AI心理助手开发文档

一、开发文档：AI心理助手系统设计

markdown

# 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
│
第三方服务集成

text

## 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
erDiagram
    USER ||--o{ SESSION : has
    USER {
        string user_id PK
        datetime reg_date
    }
    SESSION {
        string session_id PK
        text conversation
        string 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

text

---

### 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, BertForSequenceClassification

class 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 logging

app = 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.json
        user_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"}), 500

def 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_response

def 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

markdown

# 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

markdown

# 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: 256

safety_controls:
  emergency_threshold: 0.85
  blacklist_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

text

---

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