Caution
仅供科研与教育用途——本系统不是医疗器械
EBM 5A 是实验性研究工具，未经任何监管机构批准为医疗器械。系统输出不能替代持证医疗专业人员的临床判断。任何推荐在用于临床决策前，必须由具备资质的临床医生独立审查。作者对依赖本系统输出所导致的任何患者伤害不承担任何责任。
TrueTruth 将一段普通的临床问题文本全自动转化为经过分级的、可独立核实的临床推荐。
系统实现国际通行的循证医学 5A 框架（Ask → Acquire → Appraise → Apply → Assess），以多智能体流水线 + ReAct 控制循环驱动，配合内置的高血压证据向量库（Hypertension RAG）提供结构化证据检索。
临床问题经 Ask（PICO 重写）→ Acquire（Agentic RAG 证据检索）→ Appraise（GRADE 证据评价）→ Apply（推荐生成）四阶段流转，全程由 Assess（HuatuoEvidence Evaluator）质量评估并在必要时回溯。
Web 界面（http://localhost:8080）：左侧 5A 流水线实时进度，右侧分级临床推荐与用药安全的流式输出。
- Docker Desktop 已安装并运行
- 一个 OpenAI 兼容的 LLM API Key
- 一个智谱 API Key（用于证据库检索的 Embedding）
系统要求
| 资源 | 最低 | 建议 |
|---|---|---|
| 内存 | 8 GB | 16 GB |
| 磁盘 | 6 GB 可用（预置证据库镜像 ~500MB + 依赖镜像） | 10 GB |
| 网络 | 可访问 LLM / 智谱 / PubMed API | — |
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/FreedomIntelligence/TrueTruth.git
cd TrueTruth
# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写以下必填项：
# LLM_API_KEY — 你的 LLM API Key
# LLM_BASE_URL — LLM API 地址
# LLM_MODEL — 模型名称
# ZHIPU_API_KEY — 智谱 API Key（用于证据库 Embedding）
# PUBMED_EMAIL — 你的邮箱（PubMed API 要求）
# 3. 一键启动
docker compose up
# 首次启动会自动拉取预置证据库镜像（~500MB），约需 3–5 分钟
# 浏览器打开 http://localhost:8080停止服务：
docker compose down
| 服务 | 说明 | 端口 |
|---|---|---|
qdrant |
向量数据库（预置高血压证据数据） | 6333 |
hypertensiondb |
证据检索 API | 8000（内部） |
backend |
EBM 5A 主服务（FastAPI） | 8000（内部） |
frontend |
Web 界面（Nginx） | 8080 |
适合需要修改代码或调试的开发者。
# 主项目
pip install -r requirements.txt -r requirements-web.txt
# 证据库服务
cd hypertension
pip install -e .
cd ..cd hypertension
docker compose up -d # 仅启动 Qdrant 容器
cd ..如果是首次使用，需要构建索引：
cd hypertension && hdb index rebuild --confirm这需要智谱 API Key 并耗时约 5–10 分钟。
# 终端 1：启动证据库 API
cd hypertension && hdb serve run --port 8000
# 终端 2：启动主后端
make dev-backend
# 终端 3：启动前端
make dev-frontend或使用 CLI 模式：
python src/main.py "68岁男性，高血压合并糖尿病，ACEI还是ARB？"所有配置在 .env 文件中，详见 .env.example 的注释。
| 变量 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
LLM_BASE_URL |
✅ | LLM API 地址 |
LLM_API_KEY |
✅ | LLM API Key |
LLM_MODEL |
✅ | 模型名称 |
PUBMED_EMAIL |
✅ | PubMed API 要求的邮箱 |
ZHIPU_API_KEY |
✅ | 智谱 Embedding API Key（证据库检索） |
FAST_LLM_MODEL |
❌ | Judge/Scheduling 用更快的模型，节省 ~30–40% 耗时 |
输入：68岁男性，高血压合并2型糖尿病，降压首选ACEI还是ARB？
[Ask] 问题解析完成 (route=full_pipeline, type=Therapy)
[Acquire] 检索到 3 篇文献
[Appraise] 证据质量评价完成 (3 篇)
[Apply] 推荐生成完成 (strength=Conditional, quality=Moderate)
[Assess] 质量评估完成 score=0.79 backtrack=False
★ 临床答案 ──────────────────────────────────────────────
A: 在无严重蛋白尿或肾功能不全（eGFR>60）的患者中，ACEI 与 ARB 在心血管事件、
肾功能恶化、血糖控制和不良反应方面无显著差异，两者均可作为一线选择。
优先 ARB（如缬沙坦）以避免干咳；合并蛋白尿>300mg/24h 时优先 ACEI。
推荐强度 : Conditional
证据质量 : Moderate
质量评分 : 0.79 / 1.0
参考文献 : [1] Cho M, et al. Scientific Reports. 2023.
[2] 依那普利说明书 [3] 缬沙坦说明书
完整输出还包含用药安全（禁忌/警告/相互作用/监测/妊娠）、Outcome 覆盖度、证据缺口与「何时立即就医」提示。
TrueTruth/
├── src/ # 核心多智能体引擎
│ ├── main.py # CLI 入口
│ ├── agents/ # 5A 各阶段 Agent
│ ├── coordinator/ # ReAct 主循环 + 安全门控
│ ├── judge/ # Judge LLM 评分
│ ├── scheduling/ # Scheduling LLM 决策
│ ├── tools/ # RAG 客户端
│ └── config/ # LLM 配置 + 提示词
│
├── web/ # Web 界面
│ ├── backend/ # FastAPI + SSE
│ └── frontend/ # React + Vite
│
├── hypertension/ # 高血压证据库子项目
│ ├── evidence/ # 证据源文件（.md）
│ ├── src/hypertensiondb/ # 检索服务代码
│ ├── Dockerfile # 证据库 API 镜像
│ └── docker-compose.yml # 单独启动 Qdrant 用
│
├── docker-compose.yml # 统一部署（4 个服务）
├── Dockerfile.backend # 主后端镜像
├── Dockerfile.frontend # 前端镜像
├── Dockerfile.qdrant # 预置数据的 Qdrant 镜像
├── .env.example # 配置模板
└── Makefile # 常用命令
make dev-backend # 启动后端（热重载）
make dev-frontend # 启动前端开发服务器
make dev # 前后端同时启动
make lint # 代码检查
make format # 自动格式化
make cli QUERY="..." # CLI 运行查询当你修改了 hypertension/evidence/ 中的证据文件后：
# 重建 Qdrant 索引（需智谱 API Key，耗时约 5–10 分钟）
cd hypertension
hdb index rebuild --confirm重建后即可在本地使用最新证据数据。
| 现象 | 可能原因与解决 |
|---|---|
docker compose up 报连接失败 |
Docker Desktop 未启动；启动后重试 |
| Acquire 阶段检索为空 / 报 RAG 不可用 | Qdrant 或证据库 API 未就绪；确认 6333 端口可访问，必要时 hdb index rebuild --confirm 重建索引 |
| 启动报 API 401 / 鉴权失败 | .env 中 LLM_API_KEY / ZHIPU_API_KEY 未填或失效 |
Windows 下 .env 中文乱码 |
用 UTF-8（无 BOM）保存 .env |
| 端口 8080 / 8000 被占用 | 关闭占用进程，或在 docker-compose.yml 中改映射端口 |
| 拉取 GitHub 缓慢 / 超时 | 网络波动，重试 git pull；或配置代理 |
详见 CHANGELOG.md。
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