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
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887 B
Python
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887 B
Python
"""测试dc_executor模块"""
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print("测试dc_executor模块导入...")
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try:
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from services.dc_executor import validate_code, execute_pandas_code
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print("✅ 模块导入成功")
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# 测试验证功能
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print("\n测试validate_code...")
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result = validate_code("df['x'] = 1")
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print(f"✅ validate_code成功: {result}")
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# 测试执行功能
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print("\n测试execute_pandas_code...")
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test_data = [{"age": 25}, {"age": 65}]
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result = execute_pandas_code(test_data, "df['old'] = df['age'] > 60")
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print(f"✅ execute_pandas_code成功: success={result['success']}")
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if result['success']:
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print(f" 结果: {result['result_data']}")
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print("\n🎉 所有模块测试通过！")
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except Exception as e:
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print(f"❌ 测试失败: {e}")
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import traceback
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traceback.print_exc()
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