app.py

import gradio as gr
from huggingface_hub import InferenceClient
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"  # 中国大陆加速
# 部署后查看 Logs 标签页的输出
import sys
from importlib.util import find_spec

def verify_environment():
    # 检查 Python 版本
    if sys.version_info < (3, 7):
        raise RuntimeError("需要 Python 3.7 或更高版本")

    # 检查关键依赖
    for package in ["tenacity", "gradio"]:
        if not find_spec(package):
            raise ModuleNotFoundError(f"缺失关键依赖: {package}")

    # 检查环境变量
    if "HF_TOKEN" not in os.environ:
        print("警告: 未设置HF_TOKEN环境变量，模型调用可能会失败")
        
    # 打印版本信息
    try:
        from importlib.metadata import version
        print(f"Tenacity 版本: {version('tenacity')}")
        print(f"Gradio 版本: {version('gradio')}")
    except ImportError:
        from pkg_resources import get_distribution
        print(f"Tenacity 版本: {get_distribution('tenacity').version}")
        print(f"Gradio 版本: {get_distribution('gradio').version}")

if __name__ == "__main__":
    verify_environment()

# 使用 Hugging Face Inference API 调用云端模型（无需本地加载）
import os
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

# 安全地获取token，如果不存在则使用空字符串
hf_token = os.environ.get("HF_TOKEN", "")
client = InferenceClient(token=hf_token)

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10))
def safe_model_call(prompt):
    try:
        print(f"尝试调用模型，使用token长度: {len(hf_token)}")
        print(f"使用的HF_ENDPOINT: {os.environ.get('HF_ENDPOINT', '默认')}")
        
        # 优先使用通用大模型，因为它们生成能力更强
        try:
            # 首先尝试使用通用大模型
            return client.text_generation(
                prompt=prompt,
                model="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf",  # 强大的通用大模型
                max_new_tokens=500,  # 增加输出长度
                temperature=0.7,  # 适中的温度，平衡创造性和准确性
                repetition_penalty=1.1,
                do_sample=True,
                top_p=0.9
            )
        except Exception as llama_error:
            print(f"Llama模型调用失败: {str(llama_error)}")
            
            # 尝试使用另一个通用大模型
            try:
                return client.text_generation(
                    prompt=prompt,
                    model="Qwen/Qwen-72B-Chat",  # 阿里的大模型，支持中文
                    max_new_tokens=500,
                    temperature=0.7,
                    repetition_penalty=1.1
                )
            except Exception as qwen_error:
                print(f"Qwen模型调用失败: {str(qwen_error)}")
                
                # 尝试使用医疗专业模型
                try:
                    return client.text_generation(
                        prompt=prompt,
                        model="epfl-llm/meditron-7b",  # 医疗领域专用模型
                        max_new_tokens=300,
                        temperature=0.3,
                        repetition_penalty=1.2,
                        do_sample=True,
                        top_p=0.9
                    )
                except Exception as meditron_error:
                    print(f"Meditron模型调用失败: {str(meditron_error)}")
                    
                    # 最后尝试使用小模型
                    return client.text_generation(
                        prompt=prompt,
                        model="bigscience/bloomz-7b1",  # 备选
                        max_new_tokens=300,
                        temperature=0.5,
                        repetition_penalty=1.2
                    )
    except Exception as e:
        error_type = type(e).__name__
        error_msg = str(e)
        print(f"模型调用失败: {error_type} - {error_msg}")
        
        # 检查是否是认证错误
        if "401" in error_msg or "unauthorized" in error_msg.lower() or "authentication" in error_msg.lower():
            print("可能是认证问题，请检查HF_TOKEN是否正确设置")
        # 检查是否是网络错误
        elif "timeout" in error_msg.lower() or "connection" in error_msg.lower():
            print("可能是网络连接问题")
        # 检查是否是模型不可用
        elif "not found" in error_msg.lower() or "404" in error_msg:
            print("模型可能不存在或不可用")
            
        raise

# 添加一个简单的本地备用模式
def local_fallback_response(query):
    """当API调用失败时提供基本的本地响应"""
    query = query.lower()
    
    # 处理烫伤情况
    if any(keyword in query for keyword in ["烫伤", "烧伤", "烫到", "烫着"]):
        return """对于烫伤的紧急处理，请按以下步骤操作：

**第一步：立即冷却**
1. 立即将烫伤部位置于冷自来水下冲洗10-15分钟
2. 水温应为凉水或微凉水，不要使用冰水或冰块（可能会加重组织损伤）
3. 如果无法将烫伤部位放在水下，可以用浸湿的冷毛巾敷在烫伤处

**第二步：评估烫伤程度**
- 一度烫伤：皮肤发红，轻微肿胀，有疼痛感
- 二度烫伤：皮肤起水泡，明显红肿，疼痛明显
- 三度烫伤：皮肤呈白色、棕色或黑色，可能没有疼痛感（因为神经已损伤）

**第三步：处理伤口**
1. 轻度烫伤（一度）：
   - 冷却后，可以涂抹芦荟凝胶或专用烫伤药膏
   - 用干净的纱布轻轻覆盖
2. 中度烫伤（二度）：
   - 不要刺破水泡
   - 用干净的纱布轻轻覆盖
   - 不要使用棉花或有绒毛的材料
3. 严重烫伤（三度）：
   - 立即就医，不要自行处理

**禁忌事项**：
- 不要在烫伤处涂抹牙膏、酱油、油脂等民间偏方
- 不要刺破水泡
- 不要使用冰块直接接触烫伤处
- 不要在严重烫伤处涂抹任何药物，应立即就医

**何时就医**：
- 任何三度烫伤
- 面积较大的二度烫伤（大于手掌大小）
- 烫伤位于面部、手、脚、生殖器或关节处
- 烫伤后出现感染迹象（如红肿加剧、有脓液、发热）
- 婴幼儿的任何烫伤

这些是基本的急救措施，如果情况严重，请立即就医。"""

    # 处理呛水/窒息情况
    if any(keyword in query for keyword in ["呛水", "窒息", "噎住", "喉咙卡"]):
        return """对于呛水或窒息的紧急处理，请按以下步骤操作：

**呛水处理**：
1. 如果孩子能够咳嗽、说话或呼吸：
   - 鼓励他们咳嗽，帮助排出呛入的水
   - 不要拍打背部，让自然咳嗽将水排出
   - 密切观察呼吸情况

2. 如果孩子无法咳嗽、说话或呼吸（窒息）：
   - 对于1岁以上儿童：执行海姆立克急救法（腹部冲击法）
     a. 站在孩子身后，双臂环抱孩子腰部
     b. 一只手握拳，拇指侧抵住孩子上腹部（肚脐上方，胸骨下方）
     c. 另一只手抓住拳头
     d. 快速向内上方挤压5次
     e. 重复直到异物排出或孩子失去意识

   - 对于1岁以下婴儿：
     a. 将婴儿面朝下放在您的前臂上，头低于躯干
     b. 用手掌根部在婴儿背部肩胛骨之间拍打5次
     c. 如果异物未排出，将婴儿翻过来，面朝上放在您的前臂上
     d. 用两根手指在胸骨中央（乳头连线下方）按压5次
     e. 交替进行背部拍打和胸部按压，直到异物排出

3. 如果孩子失去意识：
   - 立即拨打急救电话
   - 开始心肺复苏（CPR）

**窒息处理**（食物或异物）：
- 步骤与上述呛水窒息处理相同

**注意事项**：
- 任何严重呛水事件后，即使症状消失，也应就医检查
- 如果孩子在呛水后出现呼吸困难、持续咳嗽、发热或异常嗜睡，应立即就医
- 预防呛水：监督儿童游泳，教导安全饮食习惯，避免在进食时玩耍或奔跑

这些是基本的急救措施，如果情况严重，请立即就医或拨打急救电话。"""

    # 处理发烧情况
    if any(keyword in query for keyword in ["发烧", "发热", "体温高"]):
        return """对于儿童发烧的处理，请按以下指导操作：

**评估体温**：
- 轻度发热：37.5°C-38°C
- 中度发热：38.1°C-39°C
- 高热：39.1°C以上

**家庭处理措施**：
1. **保持水分摄入**：
   - 鼓励孩子多喝水，防止脱水
   - 可以提供稀释的果汁或电解质饮料

2. **物理降温**：
   - 穿着轻薄、透气的衣物
   - 保持室温舒适，不要过热
   - 可以用温水（不是冷水）擦拭额头、腋下、颈部和腹股沟
   - 避免使用酒精擦拭

3. **药物降温**（在医生指导下）：
   - 对于38.5°C以上的发热，可以考虑使用对乙酰氨基酚或布洛芬
   - 严格按照年龄和体重给药
   - 不要同时使用多种退热药
   - 不要给18岁以下儿童使用阿司匹林（可能导致瑞氏综合征）

**何时就医**：
- 3个月以下婴儿：任何发热都应立即就医
- 3-6个月婴儿：体温超过38°C
- 6个月-2岁儿童：体温超过39°C，或发热持续超过24小时
- 任何年龄：
  - 发热伴随剧烈头痛、颈部僵硬、皮疹、呼吸困难、持续呕吐或腹泻
  - 孩子异常嗜睡、烦躁或对周围环境反应迟钝
  - 发热持续超过3天
  - 孩子看起来非常不适或您感到担忧

**注意事项**：
- 发热本身是身体对抗感染的自然反应，不一定需要立即降温
- 观察孩子的整体状态比单纯看体温更重要
- 确保孩子充分休息
- 记录体温变化、用药情况和其他症状，以便向医生报告

这些是基本的家庭护理建议，如有疑虑，请咨询医生。"""

    # 处理擦伤、流血等急救情况
    if any(keyword in query for keyword in ["擦伤", "擦破", "流血", "出血", "伤口", "摔倒", "摔伤"]):
        return """对于擦伤和轻微流血的紧急处理，请按以下步骤操作：

**第一步：保持冷静**
- 安抚小孩情绪，保持冷静

**第二步：清洁伤口**
1. 用清水或生理盐水轻轻冲洗伤口，去除污垢和异物
2. 如果没有流动水，可以使用干净的瓶装水
3. 用温和的肥皂和水清洗伤口周围的皮肤，但避免肥皂直接接触开放性伤口

**第三步：止血**
1. 用干净的纱布或干净的布轻轻按压伤口
2. 保持压力约5-10分钟，直到出血停止
3. 如果血液浸透了纱布，不要移除它，而是在上面再加一层

**第四步：消毒处理**
1. 使用医用酒精、碘伏或双氧水等消毒液轻轻擦拭伤口周围（不要直接涂在开放性伤口上）
2. 可以使用无刺激性的抗菌药膏涂抹在伤口上

**第五步：包扎保护**
1. 用干净的创可贴或纱布覆盖伤口
2. 如果是较大的伤口，使用绷带轻轻包扎，但不要太紧

**注意事项**：
- 如果伤口较深、面积较大、异物无法清除，或者持续出血超过15分钟，应立即就医
- 观察伤口是否有感染迹象（如红肿、疼痛加剧、有脓液或发热），如有这些症状应及时就医
- 确认小孩的破伤风疫苗接种情况，如果超过5年未接种且伤口较深或被污染，应咨询医生是否需要接种破伤风疫苗

这些是基本的急救措施，如果情况严重，请立即就医。"""
    
    # 详细的失眠响应
    if "失眠" in query or "睡不着" in query or "睡眠" in query:
        days_match = None
        if "三天" in query or "3天" in query:
            days_match = "三天"
        elif "两天" in query or "2天" in query:
            days_match = "两天"
        elif "一周" in query or "7天" in query:
            days_match = "一周"
        elif "长期" in query or "慢性" in query:
            days_match = "长期"
        
        response = f"""关于{'持续'+days_match+'的' if days_match else ''}失眠问题，我可以提供以下专业建议：

**症状分析**：
失眠是指难以入睡、维持睡眠困难、早醒或睡眠质量差的情况。{'连续'+days_match+'的失眠可能会导致白天疲劳、注意力不集中、情绪波动等问题。' if days_match else '失眠会导致白天疲劳、注意力不集中、情绪波动等问题。'}

**可能的原因**：
1. 心理因素：压力、焦虑、抑郁或其他情绪问题
2. 生活习惯：不规律的睡眠时间、白天小睡过多
3. 环境因素：噪音、光线、温度不适宜
4. 电子设备使用：睡前使用手机、电脑等发光设备
5. 饮食因素：睡前摄入咖啡因、酒精或大量食物
6. 身体不适：疼痛、呼吸问题或其他身体不适

**建议措施**：
1. **建立规律的睡眠时间表**：
   - 每天同一时间上床和起床，包括周末
   - 避免白天长时间小睡，如需小睡，控制在30分钟以内

2. **优化睡眠环境**：
   - 保持卧室安静、黑暗和凉爽
   - 使用舒适的床垫和枕头
   - 考虑使用白噪音机器或耳塞来屏蔽干扰噪音

3. **改善睡前习惯**：
   - 睡前1-2小时避免使用电子设备
   - 建立放松的睡前仪式，如温水浴、阅读、冥想或轻柔的伸展运动
   - 避免睡前进行激烈运动或处理紧张事务

4. **注意饮食**：
   - 睡前4-6小时避免摄入咖啡因
   - 睡前避免大量饮水，减少夜间起床
   - 睡前避免大量或重口味食物
   - 限制酒精摄入，虽然酒精可能帮助入睡，但会影响睡眠质量

5. **放松技巧**：
   - 尝试深呼吸练习：吸气4秒，屏息7秒，呼气8秒
   - 渐进性肌肉放松：依次绷紧然后放松身体各部位肌肉
   - 引导冥想或正念练习

**何时就医**：
- {'由于失眠已持续'+days_match+'，建议咨询医生，特别是如果它影响了您的日常生活和工作' if days_match else '如果失眠持续超过两周，或严重影响日常生活，应咨询医生'}
- 如果失眠伴随其他症状，如呼吸暂停、剧烈打鼾、夜间出汗、心悸等
- 如果您怀疑失眠可能与其他健康问题或药物副作用有关

**预防建议**：
- 保持规律的体育锻炼，但避免睡前3小时内进行
- 管理日间压力，可以通过冥想、瑜伽或其他放松技巧
- 限制白天的咖啡因摄入
- 保持健康的生活方式和饮食习惯

希望这些信息对您有所帮助。请记住，这只是一般性建议，不能替代专业医疗咨询。如果失眠问题持续或严重，建议咨询医生或睡眠专家。"""
        return response
    
    # 详细的头痛响应
    if "头痛" in query:
        days_match = None
        if "三天" in query or "3天" in query:
            days_match = "三天"
        elif "两天" in query or "2天" in query:
            days_match = "两天"
        elif "一天" in query or "1天" in query:
            days_match = "一天"
        
        response = f"""关于{'持续'+days_match+'的' if days_match else ''}头痛问题，我可以提供以下建议：

**可能的原因**：
- 紧张性头痛：由压力、焦虑或肌肉紧张引起
- 偏头痛：常伴有对光、声音敏感，有时伴随恶心
- 脱水：体内水分不足可导致头痛
- 睡眠不足或睡眠质量差
- 眼睛疲劳：长时间用眼或需要更新眼镜处方
- 感染：如感冒、流感或鼻窦感染

**建议措施**：
1. 休息：在安静、黑暗的房间休息
2. 水分补充：确保充分饮水
3. 热/冷敷：在疼痛部位使用热敷或冷敷
4. 按摩：轻轻按摩太阳穴或颈部
5. 非处方止痛药：如对乙酰氨基酚或布洛芬（请按说明使用）
6. 减轻压力：尝试放松技巧如深呼吸或冥想

**注意事项**：
- {'由于头痛已持续'+days_match+'，建议咨询医生' if days_match else '如果头痛持续超过3天，应咨询医生'}
- 如果头痛非常剧烈、突然发作或伴随其他症状（如发热、颈部僵硬、视力问题、意识混乱），请立即就医
- 定期头痛需要专业医生评估

希望这些信息对您有所帮助。请记住，这只是一般性建议，不能替代专业医疗咨询。"""
        return response
    
    # 其他关键词匹配
    responses = {
        "发烧": """关于发热问题：

**可能的原因**：
- 感染（病毒、细菌）
- 免疫反应
- 疫苗接种后反应
- 其他炎症反应

**建议措施**：
1. 休息：保持充分休息
2. 水分补充：多喝水防止脱水
3. 降温：使用退热药物（如对乙酰氨基酚）
4. 轻便衣物：穿着轻便，避免过热

**注意事项**：
- 如果体温超过38.5°C，可以使用退烧药
- 高烧（39°C以上）或持续发热超过3天应就医
- 如果发热伴随严重症状（如呼吸困难、剧烈头痛、意识模糊），请立即就医

请记住，这只是一般性建议，不能替代专业医疗咨询。""",

        "咳嗽": """关于咳嗽问题：

**可能的原因**：
- 上呼吸道感染（感冒、流感）
- 过敏
- 哮喘
- 胃酸反流
- 环境刺激物

**建议措施**：
1. 保持水分摄入：多喝温水
2. 使用蜂蜜柠檬水：可缓解喉咙刺激
3. 湿度：使用加湿器增加空气湿度
4. 非处方止咳药：根据咳嗽类型选择

**注意事项**：
- 如果咳嗽持续超过2周，应咨询医生
- 如果咳嗽伴有血痰、呼吸困难、高热或胸痛，请立即就医
- 夜间咳嗽加重或影响睡眠也需要医疗关注

请记住，这只是一般性建议，不能替代专业医疗咨询。""",

        "疫苗": "疫苗接种后出现接种部位疼痛、轻微发热是正常反应，通常会在几天内消失。如出现严重过敏反应或高烧，应立即就医。",
        "感冒": "感冒通常会自行痊愈，建议多休息、多喝水、可使用非处方药缓解症状。如症状加重或持续一周以上，请咨询医生。",
        "腹痛": "腹痛可能由多种原因引起，如消化不良、胃肠炎等。建议注意饮食、避免辛辣刺激食物。如果疼痛剧烈或伴随其他症状，请咨询医生。",
        "过敏": "避免接触过敏原，可使用抗组胺药缓解症状。如果出现呼吸困难等严重症状，请立即就医。"
    }
    
    # 检查查询中是否包含关键词
    for keyword, response in responses.items():
        if keyword in query:
            return response
    
    # 默认回复
    return """您好，我是AI医疗助手。我可以提供一些基本的健康建议，但不能替代专业医生的诊断。

为了给您提供更有针对性的建议，请尽量详细描述您的症状，包括：
- 症状的具体表现
- 持续时间
- 是否有加重或缓解因素
- 是否尝试过任何缓解方法

对于任何严重或持续的健康问题，建议您咨询专业医生获取准确诊断和治疗方案。"""

def medical_chat(user_input, history):
    # 检查是否是紧急情况，如果是，直接使用本地备用响应
    emergency_keywords = ["摔倒", "摔伤", "流血", "出血", "擦伤", "擦破", "伤口", 
                         "烫伤", "烧伤", "烫到", "烫着", 
                         "呛水", "窒息", "噎住", "喉咙卡",
                         "急救", "紧急", "立即", "马上"]
    
    if any(keyword in user_input.lower() for keyword in emergency_keywords):
        print(f"检测到紧急情况关键词，直接使用本地备用响应")
        return local_fallback_response(user_input)
    
    # 构建更详细的医学对话提示词，针对通用大模型进行优化
    system_prompt = """你是一位经验丰富的医生，专注于提供准确、客观、专业且详细的医疗建议。
请根据患者描述的症状，提供科学的建议和可能的解决方案。

你的回答应该：
1. 基于医学事实和科学证据
2. 详细全面，包含充分的解释和建议
3. 使用通俗易懂的语言，避免过于专业的术语
4. 在必要时建议患者就医
5. 不做确定性的诊断，因为这需要面诊和检查
6. 不推荐具体的药品品牌
7. 不要说"给你开药"，因为你不能开处方
8. 提供深入的分析和多方面的建议，而不是简单的答复

回答结构应包含：
- 症状分析：解释患者描述的症状可能意味着什么
- 可能的原因：列出几种可能导致这些症状的常见原因
- 建议措施：提供3-5个具体的自我管理建议
- 何时就医：明确说明在什么情况下患者应该寻求专业医疗帮助
- 预防建议：如何预防类似问题再次发生

对于紧急情况（如外伤、烫伤、窒息等），请提供清晰的急救步骤和注意事项。

请记住，你的建议仅供参考，不能替代专业医生的面诊。每个回答都应该全面、详细、有条理，就像一位真正的医生会提供的那种深入建议。"""
    
    # 构建完整的提示词
    prompt = f"{system_prompt}\n\n患者：{user_input}\n医生："
    
    try:
        # 尝试调用云端模型
        print(f"发送到模型的提示: {prompt}")
        
        # 检查是否有有效的token
        if not hf_token.strip():
            print("HF_TOKEN未设置，使用本地备用模式")
            return local_fallback_response(user_input)
            
        response = safe_model_call(prompt)
        print(f"模型原始响应: {response}")
        
        # 检查响应是否为空
        if not response:
            print("模型返回空响应，使用本地备用模式")
            return local_fallback_response(user_input)
            
        # 检查响应类型并适当处理
        if isinstance(response, str):
            # 如果响应是字符串，直接处理
            doctor_response = response
        else:
            # 如果响应是其他类型的对象，尝试获取文本内容
            # 这取决于InferenceClient的返回类型
            print(f"响应类型: {type(response)}")
            try:
                # 尝试不同的属性或方法来获取文本
                if hasattr(response, 'generated_text'):
                    doctor_response = response.generated_text
                elif hasattr(response, 'text'):
                    doctor_response = response.text
                else:
                    # 尝试将响应转换为字符串
                    doctor_response = str(response)
            except Exception as e:
                print(f"处理响应时出错: {str(e)}，使用本地备用模式")
                return local_fallback_response(user_input)
        
        print(f"处理后的响应: {doctor_response}")
        
        # 增强响应质量检测
        low_quality_indicators = [
            "没药", "不知道", "开点", "开药", "处方药", "非处方药", 
            "既然是", "那就", "我就给你", "吧", "呢", "哦", "呀",
            "简单", "随便", "试试看", "看看", "应该没事"
        ]
        
        # 检查响应质量
        if len(doctor_response.strip()) < 100:  # 增加最小长度要求
            print(f"响应太短: '{doctor_response}'，使用本地备用模式")
            return local_fallback_response(user_input)
            
        # 检查是否包含低质量指标
        for indicator in low_quality_indicators:
            if indicator in doctor_response:
                print(f"响应包含低质量指标 '{indicator}': '{doctor_response}'，使用本地备用模式")
                return local_fallback_response(user_input)
                
        # 检查是否包含足够的医疗建议内容
        medical_advice_indicators = ["建议", "可以", "应该", "如果", "症状", "原因", "方法", "帮助", "改善"]
        has_medical_advice = any(indicator in doctor_response for indicator in medical_advice_indicators)
        
        if not has_medical_advice:
            print(f"响应缺乏医疗建议: '{doctor_response}'，使用本地备用模式")
            return local_fallback_response(user_input)
        
        # 如果响应中没有"医生："，则直接返回整个响应
        if "医生：" not in doctor_response:
            # 添加安全过滤
            if "死亡" in doctor_response or "癌症" in doctor_response:
                return "⚠️ 请及时联系线下医疗机构进行专业诊断！"
            return doctor_response
            
        # 提取医生回复部分
        doctor_response = doctor_response.split("医生：")[-1].strip()
        
        # 添加安全过滤
        if "死亡" in doctor_response or "癌症" in doctor_response:
            return "⚠️ 请及时联系线下医疗机构进行专业诊断！"
        
        return doctor_response
    except Exception as e:
        print(f"调用模型时出错: {str(e)}，使用本地备用模式")
        return local_fallback_response(user_input)

# 构建 Gradio 界面
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css="""
    /* 使用CSS选择器定位提交按钮并将其移到右侧 */
    .gradio-container .submit-btn {
        position: absolute;
        right: 10px;
        bottom: 10px;
    }
""") as demo:
    gr.Markdown("# 🏥 专业医疗咨询助手")
    gr.Markdown("### 本系统提供基于AI的医疗咨询服务，仅供参考，不能替代专业医生的诊断")
    
    with gr.Column():
        gr.Markdown("### 请描述您的症状或健康问题")
        chat_interface = gr.ChatInterface(
            fn=medical_chat,
            examples=[
                "咳嗽一周了，有什么缓解方法？", 
                "经常失眠怎么调理？",
                "孩子有轻微发烧，需要去医院吗？"
            ],
            title="症状咨询",
            chatbot=gr.Chatbot(height=500)
        )
        
        with gr.Accordion("医疗免责声明", open=True):
            gr.Markdown("""
            ### 📋 医疗免责声明
            
            1. 本系统提供的信息仅供参考，不构成医疗建议、诊断或治疗方案
            2. 本系统不能替代专业医疗人员的面诊和专业判断
            3. 如遇紧急情况，请立即前往医院就诊或拨打急救电话
            4. 系统可能无法识别所有医疗紧急情况，请谨慎使用
            5. 使用本系统即表示您理解并接受以上声明
            """)
        
        with gr.Accordion("常见医疗问题", open=False):
            gr.Markdown("""
            ### 常见医疗问题解答
            
            **头痛**
            - 轻度头痛可以休息、按摩太阳穴或服用非处方止痛药
            - 如果头痛剧烈、持续时间长或伴随其他症状，请咨询医生
            
            **发热**
            - 轻度发热(38°C以下)可多喝水、休息并使用退烧药
            - 高烧(38°C以上)或持续发热超过3天应就医
            
            **咳嗽**
            - 保持水分摄入，可使用非处方止咳药
            - 如果咳嗽持续超过2周或伴有血痰，请咨询医生
            
            **疫苗接种后反应**
            - 接种部位疼痛、轻微发热是正常反应
            - 如出现严重过敏反应或高烧，应立即就医
            """)
        
        with gr.Accordion("使用说明", open=False):
            gr.Markdown("""
            ### 💡 使用说明
            
            1. 请简明扼要地描述您的症状或健康问题
            2. 尽量提供症状的持续时间、严重程度等相关信息
            3. 系统会根据您的描述提供一般性的健康建议
            4. 如果系统无法提供有用的建议，请尝试重新描述您的问题
            5. 对于复杂或严重的健康问题，请务必咨询专业医生
            """)
            
        with gr.Accordion("系统状态", open=False):
            hf_token_status = "✅ 已设置" if "HF_TOKEN" in os.environ and os.environ.get("HF_TOKEN", "").strip() else "❌ 未设置"
            gr.Markdown(f"- HF_TOKEN: {hf_token_status}")
            gr.Markdown(f"- HF_ENDPOINT: {os.environ.get('HF_ENDPOINT', '默认')}")
            
            if hf_token_status == "❌ 未设置":
                gr.Markdown("""
                ### ⚠️ 警告：未设置HF_TOKEN
                请在Hugging Face Spaces的设置中添加HF_TOKEN环境变量。
                
                1. 前往 [Hugging Face](https://huggingface.co/settings/tokens) 创建访问令牌
                2. 在Spaces设置中添加环境变量HF_TOKEN，值为你的访问令牌
                3. 重新部署应用
                """)

# 启动应用（Hugging Face Spaces 会自动处理）
print("启动应用...")
demo.launch(debug=True)  # 启用调试模式以获取更多错误信息