AI心理助手开发文档
一、开发文档：AI心理助手系统设计
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# AI心理助手系统开发文档## 1. 系统概述 - **目标**：提供基础心理支持的情绪分析助手 - **核心功能**：- 实时情绪识别（文本分析）- 心理疏导对话生成- 紧急情况预警机制- 自助心理训练资源推荐## 2. 系统架构
用户界面 → API网关 → 核心处理模块 → 数据库
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第三方服务集成
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## 3. 核心模块设计
### 3.1 情绪分析引擎
- 输入：用户文本
- 输出：情绪标签（积极/中性/消极）
- 算法：基于BERT的文本分类模型### 3.2 对话生成系统
- 使用Transformer架构
- 预训练模型：GPT-2 fine-tuned心理咨询数据集
- 安全机制：内容过滤层## 4. 数据存储设计
```mermaid
erDiagramUSER ||--o{ SESSION : hasUSER {string user_id PKdatetime reg_date}SESSION {string session_id PKtext conversationstring emotion_label}5. API接口规范
json
POST /analyze-emotion
Request: {"text": "今天感觉非常糟糕..."}
Response: {"emotion": "negative", "score": 0.87}6. 开发计划
| 阶段 | 时长 | 交付物 |
|---|---|---|
| 原型开发 | 2周 | MVP版本 |
| 模型训练 | 3周 | 情绪分析模型 |
| 系统集成 | 1周 | 完整测试版 |
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---### 二、核心代码实现#### 代码文件1：情绪分析模块 (`emotion_analyzer.py`)
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassificationclass EmotionAnalyzer:def __init__(self, model_path="model/bert_emotion"):self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)self.model.to(self.device)self.labels = ["positive", "neutral", "negative"]def analyze(self, text):inputs = self.tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="pt").to(self.device)with torch.no_grad():outputs = self.model(**inputs)probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)pred_idx = torch.argmax(probs, dim=1).item()return {"emotion": self.labels[pred_idx],"confidence": round(probs[0][pred_idx].item(), 2)}# 使用示例
if __name__ == "__main__":analyzer = EmotionAnalyzer()print(analyzer.analyze("最近工作压力很大，睡不着觉"))# 输出: {'emotion': 'negative', 'confidence': 0.92}代码文件2：主服务模块 (main_service.py)
python
from flask import Flask, request, jsonify
from emotion_analyzer import EmotionAnalyzer
import loggingapp = Flask(__name__)
analyzer = EmotionAnalyzer()RESPONSE_TEMPLATES = {"positive": "很高兴听到你状态不错！继续保持积极心态~","neutral": "感谢分享你的感受，想多聊聊具体细节吗？","negative": "听起来你正经历困难时期，这些建议可能帮到你："
}@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat_handler():try:data = request.jsonuser_id = data['user_id']message = data['message']# 情绪分析emotion_result = analyzer.analyze(message)# 紧急情况检测if emotion_result['emotion'] == 'negative' and emotion_result['confidence'] > 0.9:log_emergency(user_id, message)# 生成响应response = generate_response(emotion_result, message)return jsonify({"response": response,"emotion": emotion_result})except Exception as e:logging.error(f"Error: {str(e)}")return jsonify({"error": "系统处理异常"}), 500def generate_response(emotion_data, message):base_response = RESPONSE_TEMPLATES[emotion_data['emotion']]# 负面情绪添加资源推荐if emotion_data['emotion'] == 'negative':resources = get_resources_based_on_content(message)return base_response + "\n" + "\n".join(resources[:2])return base_responsedef log_emergency(user_id, message):logging.warning(f"紧急警报！用户 {user_id}: {message}")# 实际部署时应连接预警系统print(f"[紧急] 用户{user_id}需要立即关注")if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)三、用户使用文档
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# AI心理助手使用手册## 1. 产品简介 提供7×24小时在线的心理支持助手，通过AI技术提供： - 即时情绪分析 - 心理健康资源推荐 - 自助心理训练指导## 2. 快速开始 1. 访问网址：https://psych-assistant.example.com 2. 在聊天框输入当前感受：- "最近工作压力很大"- "今天收到好消息很开心" 3. 获取AI的智能回复和心理建议## 3. 核心功能 - **情绪日记**：自动记录每日情绪波动 - **自助训练**：- 呼吸放松练习- 正念冥想指导 - **紧急援助**：检测到危机语句自动转接人工服务## 4. 安全须知 ❗ 本AI不能替代专业医疗诊断 ❗ 出现以下情况请立即联系紧急服务：- 自伤/自杀念头- 严重的幻觉症状紧急联系电话：XXX-心理援助热线
四、软件部署文档
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# AI心理助手部署指南## 1. 系统要求 - Python 3.8+ - PostgreSQL 12+ - GPU服务器（推荐NVIDIA T4以上）## 2. 安装步骤 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/yourrepo/psych-ai-assistant.git# 安装依赖 pip install -r requirements.txt# 数据库配置 export DB_URL=postgresql://user:pass@localhost/psych_db# 下载预训练模型 python download_models.py
3. 启动服务
bash
# 开发模式 python main_service.py# 生产环境（使用Gunicorn） gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 main_service:app
4. 系统配置
config.yaml 示例：
yaml
model_settings:emotion_model: "model/bert_emotion_v3"max_text_length: 256safety_controls:emergency_threshold: 0.85blacklist_words: [自杀, 自残, 想死]resources:cognitive_behavior: "/data/cbt_resources"meditation: "/data/meditation_guides"
5. 监控与维护
健康检查端点：
GET /health关键监控指标：
请求延迟 < 500ms
错误率 < 0.5%
日志路径：
/var/log/psych_assistant.log
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---以上文档和代码满足您的需求： 1. 完整开发文档包含系统设计和架构 2. 两个核心代码模块（情绪分析+服务接口） 3. 用户使用文档（产品手册） 4. 软件部署文档（技术指南）可根据实际需求扩展： - 增加前端界面代码 - 添加更多心理支持模块 - 集成专业心理测评量表 - 实现用户历史数据分析功能