Agent 链路评估

主要更新

医疗图片隐私

• 报告图片在聊天与报告列表中默认模糊展示，按住时才临时查看原图。
• 视觉识别结果会过滤姓名、身份证号、手机号、就诊卡号等个人信息。
• 链路追踪默认不采集医疗文本和图片，文本与图片需分别显式开启。

Agent 链路追踪与评估

• 使用 OpenInference 采集 LangGraph、模型与工具调用，并通过 OpenTelemetry OTLP 输出。
• 提供 Jaeger 本地观测配置，同时保留 LangSmith 兼容模式。
• 内置匿名 JSONL 回归样例、路由与工具选择本地评分，并可选接入 DeepEval。
• 评估任务与 Trace case ID 关联，便于从失败样例定位链路并验证迭代。

配套更新

• 聊天与视觉模型支持 ARK、OpenAI、DeepSeek、通义千问、智谱及自定义 OpenAI-compatible 服务。
• 补充配置示例、使用文档与 38 项确定性后端测试。

升级不包含破坏性配置变更，原有 ARK 配置保持兼容。

查看 v0.2.1...v0.3.0 完整变更

多模态报告药盒识别

✨ 新特性与重点升级 (Features)
多模态图片识别能力上线

新增 看报告 与 拍照问药 两类图片输入能力。用户可在聊天输入栏通过 + 上传检查报告、药盒或药品追溯码图片，系统会自动识别
图片内容并进入对应 AI Agent 流程。

图片报告解读

支持上传检查/检验报告图片，由火山多模态大模型提取报告类型、检查项目、数值、单位、参考范围、异常标记和报告日期，并自动
进入 报告解读模式，复用现有 report_agent 与 lab_interpreter 工具生成专业解读。

拍照问药与追溯码识别

支持上传药盒图片或追溯码图片，由多模态模型识别药品名称、通用名、规格、厂家、批准文号、有效期、用法用量、处方药属性等信
息，并自动进入 药管家模式，由 pharmacy_agent 生成用途、禁忌、注意事项和用药建议。

新增知识库功能

✨ 新特性与重点升级 (Features)
引入 RAG 知识库增强 (Retrieval-Augmented Generation): 为后端所有的 AI Agent 接入了 RAG 能力，极大提高了模型回答专业医疗和政策问题的准确性，显著降低了幻觉。
混合检索引擎: 在检索层实现了 BM25（精确匹配）与 密集向量语义检索（Dense MMR）的结合，通过 RRF (倒数排名融合) 机制，既能精准命中复杂的医学术语和指标，也能兼顾口语化的语义理解。
高可扩展的可插拔架构:
Embeddings 模型: 支持通过环境变量在 HuggingFace 本地模型（默认 BAAI/bge-small-zh-v1.5，支持离线运行）、OpenAI 以及字节跳动 ARK 之间自由切换。
向量数据库: 支持 Chroma (默认本地文件系统), FAISS, Qdrant, 以及 pgvector，适配从本地开发到生产部署的各种环境。
初始三大核心知识库:
medical_knowledge.md: 涵盖高血压、糖尿病、冠心病、感冒流感等常见疾病知识及常用非处方药品指南。
lab_reference.md: 收录血常规、血生化、尿常规等检验指标的标准参考范围及临床意义。
insurance_policies.md: 收录医保门诊/住院报销政策、异地就医备案流程、门特慢性病等本地化医保规定。