“工欲善其事必先利其器。”这一周我们的项目迈出了关键的第一步。作为一名数媒专业的学生面对技术开发我的底子其实并不算厚实。在项目启动之初除了Python稍微熟悉一些像FastAPI、Redis、PostgreSQL这些后端名词对我而言都是全新的概念。但为了能够顺利推进项目这周我只能逼着自己去“恶补”相关知识。好在借助AI工具和B站上的视频教程我边学边练总算理清了基本的开发思路并一步步把后端的项目框架搭建了起来。本周的第一项任务是与医学院进行对接。沟通进行得比较顺利我们成功拿到了核心的业务资源两篇医患沟通剧本以及一套SEGUE评价体系。这些资料将作为后续系统对话和评分的重要依据。接下来的重头戏是技术框架的搭建。在后端方面我最终选定了Python FastAPI作为基础框架搭配Redis处理缓存并使用PostgreSQL作为数据库。理清架构后为了让团队其他成员也能顺利上手我连夜把环境配置的步骤整理并发布到了Gitee上并在晚上抽空协助大家完成了本地开发环境的配置。在测试后端接口的过程中目前主要实现了以下几个核心功能api/chat对话接口用于调用大模型进行实时对话对话记录会同步写入PostgreSQL数据库中。api/chat/clear清空缓存用于清理Redis缓存中的聊天上下文方便调试和测试。api/chat/finish结束对话用户结束聊天后系统会基于SEGUE标准进行初步的评估打分并清空当前缓存。目前的评分逻辑还比较基础后续还需要对Prompt进行深入的调整和优化。在前端方面我们选择使用UE5.6.1作为游戏引擎。为了让前端能够与后端服务进行数据交互我借助了VaRest插件来实现网络通信并利用UMG制作了简单的交互UI把后端的接口初步串联了起来。至于评价系统的展示界面由于时间精力有限我暂时留给负责前端的其他组员来继续完善。回看这一周虽然由于专业背景的原因过程有些手忙脚乱但基本框架总算是搭起来了。接下来我们的任务依然繁重后端需要深入结合剧本和SEGUE评分标准来优化Prompt并着手构建医学相关的知识库与关键词体系。前端需要落实语音输入输出功能并把SEGUE评分结果的UI界面制作出来。美术将使用Metahuman创建第一个患者的数字人形象并完成动作绑定同时搭建好用于交互的诊室场景。路要一步一步走下周继续努力。