep Research V2.0 开发计划
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> **文档版本：** v1.1
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> **创建日期：** 2026-02-22
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> **维护者：** 开发团队
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> **前置文档：** PRD V4.1 / 原型图 V4.2 / 技术设计 V4.1
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> **预计工期：** 5 天
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> **核心理念：** 单页瀑布流 + 自然语言需求扩写 + 异步执行 + 务实结果展示
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> **v1.1 更新：** 融入审查建议（Worker 重试、JSON 防崩溃、条件滚动、MeSH 扩展、Prompt 管理、数据源精简）
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## 1. 升级概述
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### 1.1 V1.x → V2.0 变化总结
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| 维度 | V1.x (当前) | V2.0 (目标) |
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|------|------------|------------|
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| **交互模式** | 单输入框 → 直接搜索 | 四步瀑布流 Landing → 配置 → HITL 确认 → 终端 → 结果 |
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| **需求理解** | 用户原文直传 unifuncs | 内置 LLM 需求扩写 + 用户人工核验修改 |
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| **API 协议** | OpenAI 兼容（SSE 流式） | **Unifuncs 异步模式**（create_task + query_task 轮询） |
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| **执行展示** | 混合文字流（打字机效果） | 暗黑终端 + 分类结构化日志（每 3-5s 弹出一条） |
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| **结果展示** | PubMed 链接列表 | 综合报告（Markdown）+ 文献清单表格 + Word 导出 |
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| **可靠性** | 离开页面任务丢失 | pg-boss 队列，离开页面任务继续，回来可恢复 |
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### 1.2 设计决策记录
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| 决策 | 选择 | 理由 |
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|------|------|------|
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| SSE vs 异步 | **异步模式** | Deep Research 任务 3-10 分钟，SSE 连接不稳定；异步模式用户可离开回来，可靠性远高于 SSE |
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| 异步下的实时性 | **Worker 5s 轮询 + 前端 3s 轮询** | 用户每 3-5s 看到一条新日志，对分钟级 Agent 任务来说体验自然，比逐字流更适合终端 UI |
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| 结果展示复杂度 | **报告 + 表格，不做图表看板** | 研究人员要的是内容本身（综合报告 + 文献清单），图表是锦上添花非刚需，MVP 不做 |
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| Word 导出 | **复用 Pandoc** | Protocol Agent 已验证 Pandoc → Word 方案，零额外依赖 |
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| 需求扩写 Prompt | **Prompt 管理服务（运营端可配）** | 使用 `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION`，运营管理端可在线调优，代码中写兜底 Fallback |
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| 数据源范围 | **精简为 5 个（3英文+2中文）** | 基于 18 站实测结果精选，PubMed 默认勾选，ClinicalTrials 标记需英文查询 |
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| 状态管理 | **React Query + useState** | 服务端状态用 useQuery 轮询（自带缓存+去重），页面步骤用 useState，不引入 Zustand |
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## 2. 系统数据流
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```
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 1-2: 需求扩写（同步，本系统内部） │
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│ │
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│ 前端 Landing/Setup ──POST──→ Node.js ──LLMFactory──→ DeepSeek-V3 │
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│ original_query "需求扩写Prompt" │
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│ │
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│ 返回：taskId + generatedRequirement（结构化自然语言检索指令书） │
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│ 前端展示指令书，用户可编辑修改 │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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||
↓ 用户确认
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Step 3: 异步执行（pg-boss + Unifuncs 异步 API） │
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│ │
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│ 前端 ──PUT──→ Node.js ──pg-boss push──→ Worker │
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│ confirmed_requirement │
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│ │
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│ Worker: │
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│ 1. POST unifuncs/v1/create_task（传入 confirmed_requirement） │
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│ 2. 每 5s GET unifuncs/v1/query_task │
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│ 3. 解析 reasoning_content → 增量日志写 DB (execution_logs) │
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│ 4. 完成后解析 content → synthesis_report + result_list │
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│ │
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│ 前端每 3s GET /tasks/:id → 渲染 execution_logs 到暗黑终端 │
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||
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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↓ status === 'completed'
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||
│ Step 4: 结果展示（读 DB 渲染） │
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||
│ │
|
||
│ 终端折叠 → 白底结果区展开 │
|
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│ ├── ✅ 完成横幅（一行 + 导出 Word 按钮） │
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│ ├── 📄 AI 综合报告（synthesis_report → Markdown 渲染） │
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||
│ └── 📋 文献清单表格（result_list → Ant Design Table） │
|
||
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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||
---
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## 3. 数据库 Schema 变更
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在现有 `AslResearchTask` 基础上**新增 6 个字段**，不删除任何现有字段（向后兼容）。
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```prisma
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model AslResearchTask {
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||
// ── 现有字段（保留不动）──────────────────────────
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||
id String @id @default(uuid())
|
||
projectId String @map("project_id")
|
||
userId String @map("user_id")
|
||
query String // 原始粗略输入（Step 1）
|
||
filters Json? // 高级筛选配置
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||
externalTaskId String? @map("external_task_id") // unifuncs task_id
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||
status String @default("pending")
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||
errorMessage String? @map("error_message")
|
||
resultCount Int? @map("result_count")
|
||
rawResult String? @map("raw_result") @db.Text
|
||
reasoningContent String? @map("reasoning_content") @db.Text
|
||
literatures Json?
|
||
tokenUsage Json? @map("token_usage")
|
||
searchCount Int? @map("search_count")
|
||
readCount Int? @map("read_count")
|
||
iterations Int?
|
||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||
completedAt DateTime? @map("completed_at")
|
||
|
||
// ── V2.0 新增字段 ──────────────────────────────
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||
targetSources Json? @map("target_sources") // 选中的数据源 ["pubmed.ncbi.nlm.nih.gov", ...]
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||
confirmedRequirement String? @map("confirmed_requirement") @db.Text // 用户核验后的自然语言检索指令书
|
||
aiIntentSummary Json? @map("ai_intent_summary") // AI提炼的结构化摘要（左侧卡片用）
|
||
executionLogs Json? @map("execution_logs") // 终端日志数组 [{type, title, text, timestamp}]
|
||
synthesisReport String? @map("synthesis_report") @db.Text // AI综合报告（Markdown）
|
||
resultList Json? @map("result_list") // 结构化文献元数据列表
|
||
|
||
// ── 索引（保留现有）────────────────────────────
|
||
@@index([projectId], map: "idx_research_tasks_project_id")
|
||
@@index([userId], map: "idx_research_tasks_user_id")
|
||
@@index([status], map: "idx_research_tasks_status")
|
||
@@index([createdAt], map: "idx_research_tasks_created_at")
|
||
@@map("research_tasks")
|
||
@@schema("asl_schema")
|
||
}
|
||
```
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||
**Status 枚举扩展：**
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| 状态 | 含义 | 触发时机 |
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|------|------|---------|
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| `draft` | 需求已扩写，等待用户确认 | POST /generate-requirement |
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| `pending` | 用户已确认，等待 Worker 拾取 | PUT /tasks/:id/execute |
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| `running` | Worker 已创建 unifuncs 任务，轮询中 | Worker 内部 |
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| `completed` | unifuncs 完成，结果已解析入库 | Worker 内部 |
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| `failed` | 执行失败 | Worker 内部 |
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**迁移命令：**
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```bash
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npx prisma migrate dev --name add_deep_research_v2_fields
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```
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---
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## 4. 需求扩写 Prompt 设计
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### 4.1 设计原则
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需求扩写 Prompt 通过 **Prompt 管理服务**（`ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION`）进行管理，运营端可在线调优，代码内置 Fallback 兜底。
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| 原则 | 说明 |
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|------|------|
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| PICOS 结构化 | 引导 LLM 按 Population-Intervention-Comparison-Outcome-Study Design 拆解用户模糊需求 |
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| MeSH 同义词扩展 | 自动补充专业 MeSH 术语（如 "他汀" → "Statins, Hydroxymethylglutaryl-CoA Reductase Inhibitors"） |
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||
| 默认高质量研究设计 | 若用户未指定，默认偏向 RCT、SR/MA、Cohort Study |
|
||
| 自然语言对话风格 | 输出"像资深医学信息官写给检索助手的一封邮件"，方便 HITL 编辑 |
|
||
| 数据源感知 | Prompt 接收用户选择的数据源列表，ClinicalTrials.gov 时自动生成英文指令段 |
|
||
| 不硬编码约束 | 不强制 Open Access / 不排除非英文文献 — 这些由用户在配置面板自主选择 |
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||
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### 4.2 Prompt 模板结构（Fallback）
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```typescript
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// backend/src/common/prompt/prompt.fallbacks.ts（新增）
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const ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION = `
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你是一位经验丰富的医学信息官（Medical Information Officer），
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擅长将研究者的模糊想法转化为精准的文献检索需求指令。
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## 任务
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根据用户输入的粗略研究想法，生成一份结构化的深度文献检索指令书。
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## 输出规则
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1. **自然语言风格**：像写邮件一样，口语化但专业，方便研究者阅读和编辑
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2. **PICOS 拆解**：明确 Population / Intervention / Comparison / Outcome / Study Design
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||
3. **MeSH 扩展**：为关键术语补充 MeSH 同义词（用括号标注英文 MeSH 术语）
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||
4. **研究设计偏好**：若用户未指定，默认优先 RCT、Systematic Review/Meta-Analysis、Cohort Study
|
||
5. **数据源适配**：根据用户选择的数据源列表调整语言和策略
|
||
- 若包含 ClinicalTrials.gov → 追加一段英文检索指令
|
||
- 若包含中文数据源（CNKI/中华医学期刊网）→ 保留中文检索关键词
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||
6. **不得自行添加约束**：不要擅自限定"仅开放获取"或"仅英文文献"
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||
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## 用户输入
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- 研究想法：{{originalQuery}}
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||
- 选择的数据源：{{targetSources}}
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- 时间范围：{{yearRange}}
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- 目标数量：{{targetCount}}
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## 输出格式
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请同时输出两部分：
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### Part 1: 自然语言检索指令书
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||
（可编辑的完整检索需求描述）
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### Part 2: 结构化摘要（JSON）
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\`\`\`json
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{
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||
"objective": "...",
|
||
"population": "...",
|
||
"intervention": "...",
|
||
"comparison": "...",
|
||
"outcome": "...",
|
||
"studyDesign": ["RCT", "Meta-analysis", ...],
|
||
"meshTerms": ["term1", "term2", ...],
|
||
"condition": "..."
|
||
}
|
||
\`\`\`
|
||
`;
|
||
```
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### 4.3 Prompt 管理集成
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| 层级 | 说明 |
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|------|------|
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| **运营端** | Prompt 管理界面 → `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` → 可在线编辑、版本管理、A/B 测试 |
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||
| **代码 Fallback** | `prompt.fallbacks.ts` 写入默认模板，数据库无记录时自动使用 |
|
||
| **调用方式** | `promptService.getPrompt('ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION')` → 填充变量 → LLMFactory 调用 |
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---
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## 5. API 契约
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### 5.1 需求扩写（同步）
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**POST /api/v1/asl/research/generate-requirement**
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```typescript
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// 请求
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{
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||
originalQuery: string, // "他汀预防心血管疾病，要能下载PDF的"
|
||
targetSources: string[], // 从精选数据源列表中选择（见 5.1.1）
|
||
filters: {
|
||
yearRange?: string, // "2010至今" | "过去5年" | "不限"
|
||
targetCount?: string, // "~100篇" | "全面检索"
|
||
requireOpenAccess?: boolean // true
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 响应
|
||
{
|
||
success: true,
|
||
data: {
|
||
taskId: "uuid", // 已创建DB记录（status=draft）
|
||
generatedRequirement: "请帮我执行一次深度的医学文献检索...", // LLM扩写结果
|
||
intentSummary: { // PICOS + MeSH 结构化摘要
|
||
objective: "为Meta分析构建测试语料库",
|
||
population: "心血管疾病高危患者",
|
||
intervention: "他汀类药物 (Statins, HMG-CoA Reductase Inhibitors)",
|
||
comparison: "安慰剂/未使用他汀",
|
||
outcome: "主要不良心血管事件 (MACE) 发生率",
|
||
studyDesign: ["RCT", "Meta-analysis", "Cohort"],
|
||
meshTerms: ["Hydroxymethylglutaryl-CoA Reductase Inhibitors", "Cardiovascular Diseases", "Primary Prevention"],
|
||
condition: "心血管疾病 (CVD)"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### 5.1.1 精选数据源配置
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基于 Unifuncs API 18 站实测结果精选的 5 个数据源：
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| 类别 | 数据源 | domain_scope 值 | 默认 | 备注 |
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|------|--------|-----------------|------|------|
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| 🌍 英文 | **PubMed** | `https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/` | ✅ 默认勾选 | 一级可用，核心数据源 |
|
||
| 🌍 英文 | **ClinicalTrials.gov** | `https://clinicaltrials.gov/` | ☐ 可选 | ⚠️ 前端提示"需英文查询" |
|
||
| 🌍 英文 | **Cochrane Library** | `https://www.cochranelibrary.com/` | ☐ 可选 | 一级可用，系统综述金标准 |
|
||
| 🇨🇳 中文 | **中国知网 CNKI** | `https://www.cnki.net/` | ☐ 可选 | 二级可达，中文文献 |
|
||
| 🇨🇳 中文 | **中华医学期刊网** | `https://medjournals.cn/` | ☐ 可选 | 二级可达，中文文献 |
|
||
|
||
**实现要点：**
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||
- 调用 `promptService.getPrompt('ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION')` 获取 Prompt（无数据库记录时走 Fallback）
|
||
- 填充变量 `{{originalQuery}}`、`{{targetSources}}`、`{{yearRange}}`、`{{targetCount}}`
|
||
- 调用 `LLMFactory.getAdapter('deepseek-v3')` 执行扩写
|
||
- 解析 LLM 输出：Part 1 → `generatedRequirement`，Part 2 JSON → `intentSummary`
|
||
- 创建 DB 记录，status = `draft`
|
||
|
||
### 5.2 启动执行（进入异步队列）
|
||
|
||
**PUT /api/v1/asl/research/tasks/:id/execute**
|
||
|
||
```typescript
|
||
// 请求
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||
{
|
||
confirmedRequirement: string // 用户核验修改后的最终指令书
|
||
}
|
||
|
||
// 响应
|
||
{ success: true }
|
||
```
|
||
|
||
**实现要点：**
|
||
- 更新 DB 的 `confirmed_requirement` 和 `target_sources`
|
||
- `jobQueue.push('asl_deep_research_v2', { taskId })` 推入 pg-boss
|
||
- status 更新为 `pending`
|
||
|
||
### 5.3 任务状态与日志轮询
|
||
|
||
**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id**
|
||
|
||
```typescript
|
||
// 响应
|
||
{
|
||
success: true,
|
||
data: {
|
||
taskId: "uuid",
|
||
status: "running", // draft/pending/running/completed/failed
|
||
executionLogs: [ // 终端日志（增量）
|
||
{ type: "think", title: "任务理解", text: "已收到检索需求...", ts: "..." },
|
||
{ type: "action", title: "Search", text: "executing search across PubMed...", ts: "..." },
|
||
{ type: "done", title: "搜索轮次完成", text: "", ts: "..." },
|
||
],
|
||
progress: { current: 60, total: 100 },
|
||
// 仅 completed 时有：
|
||
synthesisReport: "## 研究背景\n他汀类药物...",
|
||
resultList: [
|
||
{ title: "...", authors: "...", journal: "...", year: 2010, type: "Meta-analysis", pmid: "...", doi: "...", pdfStatus: "OA" },
|
||
],
|
||
resultCount: 103,
|
||
errorMessage: null
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 5.4 Word 导出
|
||
|
||
**GET /api/v1/asl/research/tasks/:id/export-word**
|
||
|
||
- 读取 DB 的 `synthesis_report`（Markdown）和 `result_list`（JSON）
|
||
- 拼接为完整 Markdown（报告 + 文献清单表格）
|
||
- 调用 Pandoc 转 Word
|
||
- 返回 `.docx` 文件流
|
||
|
||
### 5.5 路由汇总
|
||
|
||
| 方法 | 路径 | 说明 | 新增/改造 |
|
||
|------|------|------|----------|
|
||
| POST | `/research/generate-requirement` | 需求扩写 | **新增** |
|
||
| PUT | `/research/tasks/:id/execute` | 启动执行 | **新增** |
|
||
| GET | `/research/tasks/:id` | 状态+日志+结果 | **改造** |
|
||
| GET | `/research/tasks/:id/export-word` | Word 导出 | **新增** |
|
||
| POST | `/research/stream` | V1 SSE（保留兼容） | 不动 |
|
||
| POST | `/research/tasks` | V1 异步创建（保留） | 不动 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. 后台 Worker 逻辑
|
||
|
||
### 6.1 核心流程（伪代码）
|
||
|
||
```typescript
|
||
// backend/src/modules/asl/workers/deepResearchV2Worker.ts
|
||
|
||
export async function processDeepResearchV2(job: Job) {
|
||
const { taskId } = job.data;
|
||
const task = await prisma.aslResearchTask.findUnique({ where: { id: taskId } });
|
||
|
||
// 1. 调用 Unifuncs 创建异步任务
|
||
const unifuncsPayload = {
|
||
model: "s2",
|
||
messages: [{
|
||
role: "user",
|
||
content: `请根据以下详细检索需求执行深度研究：\n${task.confirmedRequirement}`
|
||
}],
|
||
introduction: buildIntroduction(),
|
||
max_depth: 25,
|
||
domain_scope: task.targetSources || ["https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/"],
|
||
domain_blacklist: ["wanfang.com", "cnki.net"],
|
||
output_prompt: buildOutputPrompt(),
|
||
reference_style: "link",
|
||
generate_summary: true,
|
||
};
|
||
|
||
const createRes = await unifuncsClient.createTask(unifuncsPayload);
|
||
const unifuncsTaskId = createRes.data.task_id;
|
||
|
||
await prisma.aslResearchTask.update({
|
||
where: { id: taskId },
|
||
data: { externalTaskId: unifuncsTaskId, status: 'running' }
|
||
});
|
||
|
||
// 2. 轮询 Unifuncs 直到完成（含指数退避重试）
|
||
let previousReasoning = '';
|
||
const MAX_POLLS = 180; // 最多 15 分钟（180 × 5s）
|
||
let consecutiveErrors = 0; // 连续错误计数
|
||
const MAX_CONSECUTIVE_ERRORS = 5;
|
||
|
||
for (let i = 0; i < MAX_POLLS; i++) {
|
||
await sleep(5000);
|
||
|
||
let data: any;
|
||
try {
|
||
const queryRes = await unifuncsClient.queryTask(unifuncsTaskId);
|
||
data = queryRes.data;
|
||
consecutiveErrors = 0; // 成功后重置
|
||
} catch (err) {
|
||
consecutiveErrors++;
|
||
logger.warn(`Unifuncs query_task 第 ${consecutiveErrors} 次失败`, { taskId, error: err.message });
|
||
|
||
if (consecutiveErrors >= MAX_CONSECUTIVE_ERRORS) {
|
||
throw new Error(`Unifuncs 连续 ${MAX_CONSECUTIVE_ERRORS} 次查询失败: ${err.message}`);
|
||
}
|
||
|
||
// 指数退避：2s → 4s → 8s → 16s → 32s
|
||
const backoffMs = Math.min(2000 * Math.pow(2, consecutiveErrors - 1), 32000);
|
||
await sleep(backoffMs);
|
||
continue;
|
||
}
|
||
|
||
// 解析增量日志
|
||
const currentReasoning = data.result?.reasoning_content || '';
|
||
if (currentReasoning.length > previousReasoning.length) {
|
||
const increment = currentReasoning.slice(previousReasoning.length);
|
||
const newLogs = parseReasoningToLogs(increment);
|
||
await appendExecutionLogs(taskId, newLogs);
|
||
previousReasoning = currentReasoning;
|
||
}
|
||
|
||
// 同步进度
|
||
if (data.progress) {
|
||
// progress 信息可通过 executionLogs 的最后一条体现
|
||
}
|
||
|
||
// 检查完成
|
||
if (data.status === 'completed') {
|
||
const content = data.result?.content || '';
|
||
const report = extractSection(content, 'REPORT_SECTION');
|
||
const jsonList = extractSection(content, 'JSON_LIST_SECTION');
|
||
const parsedList = safeParseJsonList(jsonList); // 防崩溃 JSON 解析，见 6.4
|
||
|
||
await prisma.aslResearchTask.update({
|
||
where: { id: taskId },
|
||
data: {
|
||
status: 'completed',
|
||
rawResult: content,
|
||
reasoningContent: currentReasoning,
|
||
synthesisReport: report || content,
|
||
resultList: parsedList,
|
||
resultCount: parsedList?.length || 0,
|
||
tokenUsage: data.statistics?.token_usage,
|
||
searchCount: data.statistics?.search_count,
|
||
readCount: data.statistics?.read_count,
|
||
iterations: data.statistics?.iterations,
|
||
completedAt: new Date(),
|
||
}
|
||
});
|
||
return;
|
||
}
|
||
|
||
if (data.status === 'failed') {
|
||
throw new Error(data.result?.content || 'Unifuncs 任务失败');
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
throw new Error('任务超时（15分钟）');
|
||
}
|
||
```
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||
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||
**v1.1 新增 — 轮询韧性设计：**
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||
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| 机制 | 策略 | 说明 |
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|------|------|------|
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||
| 瞬态失败重试 | 指数退避 2s → 4s → 8s → 16s → 32s | 网络抖动、Unifuncs 临时不可用时自动恢复 |
|
||
| 连续失败阈值 | `MAX_CONSECUTIVE_ERRORS = 5` | 连续 5 次查询全失败才标记任务 failed |
|
||
| 成功后重置 | `consecutiveErrors = 0` | 中间穿插成功不累计 |
|
||
|
||
### 6.2 日志解析逻辑
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||
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||
```typescript
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||
function parseReasoningToLogs(increment: string): LogEntry[] {
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||
const logs: LogEntry[] = [];
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const lines = increment.split('\n').filter(l => l.trim());
|
||
|
||
for (const line of lines) {
|
||
if (line.includes('搜索') || line.includes('search') || line.includes('Search')) {
|
||
logs.push({ type: 'action', title: 'Search', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
|
||
} else if (line.includes('阅读') || line.includes('read') || line.includes('Read')) {
|
||
logs.push({ type: 'action', title: 'Read', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
|
||
} else if (line.includes('完成') || line.includes('成功') || line.includes('OK')) {
|
||
logs.push({ type: 'done', title: '阶段完成', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
|
||
} else if (line.includes('汇总') || line.includes('总结') || line.includes('发现')) {
|
||
logs.push({ type: 'summary', title: '阶段总结', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
|
||
} else if (line.trim().length > 10) {
|
||
logs.push({ type: 'think', title: 'Thinking', text: line.trim(), ts: new Date().toISOString() });
|
||
}
|
||
}
|
||
return logs;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 6.3 output_prompt 设计
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||
|
||
```typescript
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||
function buildOutputPrompt(): string {
|
||
return `请严格按照以下格式输出结果：
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||
|
||
<REPORT_SECTION>
|
||
[此处撰写深度综合研究报告，使用 Markdown 格式，包括：
|
||
- 研究背景与目的
|
||
- 核心发现与共识
|
||
- 分歧点与研究空白
|
||
- 参考文献列表（带编号和PubMed链接）]
|
||
</REPORT_SECTION>
|
||
|
||
<JSON_LIST_SECTION>
|
||
[此处输出文献元数据的严格 JSON 数组，每条包含：
|
||
{"title":"...", "authors":"...", "journal":"...", "year":2024, "type":"RCT|Meta-analysis|Cohort|SR", "pmid":"...", "doi":"...", "pdfStatus":"OA|Restricted", "url":"https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/..."}]
|
||
</JSON_LIST_SECTION>`;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 6.4 JSON 解析防崩溃（v1.1 新增）
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||
|
||
LLM 输出的 JSON 常携带 ` ```json ` 代码围栏或尾部逗号，直接 `JSON.parse` 会崩溃。
|
||
|
||
```typescript
|
||
function safeParseJsonList(raw: string | null): any[] | null {
|
||
if (!raw) return null;
|
||
|
||
// Step 1: 去除 Markdown 代码围栏
|
||
let cleaned = raw.replace(/```json\s*/gi, '').replace(/```\s*/g, '');
|
||
|
||
// Step 2: 去除尾部逗号（数组/对象末尾的 ,] 或 ,}）
|
||
cleaned = cleaned.replace(/,\s*([}\]])/g, '$1');
|
||
|
||
// Step 3: 尝试解析
|
||
try {
|
||
const parsed = JSON.parse(cleaned);
|
||
return Array.isArray(parsed) ? parsed : [parsed];
|
||
} catch (e) {
|
||
logger.warn('JSON 解析失败，尝试正则提取', { error: e.message });
|
||
// Step 4: 降级 — 尝试逐行提取 JSON 对象
|
||
const objects: any[] = [];
|
||
const regex = /\{[^{}]*\}/g;
|
||
let match;
|
||
while ((match = regex.exec(cleaned)) !== null) {
|
||
try {
|
||
objects.push(JSON.parse(match[0]));
|
||
} catch { /* 跳过无法解析的单条 */ }
|
||
}
|
||
return objects.length > 0 ? objects : null;
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**防崩溃策略总结：**
|
||
|
||
| 层级 | 处理 | 覆盖场景 |
|
||
|------|------|---------|
|
||
| L1 | 去除 ` ```json ` 围栏 | LLM 习惯性包裹代码块 |
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||
| L2 | 去除尾部逗号 | `[{...}, {...},]` → `[{...}, {...}]` |
|
||
| L3 | 标准 JSON.parse | 正常路径 |
|
||
| L4 | 正则逐条提取 | JSON 结构被破坏但单条仍有效 |
|
||
| L5 | 返回 null | 彻底无法解析，前端降级展示报告 |
|
||
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||
---
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||
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||
## 7. 前端组件设计
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||
### 7.1 页面结构
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||
```
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||
frontend-v2/src/modules/asl/pages/
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||
└── DeepResearchPage.tsx # V2.0 主页面（替代 ResearchSearch.tsx）
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||
frontend-v2/src/modules/asl/components/
|
||
├── deep-research/
|
||
│ ├── LandingView.tsx # Landing 大搜索框
|
||
│ ├── SetupPanel.tsx # Step 1: 配置面板
|
||
│ ├── StrategyConfirm.tsx # Step 2: HITL 策略确认（左右分栏）
|
||
│ ├── AgentTerminal.tsx # Step 3: 暗黑执行终端
|
||
│ └── ResultsView.tsx # Step 4: 结果展示（报告+表格）
|
||
```
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||
|
||
### 7.2 状态管理
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||
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||
**设计决策：** React Query + useState，不引入 Zustand（v1.1 确认）
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||
|
||
| 状态类型 | 工具 | 理由 |
|
||
|---------|------|------|
|
||
| 服务端数据（任务状态、日志、结果） | `@tanstack/react-query` | 自带缓存、去重、条件轮询（refetchInterval），完美匹配轮询场景 |
|
||
| 页面步骤流转 | `useState` | 仅 5 个步骤的 FSM，组件树内部流转，无需全局状态 |
|
||
| 组件间共享（如 taskId） | `props drilling` / `React.memo` | 组件层级仅 2-3 层，prop 传递足够，不需要 Context/Zustand |
|
||
|
||
```typescript
|
||
// 页面级状态（useState 即可，不引入 Zustand）
|
||
interface DeepResearchState {
|
||
currentStep: 'landing' | 'setup' | 'strategy' | 'terminal' | 'results';
|
||
taskId: string | null;
|
||
originalQuery: string;
|
||
generatedRequirement: string;
|
||
intentSummary: IntentSummary | null;
|
||
isGenerating: boolean; // 需求扩写中
|
||
}
|
||
|
||
// PICOS + MeSH 结构化摘要（v1.1 新增）
|
||
interface IntentSummary {
|
||
objective: string;
|
||
population: string;
|
||
intervention: string;
|
||
comparison: string;
|
||
outcome: string;
|
||
studyDesign: string[];
|
||
meshTerms: string[];
|
||
condition: string;
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 7.3 各组件核心逻辑
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||
|
||
**LandingView（Landing 大搜索框）**
|
||
- 居中大输入框 + "开始研究"按钮 + 推荐预置词
|
||
- 点击后携带输入值，平滑过渡到 SetupPanel
|
||
- 参考原型图 V4.2 的 `#landing-view` 部分
|
||
|
||
**SetupPanel（Step 1: 配置）** *(v1.1 数据源更新)*
|
||
- 继承 Landing 输入值到 textarea
|
||
- 数据源 Checkbox（基于实测精选 5 个，见 5.1.1）：
|
||
- 🌍 **英文数据源**
|
||
- [x] PubMed（默认勾选，不可取消）
|
||
- [ ] ClinicalTrials.gov — ⚠️ 旁标橙色提示："该站点需要英文查询，系统将自动为此数据源生成英文检索指令"
|
||
- [ ] Cochrane Library
|
||
- 🇨🇳 **中文数据源**
|
||
- [ ] 中国知网 CNKI
|
||
- [ ] 中华医学期刊网
|
||
- 高级过滤（年份下拉、目标数量、OA 偏好 — 注意是偏好非强制）
|
||
- 点击"解析并生成检索需求书" → POST /generate-requirement
|
||
- Loading 后平滑展开 Step 2
|
||
|
||
**StrategyConfirm（Step 2: HITL 确认）** *(v1.1 PICOS + MeSH)*
|
||
- 左侧 1/3：AI 意图提炼卡片（只读，PICOS 结构化展示）
|
||
- 🎯 研究目标：`objective`
|
||
- 👥 研究人群：`population`
|
||
- 💊 干预措施：`intervention`（含 MeSH 英文术语）
|
||
- ⚖️ 对照组：`comparison`
|
||
- 📊 结局指标：`outcome`
|
||
- 📋 研究设计：`studyDesign` Tag 列表
|
||
- 🏷️ MeSH 术语：`meshTerms` 小标签展示
|
||
- 右侧 2/3：可编辑 textarea（内容为 `generatedRequirement`，自然语言对话风格）
|
||
- 提示文案："这是 AI 以医学信息官的视角为您扩写的检索需求，您可以像写邮件一样直接编辑修改"
|
||
- 点击"确认需求，启动 Deep Research" → PUT /execute
|
||
|
||
**AgentTerminal（Step 3: 暗黑终端）** *(v1.1 条件滚动)*
|
||
- 暗色背景（bg-slate-900），固定高度 550px，内部滚动
|
||
- 顶部状态栏：红/黄/绿圆点 + "Running" 脉冲指示灯
|
||
- 日志渲染：
|
||
- `think` → 紫色 + 🧠 图标
|
||
- `action` → 蓝色 + 💻 图标
|
||
- `done` → 绿色 + ✅ 图标
|
||
- `summary` → 黄色 + 📋 图标
|
||
- 轮询逻辑：`useQuery` + refetchInterval: 3000（running 时启用）
|
||
- **条件自动滚动**（v1.1 新增）：
|
||
- 用户**未手动上滚**时 → 新日志自动滚到底部
|
||
- 用户**已手动上滚**查看历史 → 停止自动滚动，避免打断阅读
|
||
- 实现：`onScroll` 检测 `scrollTop + clientHeight < scrollHeight - threshold` 设 `userScrolled` flag
|
||
- 完成后状态灯变灰 "Finished"，终端可折叠
|
||
|
||
**ResultsView（Step 4: 结果）**
|
||
- 白色背景，与终端形成视觉分界
|
||
- 完成横幅（一行）：文献数 + 耗时 + "导出 Word" 按钮
|
||
- AI 综合报告区：`react-markdown` 渲染 `synthesisReport`，可折叠，默认展开
|
||
- 文献清单表格：Ant Design Table
|
||
- 列：标题（可点击跳转 PubMed）、期刊、年份、类型 Tag、PDF 状态
|
||
- 支持简单搜索过滤
|
||
- 分页（前端分页即可，数据量 ~100 条）
|
||
- **降级展示**：若 `resultList` 为 null（JSON 解析失败），隐藏表格，仅展示综合报告
|
||
|
||
### 7.4 轮询 Hook
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||
|
||
```typescript
|
||
// hooks/useDeepResearchTask.ts
|
||
function useDeepResearchTask(taskId: string | null) {
|
||
return useQuery({
|
||
queryKey: ['deep-research-task', taskId],
|
||
queryFn: () => apiClient.get(`/api/v1/asl/research/tasks/${taskId}`),
|
||
enabled: !!taskId,
|
||
refetchInterval: (query) => {
|
||
const status = query.state.data?.data?.status;
|
||
return (status === 'pending' || status === 'running') ? 3000 : false;
|
||
},
|
||
});
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
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||
## 8. 复用清单（不重复造轮子）
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||
| 能力 | 来源 | 用法 |
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|------|------|------|
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||
| LLM 调用 | `common/llm/LLMFactory` | DeepSeek-V3 需求扩写 |
|
||
| **Prompt 管理** | `common/prompt/promptService` | `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` Prompt 获取（运营端可配 + 代码 Fallback） |
|
||
| pg-boss 队列 | `common/jobs/jobQueue` | Worker 注册与任务推送 |
|
||
| 日志服务 | `common/logging/logger` | 全程结构化日志 |
|
||
| 认证中间件 | `common/auth/authenticate` | 所有 API 路由 |
|
||
| Prisma 全局实例 | `config/database` | 数据库操作 |
|
||
| Word 导出 | Pandoc（Python 微服务） | 复用 Protocol Agent 验证的方案 |
|
||
| DeepResearch 引擎 | `common/deepresearch/` | Unifuncs API 封装（create_task / query_task） |
|
||
| 前端 API Client | `common/api/axios` | 带认证的请求 |
|
||
| 前端布局 | `ASLLayout.tsx` | 左侧导航 |
|
||
|
||
---
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## 9. 分阶段开发计划
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### Phase 1: 数据库 + Prompt 管理 + 需求扩写（Day 1）
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**目标：** 用户输入粗略想法 → AI 按 PICOS 框架扩写为结构化指令书 → 用户可编辑修改
|
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|
||
| 任务 | 文件 | 说明 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| Schema 迁移 | `prisma/schema.prisma` | 新增 6 个字段，`prisma migrate dev` |
|
||
| **Prompt Fallback** | `common/prompt/prompt.fallbacks.ts` | 新增 `ASL_DEEP_RESEARCH_EXPANSION` 兜底模板（PICOS + MeSH） |
|
||
| 需求扩写服务 | `services/requirementExpansionService.ts` | 新建，调用 promptService → LLMFactory → 解析 Part 1/Part 2 输出 |
|
||
| 扩写 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `POST /generate-requirement` |
|
||
| 启动 API | `controllers/researchController.ts` | 新增 `PUT /tasks/:id/execute` |
|
||
| 状态 API 改造 | `controllers/researchController.ts` | 改造 `GET /tasks/:id`，返回新字段（含 PICOS intentSummary） |
|
||
| **数据源配置** | `config/dataSources.ts` | 新建，定义 5 个精选数据源常量（domain、label、默认状态、备注） |
|
||
| 路由注册 | `routes/index.ts` | 注册新端点 |
|
||
|
||
**验收标准：**
|
||
- [ ] `POST /generate-requirement` 返回 PICOS 结构化摘要 + 自然语言指令书
|
||
- [ ] Prompt 从数据库加载，无记录时自动走 Fallback
|
||
- [ ] `PUT /tasks/:id/execute` 成功推入 pg-boss 队列
|
||
- [ ] `GET /tasks/:id` 返回含新字段的完整数据
|
||
- [ ] 选择 ClinicalTrials.gov 时，扩写结果包含英文检索指令段
|
||
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||
### Phase 2: Worker 改造 — Unifuncs 异步模式（Day 2）
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||
**目标：** Worker 使用 create_task + query_task 轮询（含指数退避），增量日志写入 DB
|
||
|
||
| 任务 | 文件 | 说明 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| Unifuncs 异步客户端 | `services/unifuncsAsyncClient.ts` | 新建，封装 create_task / query_task |
|
||
| V2 Worker | `workers/deepResearchV2Worker.ts` | 新建，轮询 + 指数退避重试 + 日志解析 + 结果切割 |
|
||
| 日志解析器 | `utils/reasoningParser.ts` | 新建，reasoning_content → 结构化日志 |
|
||
| **结果解析器** | `utils/resultParser.ts` | 新建，XML 标签切割 + `safeParseJsonList` 防崩溃解析 |
|
||
| Worker 注册 | `workers/researchWorker.ts` | 注册新 Worker `asl_deep_research_v2` |
|
||
|
||
**验收标准：**
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||
- [ ] Worker 成功调用 unifuncs create_task
|
||
- [ ] 轮询期间 execution_logs 持续增量更新
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||
- [ ] 完成后 synthesis_report 和 result_list 正确入库
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||
- [ ] **韧性测试**：模拟单次 query_task 失败 → 指数退避后自动恢复
|
||
- [ ] **JSON 防崩溃**：LLM 输出带 ` ```json ` 围栏 → safeParseJsonList 正确解析
|
||
- [ ] 超时保护（15 分钟）和错误处理正常
|
||
|
||
### Phase 3: 前端 — Landing + 配置 + HITL 确认（Day 3）
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||
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||
**目标：** 完成 Step 1-2 的前端交互，瀑布流渐进展开，PICOS 结构化展示
|
||
|
||
| 任务 | 文件 | 说明 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| 主页面骨架 | `pages/DeepResearchPage.tsx` | 新建，useState 管理瀑布流步骤 |
|
||
| Landing 组件 | `components/deep-research/LandingView.tsx` | 大搜索框 + 推荐预置词 |
|
||
| **配置面板** | `components/deep-research/SetupPanel.tsx` | **精选 5 数据源 Checkbox**（含 ClinicalTrials.gov 英文提示）+ 高级过滤 |
|
||
| **HITL 确认** | `components/deep-research/StrategyConfirm.tsx` | 左侧 **PICOS + MeSH 卡片** + 右侧可编辑 textarea |
|
||
| API 函数 | `api/index.ts` | 新增 generateRequirement / executeTask |
|
||
| 路由注册 | `pages/index.tsx` | 新增 V2 路由 |
|
||
|
||
**验收标准：**
|
||
- [ ] Landing 输入 → Step 1 配置面板流畅过渡
|
||
- [ ] 数据源显示 5 个选项，PubMed 默认勾选，ClinicalTrials.gov 标注英文提示
|
||
- [ ] 点击"生成需求书" → Loading → Step 2 展开
|
||
- [ ] Step 2 左侧 PICOS 结构化摘要 + MeSH 术语标签正确展示
|
||
- [ ] Step 2 右侧 textarea 显示自然语言对话风格的检索指令书，可编辑
|
||
- [ ] 点击"启动 Deep Research" → 进入 Step 3
|
||
|
||
### Phase 4: 前端 — 终端 + 结果展示（Day 4）
|
||
|
||
**目标：** 完成 Step 3-4，终端实时日志（条件滚动）+ 结果报告/表格（含降级）
|
||
|
||
| 任务 | 文件 | 说明 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| **暗黑终端** | `components/deep-research/AgentTerminal.tsx` | 日志渲染 + **条件 auto-scroll** + 状态灯 |
|
||
| 结果视图 | `components/deep-research/ResultsView.tsx` | 横幅 + 报告 + 文献表格 + **降级展示** |
|
||
| 轮询 Hook | `hooks/useDeepResearchTask.ts` | React Query 3s 轮询，running 时启用 |
|
||
| 终端样式 | CSS / Tailwind | 暗色主题 + 日志类型着色 |
|
||
|
||
**验收标准：**
|
||
- [ ] 终端日志按类型着色，未手动滚动时 auto-scroll，手动上滚时暂停
|
||
- [ ] 完成后终端折叠，结果区展开
|
||
- [ ] 综合报告 Markdown 渲染正确
|
||
- [ ] 文献清单表格展示（标题可点击跳转 PubMed）
|
||
- [ ] **降级验证**：resultList 为 null 时，隐藏表格仅展示报告
|
||
- [ ] 全流程端到端联调通过
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||
|
||
### Phase 5: Word 导出 + 收尾（Day 5）
|
||
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||
**目标：** Word 导出功能 + 全流程打磨 + 测试
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||
|
||
| 任务 | 文件 | 说明 |
|
||
|------|------|------|
|
||
| Word 导出 API | `controllers/researchController.ts` | `GET /tasks/:id/export-word` |
|
||
| Markdown 拼接 | `services/wordExportService.ts` | 报告 + 文献表格 → 完整 Markdown |
|
||
| Pandoc 调用 | 复用 Python 微服务 | Markdown → .docx |
|
||
| 前端导出按钮 | `ResultsView.tsx` | 下载 Word 文件 |
|
||
| 全流程测试 | 手动 + 脚本 | 端到端验证 |
|
||
| 文档更新 | 模块状态文档 | 更新 ASL 模块当前状态 |
|
||
|
||
**验收标准：**
|
||
- [ ] 点击"导出 Word" → 下载包含报告和文献清单的 .docx
|
||
- [ ] 全流程：Landing → 配置 → 扩写 → 确认 → 执行 → 日志 → 结果 → 导出
|
||
- [ ] 离开页面回来，能恢复查看正在执行/已完成的任务
|
||
- [ ] 错误情况处理（unifuncs 超时、API 报错、网络中断）
|
||
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||
## 10. 验收标准总览
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||
### 功能验收
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- [ ] **Landing 引导**：用户输入粗略想法 → 进入配置
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- [ ] **需求扩写**：AI 自动扩写为结构化自然语言指令书
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- [ ] **HITL 核验**：用户可直接编辑修改指令书
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- [ ] **异步执行**：pg-boss 队列，离开页面任务不中断
|
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- [ ] **终端日志**：每 3-5s 弹出一条结构化日志
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||
- [ ] **综合报告**：Markdown 渲染，内容来自 Unifuncs 输出
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||
- [ ] **文献清单**：表格展示，标题可跳转 PubMed
|
||
- [ ] **Word 导出**：一键导出报告 + 文献清单
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||
### 非功能验收
|
||
|
||
- [ ] V1.x SSE 端点保留不动（向后兼容）
|
||
- [ ] 所有 API 经过 authenticate 中间件
|
||
- [ ] 日志使用 `logger`（非 console.log）
|
||
- [ ] 无硬编码配置（API Key 来自环境变量）
|
||
- [ ] 数据库变更通过 Prisma migrate（非 db push）
|
||
|
||
---
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||
## 11. 风险与应对
|
||
|
||
| 风险 | 概率 | 影响 | 应对措施 |
|
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|------|------|------|---------|
|
||
| Unifuncs 异步模式下 reasoning_content 不增量更新 | 低 | 终端日志为空 | 降级方案：只显示 progress.message |
|
||
| output_prompt XML 标签分割不可靠 | 中 | 报告和列表无法分离 | 降级方案：整体作为报告展示，文献从 PubMed 链接提取 |
|
||
| **LLM 输出 JSON 格式不规范** | 中 | 文献列表解析失败 | `safeParseJsonList` 四层防崩溃（围栏清理 → 尾逗号 → 标准解析 → 正则逐条），见 6.4 |
|
||
| **Unifuncs query_task 瞬态失败** | 中 | 轮询中断 | 指数退避重试（2s→32s），连续 5 次失败才标记 failed，见 6.1 |
|
||
| Unifuncs 长任务超时 | 低 | 任务失败 | MAX_POLLS=180（15分钟），超时标记 failed，用户可重试 |
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| **ClinicalTrials.gov 中文查询失败** | 高 | 临床试验检索无结果 | Prompt 自动为该数据源生成英文检索指令段，前端标注提示 |
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| Pandoc Word 导出在 SAE 不可用 | 低 | 导出失败 | 降级方案：导出为 Markdown 文件 |
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| **Prompt 管理服务不可用** | 低 | 需求扩写失败 | 代码内置 Fallback 模板，数据库无记录时自动使用 |
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## 附录：v1.1 更新变更记录
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| 变更项 | 章节 | 说明 |
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| Prompt 管理集成 | §4（新增） | 需求扩写 Prompt 通过 Prompt 管理服务配置，含 PICOS + MeSH 扩展 |
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| 精选数据源 | §5.1.1（新增） | 基于 18 站实测精选 5 个数据源（3英文+2中文） |
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| 指数退避重试 | §6.1（更新） | Worker 轮询增加瞬态失败指数退避（2s→32s） |
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| JSON 防崩溃 | §6.4（新增） | safeParseJsonList 四层解析策略 |
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| PICOS 摘要 | §7.2, §7.3（更新） | IntentSummary 扩展为 PICOS + MeSH 结构 |
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| 条件自动滚动 | §7.3（更新） | AgentTerminal 手动上滚时暂停 auto-scroll |
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| 状态管理确认 | §1.2, §7.2（更新） | 确认 React Query + useState，不引入 Zustand |
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| 降级展示 | §7.3（更新） | ResultsView 在 resultList=null 时仅展示报告 |
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**文档维护者：** 开发团队
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**最后更新：** 2026-02-22
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**文档状态：** ✅ v1.1 方案确认（含审查建议），待开发启动
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