1. 模块概述#

模块定位

AI模块是健康管理系统的智能核心，负责：

• 与DeepSeek API交互
• 生成个性化健康计划
• 解析和格式化计划数据

2. 核心设计#

# response2plan.py
class Plan:
    def __init__(self, thing, description, day, start_date, end_date):
        self.thing = thing
        self.description = description
        self.day = day
        self.start_date = start_date
        self.end_date = end_date

def parse_plans(input_text):
    """
    将输入的计划文本解析为 Plan 模型实例
    """
    plans = []
    lines = input_text.strip().split("\n")
    for line in lines:
        if line.startswith("p"):
            # 提取用户 ID 和周几
            user_id, content = line.split(":", 1)
            day = int(user_id[1])  # 提取 p1, p2 中的数字作为周几
            parts = [part.strip() for part in content.split(";")]
            # 过滤掉空字符串
            parts = [part for part in parts if part]
            if len(parts) >= 4:
                # 提取计划内容
                start_time = datetime.strptime(parts[0].strip(), "%H:%M").time()
                end_time = datetime.strptime(parts[1].strip(), "%H:%M").time()
                thing = parts[2].strip()
                description = parts[3].strip()

                # 创建 Plan 实例
                plan = Plan(
                    thing=thing,
                    description=description,
                    day=day,
                    start_date=start_time,
                    end_date=end_time,
                )
                plans.append(plan)
    return plans

# deepseek.py
def chat(user_id, information):
    """
    与DeepSeek API交互，生成健康计划
    """
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[
            {"role": "system", "content": prompt},
            {"role": "user", "content": f"User ID: {user_id}, Information: {information}"},
        ],
        stream=False,
        temperature=0.7
    )
    return response.choices[0].message.content

# 提示词构建
prompt1 = f"今天是{today}。"
prompt2 = "你是一个健康助手，下面我将给你用户的信息，你需要给出从今天开始一周的健康和饮食计划，要求有7天，每天有三个饮食规划和两个运动规划。要求标准化输出，其他额外内容不要。格式如下："
prompt3 = "请按照以下格式提供计划回复：每个任务以分号 (;) 分隔，任务的格式如下：p<day>: <starttime>; <endtime>; <task_name>; <task_description>; - <day>: 任务的天数标识，例如 \"p1\" 表示第 1 天。- <starttime>: 任务的开始时间，例如 \"08:00\"。- <endtime>: 任务的结束时间，例如 \"10:00\"。- <task_name>: 任务的名称，例如 \"晨跑\"。- <task_description>: 任务的详细描述，例如 \"在公园跑步 5 公里\"。示例回复：p1: 08:00; 10:00; 晨跑; 在公园跑步 5 公里; p2: 14:00; 16:00; 阅读; 阅读一本书;"
prompt = prompt1 + prompt2 + prompt3

3. 工作流程#

工作流程

1. 计划生成

   • 获取当前日期
   • 构建提示词
   • 调用DeepSeek API生成计划

2. 计划解析

   • 接收AI返回的文本
   • 按行分割处理
   • 提取关键信息
   • 创建Plan对象

4. 总结#

关键收获

• 掌握了AI计划生成的基本流程
• 理解了计划文本的解析方法
• 熟悉了与AI API的交互方式

注意事项

1. API调用

   • 确保API密钥安全
   • 控制调用频率
   • 处理可能的错误响应

2. 数据格式

   • 严格遵循约定的格式
   • 确保时间格式正确
   • 验证必要字段存在

NOTE

本模块展示了如何将AI技术整合到健康管理系统中，为开发者提供了一个完整的AI服务实现参考。建议开发者根据实际需求进行调整和优化。