# CardioAI - 心血管疾病智能辅助系统

## 项目概述
本项目是一个多模块应用，集成了数据可视化(Streamlit)、机器学习预测(XGBoost/Flask)和AI语音问答(DeepSeek/cosyVoice)。

## 项目结构
```
F:\Project\PythonProject\zion_agent\
├── .env                    # 环境配置文件
├── data\                   # 数据文件目录
│   └── 心血管疾病.xlsx    # 心血管疾病数据集
├── aicodes\               # 源代码根目录
│   ├── requirements.txt   # 项目依赖包列表
│   ├── data\             # 项目数据目录
│   ├── module1_dashboard\ # 模块1: Streamlit数据可视化
│   ├── module2_predictor\ # 模块2: Flask+XGBoost预测模型
│   │   └── templates\    # Flask模板文件
│   └── module3_voice_assistant\ # 模块3: AI语音问答系统
│       └── templates\    # 语音问答模板文件
```

## 环境配置

### 1. 创建Conda虚拟环境
```bash
conda create -n cardioenv python=3.10
conda activate cardioenv
```

### 2. 安装依赖包
```bash
cd aicodes
pip install -r requirements.txt
```

### 3. 配置环境变量
在 `.env` 文件中配置必要的API密钥和参数：
```
# 示例配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here
```

## 各模块说明

### Module 1: 数据可视化看板 (Streamlit)
- 位置: `module1_dashboard/`
- 功能: 心血管疾病数据可视化分析
- 技术栈: Streamlit + Plotly + Pandas

### Module 2: 疾病预测模型 (Flask + XGBoost)
- 位置: `module2_predictor/`
- 功能: 心血管疾病风险预测
- 技术栈: Flask + XGBoost + Scikit-learn

### Module 3: AI语音问答助手
- 位置: `module3_voice_assistant/`
- 功能: 基于语音的智能问答系统
- 技术栈: DeepSeek API + cosyVoice + LangChain

## 下一步操作
1. 将 `心血管疾病.xlsx` 数据文件放入 `data/` 目录
2. 根据需要配置 `.env` 文件中的API密钥
3. 开始开发各个模块的功能

## 开发说明
- 请严格按照给定的文件路径进行开发
- 数据文件路径: `F:\Project\PythonProject\zion_agent\data\心血管疾病.xlsx`
- 配置文件路径: `F:\Project\PythonProject\zion_agent\.env`
- 代码根目录: `F:\Project\PythonProject\zion_agent\aicodes`