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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
60 lines
1.4 KiB
TypeScript
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TypeScript
import { ApiProperty } from '@nestjs/swagger';
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import { RecognitionStatusEnum } from '../enums/recognition-status.enum';
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import { RecognitionResultDto } from './recognition-result.dto';
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/**
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* 药物识别状态响应 DTO
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*/
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export class RecognitionStatusDto {
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@ApiProperty({
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description: '任务ID',
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example: 'task_user123_1234567890',
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||
})
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taskId: string;
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||
@ApiProperty({
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description: '识别状态',
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enum: RecognitionStatusEnum,
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example: RecognitionStatusEnum.ANALYZING_PRODUCT,
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||
})
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status: RecognitionStatusEnum;
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||
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@ApiProperty({
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description: '当前步骤描述',
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example: '正在识别药品基本信息...',
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||
})
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currentStep: string;
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@ApiProperty({
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description: '进度百分比(0-100)',
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example: 40,
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})
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progress: number;
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||
@ApiProperty({
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description: '识别结果（仅在状态为completed时返回）',
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type: RecognitionResultDto,
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required: false,
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||
})
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result?: RecognitionResultDto;
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@ApiProperty({
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description: '错误信息（仅在状态为failed时返回）',
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example: '图片无法识别，请提供更清晰的照片',
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required: false,
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||
})
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errorMessage?: string;
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@ApiProperty({
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||
description: '创建时间',
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example: '2025-01-20T12:00:00.000Z',
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||
})
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||
createdAt: Date;
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||
|
||
@ApiProperty({
|
||
description: '完成时间（仅在completed或failed时返回）',
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||
example: '2025-01-20T12:01:30.000Z',
|
||
required: false,
|
||
})
|
||
completedAt?: Date;
|
||
} |