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真实LLM集成完成报告

日期: 2025-11-21
任务: 将Mock AI替换为真实LLM调用
状态: ✅ 完成

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📋 背景

之前的状态

• ✅ 已完成 Prompt 设计（v1.0.0-MVP）
• ✅ 已实现 llmScreeningService.ts（真实LLM调用）
• ✅ 已完成测试框架和质量验证
• ❌ 问题: screeningService.ts 中使用 mockAIScreening 生成假数据

用户需求

从"设置与启动"页面上传真实文献数据后，使用真实的 DeepSeek 和 Qwen API 进行筛选，而不是模拟数据。

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✅ 完成内容

1. 修改 screeningService.ts

文件: backend/src/modules/asl/services/screeningService.ts

核心改动

引入真实LLM服务:

import { llmScreeningService } from './llmScreeningService.js';

替换处理逻辑:

// ❌ 旧代码（Mock）
const result = await mockAIScreening(projectId, literature);

// ✅ 新代码（真实LLM）
const screeningResult = await llmScreeningService.dualModelScreening(
  literature.id,
  literature.title,
  literature.abstract,
  picoCriteria,
  inclusionCriteria,
  exclusionCriteria,
  [models[0], models[1]],
  screeningConfig?.style || 'standard',
  literature.authors,
  literature.journal,
  literature.publicationYear
);

新增功能

1. 从项目读取PICOS标准:

   const project = await prisma.aslScreeningProject.findUnique({
     where: { id: projectId },
   });
   
   const picoCriteria = project.picoCriteria;
   const inclusionCriteria = project.inclusionCriteria;
   const exclusionCriteria = project.exclusionCriteria;
   

2. 支持自定义模型选择:

   const models = screeningConfig?.models || ['deepseek-chat', 'qwen-max'];
   

3. 详细日志记录:

   logger.info('Processing literature', {
     literatureId: literature.id,
     title: literature.title?.substring(0, 50) + '...',
   });
   

4. 结果映射到数据库格式:

   const dbResult = {
     projectId,
     literatureId: literature.id,
     // DeepSeek结果
     dsModelName: screeningResult.deepseekModel,
     dsPJudgment: screeningResult.deepseek.judgment.P,
     // ... 完整的字段映射
   };
   

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🔄 完整流程

用户操作流程

1. 访问"设置与启动"页面
   ↓
2. 填写 PICOS 标准
   ↓
3. 上传 Excel 文献列表（例如：199篇）
   ↓
4. 点击"开始AI初筛"
   ↓
5. 后端自动处理：
   a. 创建项目
   b. 导入文献
   c. 启动筛选任务
   ↓
6. 真实LLM处理（每篇约10-15秒）
   a. 调用 DeepSeek API
   b. 调用 Qwen API
   c. 对比结果，检测冲突
   d. 保存到数据库
   ↓
7. 前端自动跳转到"审核工作台"
   ↓
8. 显示真实的AI筛选结果

技术流程

前端: TitleScreeningSettings.tsx
  ↓ POST /api/v1/asl/literatures/import
  
后端: literatureController.ts
  ↓ importLiteratures()
  ↓ startScreeningTask()
  
后端: screeningService.ts
  ↓ processLiteraturesInBackground()
  ↓ for each literature:
      ↓ llmScreeningService.dualModelScreening()
      
后端: llmScreeningService.ts
  ↓ Promise.all([
      screenWithModel('deepseek-chat', ...),
      screenWithModel('qwen-max', ...),
    ])
  
后端: LLMFactory
  ↓ getAdapter('deepseek-v3')
  ↓ getAdapter('qwen3-72b')
  
真实API调用
  ↓ DeepSeek API
  ↓ Qwen API
  
结果保存
  ↓ AslScreeningResult 表
  
前端: ScreeningWorkbench.tsx
  ↓ GET /api/v1/asl/projects/:projectId/screening-results
  ↓ 显示真实结果

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⏱️ 性能预期

单篇文献处理时间

步骤	耗时（串行）
DeepSeek API 调用	5-10秒
Qwen API 调用	5-10秒
结果保存	0.1秒
总计	10-20秒

批量处理时间（199篇）

模式	耗时	说明
串行处理	33-66分钟	当前实现（避免API限流）
并发处理（3个）	11-22分钟	可选优化（需测试）
并发处理（10个）	3-7分钟	风险：可能触发API限额

当前策略: 串行处理（稳定优先）

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🎯 与Mock数据的对比

Mock 数据（旧）

// ❌ 假数据
dsPEvidence: "模拟证据: 研究人群与PICO中的P标准匹配"
dsReason: "基于标题和摘要分析，该文献符合纳入标准。"
dsConclusion: randomConclusion() // 随机！

// 特点：
- 1秒完成199篇
- 证据都是"模拟证据"
- 判断结果随机生成

真实LLM（新）

// ✅ 真实数据
dsPEvidence: "This study included adult patients with type 2 diabetes mellitus aged 18 years or older, which matches the population criteria."
dsReason: "The study population consists of T2DM patients, the intervention is an SGLT2 inhibitor (empagliflozin), the comparator is placebo, and the study design is a randomized controlled trial. All PICO criteria are met. The study reports on cardiovascular outcomes including MACE, heart failure hospitalization, and cardiovascular death, which are the outcomes of interest."
dsConclusion: "include" // AI真实判断！

// 特点：
- 33-66分钟完成199篇
- 证据引用文献原文
- 判断基于Prompt v1.0.0-MVP
- 准确率：60%（首次测试）

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🔍 数据验证

验证方法

cd AIclinicalresearch/backend
node check-data.mjs

预期输出（真实数据）

🔬 筛选结果样本:
  [1] 文献: Assessment of Thrombectomy versus Combined...
      DeepSeek: include (P:match, I:partial, C:mismatch, S:match)
      Qwen:     exclude (P:mismatch, I:mismatch, C:partial, S:match)
      冲突状态: conflict
      是否有证据: DeepSeek=true, Qwen=true  ✅

  证据示例:
  - dsPEvidence: "The study population consists of..."
  - qwenPEvidence: "Patients with acute ischemic stroke..."

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📊 质量保障

已实现的质量措施

1. JSON Schema 验证:

   • 所有LLM输出必须通过Schema验证
   • 不合格的输出会被拒绝

2. 错误处理:

   • 单篇文献失败不影响整体任务
   • 详细错误日志记录

3. 进度追踪:

   • 每10篇更新一次进度
   • 实时统计成功/冲突/失败数

4. 可追溯性:

   • 记录原始LLM输出（rawOutput）
   • 记录Prompt版本（promptVersion）
   • 记录处理时间（aiProcessedAt）

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🚀 测试步骤

Step 1: 准备测试数据

使用现有测试文件:
- PICOS: docs/.../测试案例的PICOS、纳入标准、排除标准.txt
- Excel: docs/.../Test Cases.xlsx (199篇文献)

Step 2: 执行测试

1. 启动后端: cd backend && npm run dev
2. 启动前端: cd frontend-v2 && npm run dev
3. 访问: http://localhost:3001
4. 填写PICOS + 上传Excel
5. 点击"开始AI初筛"
6. 等待30-60分钟（199篇×20秒）
7. 查看审核工作台

Step 3: 验证结果

cd backend
node check-data.mjs

检查项:

• 所有文献都有筛选结果
• 证据不再是"模拟证据"
• 证据包含文献原文引用
• 判断理由详细且符合逻辑
• 冲突检测准确（conclusion不同）

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⚠️ 注意事项

API密钥配置

确保环境变量已配置:

# .env
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxx
QWEN_API_KEY=sk-xxxxx

API限流

• DeepSeek: 60 RPM（每分钟请求数）
• Qwen: 60 RPM

当前策略: 串行处理，不会触发限流

成本估算

• DeepSeek: ~$0.001/次 × 199 = $0.20
• Qwen: ~$0.001/次 × 199 = $0.20
• 总计: $0.40 / 次完整测试

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💡 优化建议

短期优化（Week 2 - Day 4-5）

1. 并发控制: 改为3个并发（33分钟 → 11分钟）
2. 进度显示: 前端轮询显示进度百分比
3. 错误重试: 失败的文献自动重试1次

中期优化（Week 3）

1. 消息队列: 使用Bull Queue异步处理
2. 批量优化: 使用批量API接口（如果有）
3. 缓存机制: 相同文献不重复筛选

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📁 相关文件

修改的文件

• backend/src/modules/asl/services/screeningService.ts ⭐

依赖的文件（已存在）

• backend/src/modules/asl/services/llmScreeningService.ts
• backend/src/modules/asl/schemas/screening.schema.ts
• backend/prompts/asl/screening/v1.0.0-mvp.txt
• backend/src/common/llm/adapters/LLMFactory.ts

测试文件

• backend/scripts/test-llm-screening.ts
• backend/scripts/test-samples/asl-test-literatures.json

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🎉 成果总结

已实现

✅ 真实LLM调用替换Mock数据
✅ 从项目读取PICOS标准
✅ 双模型并行筛选
✅ 冲突检测与标记
✅ 完整的日志追踪
✅ 错误处理机制

待优化

⚠️ 处理时间较长（30-60分钟）
⚠️ 串行处理（可改为并发）
⚠️ 前端进度显示（需优化轮询频率）

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🔗 参考文档

• Prompt设计与测试完成报告
• 卒中数据泛化测试报告
• 任务分解

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报告人: AI Assistant
日期: 2025-11-21
版本: v1.0.0