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2025-11-19 20:08:13 +08:00

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Ollama AI 健康预测集成指南

概述

本文档详细介绍了如何在 ljwx-boot 健康管理系统中集成 Ollama AI 模型 ljwx-health-enhanced:latest 来实现智能健康预测和建议功能。

架构图

前端 (ljwx-admin)     后端 (ljwx-boot)      AI模型服务
┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐
│ AI模型管理界面   │──→│ THealthPrediction│──→│ Ollama Service  │
│ /health/ai-models│   │ Controller       │   │ :3333           │
└─────────────────┘   └─────────────────┘   └─────────────────┘
         │                       │                       │
         │              ┌─────────────────┐              │
         └─────────────→│ OllamaHealth    │←─────────────┘
                        │ PredictionService│
                        └─────────────────┘
                                 │
                        ┌─────────────────┐
                        │ 健康数据查询    │
                        │ UserHealthData  │
                        │ HealthBaseline  │
                        └─────────────────┘

核心功能

1. 健康预测 (Health Prediction)

  • 接口: POST /t_health_prediction/ai/predict
  • 功能: 基于用户历史健康数据预测未来趋势
  • 参数:
    • userId: 用户ID
    • days: 预测天数 (默认7天)
  • 返回: 健康趋势、风险因子、关键指标、置信度等

2. 健康建议 (Health Advice)

  • 接口: POST /t_health_prediction/ai/advice
  • 功能: 生成个性化健康改善建议
  • 参数:
    • userId: 用户ID
    • healthIssues: 特定健康问题 (可选)
  • 返回: 生活方式建议、风险预防、短期计划、长期目标等

3. 批量预测 (Batch Prediction)

  • 接口: POST /t_health_prediction/ai/batch-predict
  • 功能: 为多个用户批量生成健康预测
  • 参数:
    • userIds: 用户ID列表
    • days: 预测天数
  • 返回: 用户ID到预测结果的映射

4. 模型管理 (Model Management)

  • 接口: GET /t_health_prediction/ai/models
  • 功能: 获取可用AI模型列表
  • 接口: GET /t_health_prediction/ai/health
  • 功能: 检查AI服务健康状态

技术实现

后端组件

1. OllamaHealthPredictionService

@Service
public class OllamaHealthPredictionService {
    
    // 配置参数
    @Value("${ollama.api.url:http://192.168.1.83:3333}")
    private String ollamaApiUrl;
    
    @Value("${ollama.model.name:ljwx-health-enhanced:latest}")
    private String modelName;
    
    // 核心方法
    public HealthPredictionResult generateHealthPrediction(Long userId, Integer days);
    public HealthAdviceResult generateHealthAdvice(Long userId, List<String> healthIssues);
    public boolean checkOllamaHealth();
    public List<String> getAvailableModels();
}

2. 数据收集和处理

  • UserHealthContext: 用户健康数据上下文
  • 数据源: UserHealthData (健康数据) + HealthBaseline (健康基线)
  • 统计计算: 平均值、范围、趋势分析

3. AI 提示词构建

  • 结构化的医学专业提示词
  • 包含用户基本信息、健康数据统计、基线信息
  • 要求返回JSON格式的结构化结果

前端组件

1. AI 模型管理界面

  • 路径: /src/views/health/ai-models/index.vue
  • 功能:
    • 服务状态监控
    • 可用模型列表显示
    • 预测和建议功能测试
    • 结果可视化展示

2. API 服务层

// /src/service/api/health/ai-prediction.ts
export const aiPredictionApi = {
  predict: (userId: number, days: number = 7),
  advice: (userId: number, healthIssues?: string[]),
  getAvailableModels: (),
  checkHealth: (),
  batchPredict: (userIds: number[], days: number = 7)
};

3. 集成点

  • 在健康预测页面 (/health/prediction) 添加 "AI预测" 按钮
  • 点击按钮打开模型管理弹窗
  • 支持实时测试和结果查看

配置文件

application.yml

# Ollama 健康预测配置
ollama:
  api:
    url: ${OLLAMA_API_URL:http://192.168.1.83:3333}
  model:
    name: ${OLLAMA_MODEL_NAME:ljwx-health-enhanced:latest}
  prediction:
    timeout: ${OLLAMA_PREDICTION_TIMEOUT:30000}
  connection:
    timeout: ${OLLAMA_CONNECTION_TIMEOUT:30000}
  read:
    timeout: ${OLLAMA_READ_TIMEOUT:60000}

环境变量支持

  • OLLAMA_API_URL: Ollama 服务地址
  • OLLAMA_MODEL_NAME: 使用的模型名称
  • OLLAMA_PREDICTION_TIMEOUT: 预测超时时间
  • OLLAMA_CONNECTION_TIMEOUT: 连接超时时间
  • OLLAMA_READ_TIMEOUT: 读取超时时间

部署和使用

1. 前置条件

  • Ollama 服务运行在 http://192.168.1.83:11434 (标准端口)
  • 模型 ljwx-health-enhanced:latest 已加载 ✅
  • ljwx-boot 系统正常运行 ✅

2. 启动服务

# 启动后端服务
cd ljwx-boot
./run-local.sh start

# 启动前端服务
cd ljwx-admin
npm run dev

3. 访问功能

  1. 登录 ljwx-admin 管理系统
  2. 导航到 "健康管理" → "健康预测"
  3. 点击 "AI预测" 按钮
  4. 在弹出的模型管理界面中:
    • 查看服务状态
    • 测试预测功能
    • 查看建议结果

4. 快速测试

# 运行AI集成测试脚本
cd /Users/brunogao/work/codes/917/release
./test_ai_integration.sh

# 手动API测试
curl -X GET "http://localhost:9998/t_health_prediction/ai/health"
curl -X POST "http://localhost:9998/t_health_prediction/ai/predict?userId=1&days=7"
curl -X POST "http://localhost:9998/t_health_prediction/ai/advice?userId=1"

# 基础测试接口
curl -X GET "http://localhost:9998/ai_test/ping"
curl -X POST "http://localhost:9998/ai_test/mock-predict?userId=1&days=7"

# 直接测试Ollama模型
curl -X POST http://192.168.1.83:11434/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "ljwx-health-enhanced:latest", "prompt": "你好", "stream": false}'

数据流程

预测流程

  1. 数据收集: 从数据库收集用户最近30天健康数据
  2. 上下文构建: 计算统计信息，获取健康基线
  3. 提示词生成: 构建医学专业的AI提示词
  4. 模型调用: 调用Ollama模型进行推理
  5. 结果解析: 解析JSON结果，提取关键信息
  6. 响应返回: 返回结构化的预测结果

建议流程

  1. 健康评估: 分析用户当前健康状态
  2. 问题识别: 识别潜在健康风险和改善点
  3. 方案生成: 生成个性化的改善建议
  4. 计划制定: 制定短期和长期健康计划
  5. 优先级排序: 根据重要性和可行性排序

错误处理

常见错误

  1. 连接失败: Ollama服务不可用

    • 检查服务状态: curl http://192.168.1.83:3333/api/tags
    • 检查网络连接

  2. 模型未找到: 指定的模型不存在

    • 确认模型已正确加载
    • 检查模型名称配置

  3. 数据不足: 用户健康数据太少

    • 提示用户需要更多数据
    • 使用默认建议

  4. 解析失败: AI返回格式不正确

    • 使用原始响应作为后备
    • 记录详细错误日志

日志监控

# 查看相关日志
tail -f logs/ljwx-boot.log | grep -E "(Ollama|AI|🔮|📝)"

性能优化

1. 缓存策略

  • 用户健康数据缓存30分钟
  • 健康基线缓存1小时
  • AI预测结果缓存6小时

2. 批量处理

  • 支持批量用户预测
  • 避免重复数据查询
  • 并发控制防止过载

3. 超时控制

  • 连接超时: 30秒
  • 读取超时: 60秒
  • 预测超时: 30秒

扩展性

1. 多模型支持

  • 配置多个AI模型
  • 模型负载均衡
  • A/B测试支持

2. 自定义提示词

  • 可配置的提示词模板
  • 特定场景的专用提示词
  • 多语言支持

3. 结果后处理

  • 医学知识库验证
  • 建议可行性评估
  • 个性化调整

安全考虑

1. 数据隐私

  • 敏感信息脱敏
  • 最小化数据传输
  • 访问权限控制

2. API安全

  • 身份验证和授权
  • 请求频率限制
  • 输入参数验证

3. 模型安全

  • 提示词注入防护
  • 输出内容检查
  • 错误信息过滤

维护和监控

1. 健康检查

  • 定期检查AI服务状态
  • 监控响应时间和成功率
  • 自动故障切换

2. 数据质量

  • 监控预测准确性
  • 用户反馈收集
  • 模型效果评估

3. 系统监控

  • API调用统计
  • 错误率监控
  • 性能指标追踪

总结

本集成实现了 ljwx-boot 健康管理系统与 Ollama AI 模型的深度融合，提供了：

✅ 完整的API接口: 支持预测、建议、批量处理等功能 ✅ 友好的管理界面: 可视化的模型管理和测试工具 ✅ 灵活的配置: 支持环境变量和动态配置 ✅ 健壮的错误处理: 完善的异常处理和降级方案 ✅ 良好的扩展性: 支持多模型和自定义扩展

通过这个集成，用户可以：

  • 获得基于AI的个性化健康预测
  • 接收智能的健康改善建议
  • 进行批量的健康风险评估
  • 实时监控AI服务状态

这为ljwx健康管理平台增加了强大的AI能力，提升了用户体验和健康管理的智能化水平。

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