diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..ce9a845
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,145 @@
+# CardioAI - 心血管疾病智能辅助系统
+
+CardioAI 是一个多模块智能辅助系统，集成了数据可视化、机器学习预测和 AI 语音问答功能，旨在为心血管疾病的预防和管理提供科学支持。
+
+## 项目结构
+
+```
+D:\AI_Coding
+├── data/                # 数据文件目录
+│   └── 心血管疾病.xlsx    # 心血管疾病数据集
+├── module1_dashboard/   # 数据可视化模块
+│   └── cardio_dashboard.py  # Streamlit 应用
+├── module2_predictor/   # 机器学习预测模块
+│   ├── templates/       # 前端模板
+│   │   └── index.html   # 预测界面
+│   ├── app.py           # Flask API 后端
+│   ├── train_and_save.py # 模型训练脚本
+│   └── cardio_predictor_model.pkl # 训练好的模型
+├── module3_voice_assistant/ # AI 语音问答模块
+│   ├── templates/       # 前端模板
+│   │   └── voice_index.html # 语音助手界面
+│   └── voice_assistant_app.py # Flask 后端
+├── aicodes/             # 参考代码和配置
+│   ├── .env             # 环境变量配置
+│   ├── llm_streaming.py # LLM 流式调用示例
+│   └── 语音合成CosyVoice.md # 语音合成参考文档
+├── requirements.txt     # 项目依赖
+└── README.md            # 项目说明文档
+```
+
+## 环境配置
+
+### 1. 创建并激活 Conda 虚拟环境
+
+```bash
+# 创建虚拟环境
+conda create -n cardioenv python=3.10
+
+# 激活虚拟环境
+conda activate cardioenv
+```
+
+### 2. 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 3. 配置环境变量
+
+在 `aicodes/.env` 文件中配置以下环境变量：
+
+```env
+# DeepSeek API 配置
+DEEPSEEK_API_KEY1=your_deepseek_api_key
+base_url1=https://api.deepseek.com/v1
+
+# DashScope API 配置 (用于 CosyVoice)
+DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key
+```
+
+## 模块启动方法
+
+### 1. 数据可视化模块 (Streamlit)
+
+```bash
+# 在项目根目录执行
+streamlit run module1_dashboard/cardio_dashboard.py
+```
+
+访问地址：`http://localhost:8501`
+
+### 2. 机器学习预测模块 (Flask)
+
+#### 第一步：训练模型
+
+```bash
+# 在项目根目录执行
+python module2_predictor/train_and_save.py
+```
+
+#### 第二步：启动 API 服务
+
+```bash
+# 在项目根目录执行
+python module2_predictor/app.py
+```
+
+访问地址：`http://localhost:5000`
+
+### 3. AI 语音问答模块 (Flask)
+
+```bash
+# 在项目根目录执行
+python module3_voice_assistant/voice_assistant_app.py
+```
+
+访问地址：`http://localhost:5001`
+
+## 功能说明
+
+### 数据可视化模块
+- 数据清洗和特征工程
+- 交互式数据筛选（年龄、性别、疾病状态）
+- 年龄分布和 BMI 类别对心血管疾病影响的可视化
+- 实时数据统计和风险率计算
+
+### 机器学习预测模块
+- 基于 XGBoost 的心血管疾病预测
+- 完整的特征预处理 pipeline
+- 实时预测 API 接口
+- 用户友好的预测表单界面
+
+### AI 语音问答模块
+- 集成 DeepSeek 大模型作为专业心血管健康顾问
+- 使用 CosyVoice 实现文字到语音的转换
+- 语音自动播放功能
+- 专业的心血管健康知识问答
+
+## 技术栈
+
+- **数据处理**：Pandas, NumPy, Scikit-learn
+- **机器学习**：XGBoost, Joblib
+- **数据可视化**：Streamlit, Plotly Express
+- **Web 框架**：Flask
+- **大模型**：DeepSeek (LangChain)
+- **语音合成**：CosyVoice (DashScope)
+- **环境管理**：Conda, Python-dotenv
+
+## 注意事项
+
+1. 确保已配置正确的 API Key 才能使用 AI 语音问答功能
+2. 数据文件 `心血管疾病.xlsx` 必须存在于 `data/` 目录中
+3. 首次运行机器学习预测模块时需要先训练模型
+4. 所有模块需要在激活的 `cardioenv` 虚拟环境中运行
+
+## 项目维护
+
+- **数据更新**：可直接替换 `data/心血管疾病.xlsx` 文件
+- **模型更新**：重新运行 `train_and_save.py` 脚本
+- **依赖更新**：修改 `requirements.txt` 文件后重新安装
+
+## 许可证
+
+本项目仅供学习和研究使用。