app.py

import gradio as gr
import time
import random

# 创建Gradio界面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 医学AI助手")
    gr.Markdown("基于GRPO微调的医学模型，可以回答医学相关问题并提供详细的推理过程和答案。")
    gr.Markdown("⚠️ 注意：当前为演示模式，未加载实际模型。回答为模拟生成，仅供界面展示。")
    
    chatbot = gr.Chatbot(height=500)
    msg = gr.Textbox(placeholder="请输入您的医学问题...", label="问题")
    clear = gr.Button("清除对话")
    
    # 预设的医学回答模板
    medical_templates = [
        """<reasoning>
对于"{question}"这个问题，我需要从以下几个方面进行分析：
1. 症状描述的完整性和特点
2. 可能的病因和相关疾病
3. 需要考虑的鉴别诊断
4. 建议的检查和治疗方案

基于提供的信息，这可能与以下几种情况有关：
- 常见病因A及其特点
- 可能的并发症B及其表现
- 需要排除的严重情况C
</reasoning>

<answer>
针对您描述的"{question}"问题，这是一个模拟的医学回答。在实际部署时，这里会显示由医学模型生成的专业回答，包含详细的分析和建议。

请注意，这只是一个界面演示，没有加载实际的医学模型。真实的医学建议应当由专业医生提供。
</answer>""",

        """<reasoning>
关于"{question}"，我需要考虑：
1. 患者的基本情况（年龄、性别、既往史）
2. 症状的持续时间和严重程度
3. 是否有加重或缓解因素
4. 相关的实验室和影像学检查结果

可能的诊断包括：
- X疾病：特点是...
- Y综合征：通常表现为...
- Z病变：需要通过...检查确诊
</reasoning>

<answer>
这是一个关于"{question}"的模拟医学回答。实际部署时，这里将显示由经过GRPO训练的医学模型生成的专业回答。

该演示界面目前未连接到实际模型，仅用于展示用户界面的功能和交互方式。
</answer>"""
    ]
    
    def respond(message, chat_history):
        if not message:
            return "", chat_history
        
        # 模拟思考时间
        yield "", chat_history + [("", "思考中...")]
        time.sleep(1)
        
        # 随机选择一个模板并填充问题
        template = random.choice(medical_templates)
        bot_message = template.format(question=message)
        
        # 格式化输出
        formatted_response = bot_message.replace("<reasoning>", "<b>推理过程：</b><br>")
        formatted_response = formatted_response.replace("</reasoning>", "<br><br>")
        formatted_response = formatted_response.replace("<answer>", "<b>最终答案：</b><br>")
        formatted_response = formatted_response.replace("</answer>", "")
        
        # 模拟打字效果
        chat_history.append((message, ""))
        for i in range(1, len(formatted_response), 10):
            time.sleep(0.05)
            chat_history[-1] = (message, formatted_response[:i])
            yield "", chat_history
        
        chat_history[-1] = (message, formatted_response)
        return "", chat_history
    
    def clear_chatbot():
        return None
    
    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
    clear.click(clear_chatbot, None, chatbot)

demo.launch(share=True)