zion_agent/aicodes/README.md

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

conda create -n cardioenv python=3.10
conda activate cardioenv

2. 安装依赖包

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