HaHafeng
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- feat: ChatService集成DeepSeek-V3实现AI对话（390行） - feat: SessionMemory实现上下文记忆（最近3轮对话，170行） - feat: 意图识别支持REDCap数据查询（关键词匹配） - feat: REDCap数据注入LLM（queryRedcapRecord, countRedcapRecords, getProjectInfo） - feat: 解决LLM幻觉问题（基于真实数据回答，明确system prompt） - feat: 即时反馈（正在查询...提示） - test: REDCap查询测试通过（test0102项目，10条记录，ID 7患者详情） - docs: 创建Phase1.5开发完成记录（313行） - docs: 更新Phase1.5开发计划（标记完成） - docs: 更新MVP开发任务清单（Phase 1.5完成） - docs: 更新模块当前状态（60%完成度） - docs: 更新系统总体设计文档（v2.6） - chore: 删除测试脚本（test-redcap-query-for-ai.ts, check-env-config.ts） - chore: 移除REDCap测试环境变量（REDCAP_TEST_*） 技术亮点： - AI基于REDCap真实数据对话，不编造信息 - 从数据库读取项目配置，不使用环境变量 - 企业微信端测试通过，用户体验良好 测试通过： - 查询项目记录总数（10条） - 查询特定患者详情（ID 7） - 项目信息查询 - 上下文记忆（3轮对话） - 即时反馈提示 影响范围：IIT Manager Agent模块
83 lines
1.4 KiB
Python
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1.4 KiB
Python
"""简单的代码执行测试"""
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import requests
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import json
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# 测试数据
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test_data = [
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{"patient_id": "P001", "age": 25, "gender": "男"},
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{"patient_id": "P002", "age": 65, "gender": "女"},
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{"patient_id": "P003", "age": 45, "gender": "男"},
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]
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# 测试代码
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test_code = """
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df['age_group'] = df['age'].apply(lambda x: '老年' if x > 60 else '非老年')
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print(f"处理完成，共 {len(df)} 行")
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"""
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print("=" * 60)
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print("测试: Pandas代码执行")
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print("=" * 60)
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try:
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response = requests.post(
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"http://localhost:8000/api/dc/execute",
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json={"data": test_data, "code": test_code},
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timeout=10
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)
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print(f"\n状态码: {response.status_code}")
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result = response.json()
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print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
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if result.get("success"):
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print("\n✅ 代码执行成功！")
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print(f"结果数据: {len(result.get('result_data', []))} 行")
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print(f"执行时间: {result.get('execution_time', 0):.3f}秒")
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print(f"\n打印输出:\n{result.get('output', '')}")
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print(f"\n结果数据示例:")
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for row in result.get('result_data', [])[:3]:
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print(f" {row}")
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else:
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print(f"\n❌ 代码执行失败: {result.get('error')}")
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except Exception as e:
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print(f"\n❌ 测试异常: {str(e)}")
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