“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。
