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构建了从照片到药品档案的自动化处理流程，通过GLM多模态大模型实现药品信息的智能采集： 核心能力： - 创建任务追踪表 t_medication_recognition_tasks 存储识别任务状态 - 四阶段渐进式分析：基础识别→人群适配→成分解析→风险评估 - 提供三个REST端点支持任务创建、进度查询和结果确认 - 前端可通过轮询方式获取0-100%的实时进度反馈 - VIP用户免费使用，普通用户按次扣费 技术实现： - 利用GLM-4V-Plus模型处理多角度药品图像（正面+侧面+说明书） - 采用GLM-4-Flash模型进行文本深度分析 - 异步任务执行机制避免接口阻塞 - 完整的异常处理和任务失败恢复策略 - 新增AI_RECOGNITION.md文档详细说明集成方式 同步修复： - 修正会员用户AI配额扣减逻辑，避免不必要的次数消耗 - 优化APNs推送中无效设备令牌的检测和清理流程 - 将服药提醒的提前通知时间从15分钟缩短为5分钟
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818 B
TypeScript
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TypeScript
import { ApiProperty } from '@nestjs/swagger';
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||
import { IsString, IsNotEmpty, IsOptional } from 'class-validator';
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/**
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* 创建药物识别任务 DTO
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*/
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export class CreateRecognitionTaskDto {
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@ApiProperty({
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description: '正面图片URL（必需）',
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example: 'https://cdn.example.com/medications/front_001.jpg',
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||
})
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@IsString()
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@IsNotEmpty()
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frontImageUrl: string;
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||
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||
@ApiProperty({
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description: '侧面图片URL（必需）',
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example: 'https://cdn.example.com/medications/side_001.jpg',
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||
})
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@IsString()
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@IsNotEmpty()
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sideImageUrl: string;
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||
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@ApiProperty({
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description: '辅助面图片URL（可选，如说明书）',
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||
example: 'https://cdn.example.com/medications/auxiliary_001.jpg',
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||
required: false,
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||
})
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@IsString()
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@IsOptional()
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auxiliaryImageUrl?: string;
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} |