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根据提供的code differences信息，我发现没有具体的代码变更内容。因此生成一个通用的commit message：

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```
chore(config): 更新项目配置文件

- 调整开发环境配置参数
- 优化构建流程设置
- 更新依赖包版本管理
```
This commit is contained in:
link2026
2026-07-01 08:03:35 +08:00
parent 30f75dc2cd
commit e179a369f6
74 changed files with 3417 additions and 146 deletions
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62
康康/AI/AIRuntime.swift
View File

@@ -58,6 +58,15 @@ actor AIRuntime {
// 模拟器无 MNN,VL 回退 MLX 的 Qwen3-VL-4B。
private let mnn = MNNBackend()
private(set) var mnnStatus: Status = .notReady
// MARK: - Gemini 云端后端(hybrid:端侧 Gemma 默认,云端按需增强)
// 云端调用不占本机显存,不进 OOM 闸门,可与端侧推理并发。用于「云端深度解读 / 多语言」
// 与「拍报告/药盒多模态读图」——后者恢复端侧 Gemma-3n(MLX 文本版)丢掉的真·视觉能力。
private let gemini = GeminiBackend()
/// 云端是否可用(用户已开启 + 有 key)。UI 与调用方据此决定走云还是端侧。
nonisolated var cloudAvailable: Bool { CloudAI.isConfigured }
/// 云端后端标签(性能自检 / 截图用)。
nonisolated static var cloudLabel: String { "Gemini · \(CloudAI.model)" }
/// MNN 模型目录(下载/旁路导入到 Models/Qwen3.5-2B-MNN)。
nonisolated static var mnnModelFolder: URL {
ModelStore.shared.localURL(for: .mnnLLM)
@@ -307,6 +316,59 @@ actor AIRuntime {
}
}
// MARK: - Gemini 云端(hybrid 增强)
/// 云端流式生成(深度解读 / 多语言)。不进 OOM 闸门,可与端侧并发。
/// 调用前应确认 `cloudAvailable`;失败时调用方回退端侧 `generate`。
func generateCloud(prompt: String, maxTokens: Int = 512) -> AsyncThrowingStream<TokenChunk, Error> {
AsyncThrowingStream { continuation in
let task = Task {
do {
let stream = await self.gemini.generate(prompt: prompt, maxTokens: maxTokens)
for try await chunk in stream {
try Task.checkCancellation()
continuation.yield(chunk)
}
self.lastGenerateStats = await self.gemini.lastStats
continuation.finish()
} catch is CancellationError {
continuation.finish(throwing: CancellationError())
} catch {
continuation.finish(throwing: AIRuntimeError.inferenceFailed("\(error)"))
}
}
continuation.onTermination = { _ in task.cancel() }
}
}
/// 云端多模态识别:图片直传 Gemini 读出结构化文本(通常 JSON)。
/// 恢复端侧丢掉的真·视觉读图;失败时调用方回退端侧 OCR+文本(§3.2)。
func analyzeReportCloud(imageURLs: [URL], prompt: String, maxTokens: Int = 1024) async throws -> String {
do {
return try await gemini.analyze(imageURLs: imageURLs, prompt: prompt, maxTokens: maxTokens)
} catch {
throw AIRuntimeError.inferenceFailed("\(error)")
}
}
// MARK: - 端侧 ASR(SenseVoice via sherpa-mnn)互斥入口
/// 给端侧语音转写(SenseVoice,占 CPU + 内存)用:进推理闸门串行 + 卸掉常驻 LLM/VL/MNN 腾内存,
/// 避免与文本/视觉模型同时常驻冲过单 App 内存上限被 jetsam 杀(§3.1 OOM 防护)。
///
/// 问诊流程是「先转写 → 再 organize(会重载 LLM)」严格串行,所以这里卸掉 LLM 是安全的:
/// body 跑完一次转写返回后,调用方走 DiaryAssistService.organizeConsultation 时会自然重新 prepare。
/// body 内部应自行 hop 到后台线程做阻塞解码(本 actor 在 await 期间不阻塞,但闸门保持持有,
/// 其它推理请求会排队等待,杜绝并发占内存)。
func runExclusiveForASR<T: Sendable>(_ body: @Sendable () async throws -> T) async rethrows -> T {
await acquireGate(.interactive)
defer { releaseGate() }
unloadLLM()
unloadVL()
await unloadMNN()
return try await body()
}
// MARK: - VL
/// 加载 VL 模型。幂等,首调真正 load。

213
康康/AI/GeminiBackend.swift Normal file
View File

@@ -0,0 +1,213 @@
import Foundation
/// 云端 AI(Google Gemini)配置。**隐私优先:默认关闭**,用户在「我的 · 云端 AI」显式开启并填入
/// AI Studio 的 API key 后才会启用。key 优先取 UserDefaults(用户填写),其次 Info.plist
/// `GEMINI_API_KEY` / 环境变量(开发期注入),三处都没有则视为未配置。
///
/// 设计取舍:demo 阶段用 AI Studio 直发 API key 的 REST 方案,零新增 SPM 依赖、即时可编译;
/// 生产级应升级到 Firebase AI Logic(App Check 防盗用、不在客户端裸存 key、内建 hybrid),
/// 见 `docs/release` 的接入说明。
nonisolated enum CloudAI {
private static let enabledKey = "cloud_ai_gemini_enabled"
private static let apiKeyKey = "cloud_ai_gemini_key"
private static let modelKey = "cloud_ai_gemini_model"
/// 默认模型:快、便宜、原生多模态(文本+图像)。可在设置覆盖。
static let defaultModel = "gemini-2.5-flash"
/// 用户是否开启云端增强(默认 false —— 不上云是默认态)。
static var isEnabled: Bool {
get { UserDefaults.standard.bool(forKey: enabledKey) }
set { UserDefaults.standard.set(newValue, forKey: enabledKey) }
}
/// Gemini API key。用户填写优先,其次构建期注入(Info.plist / 环境变量)。
static var apiKey: String? {
get {
if let k = UserDefaults.standard.string(forKey: apiKeyKey),
!k.trimmingCharacters(in: .whitespaces).isEmpty { return k }
if let k = Bundle.main.object(forInfoDictionaryKey: "GEMINI_API_KEY") as? String,
!k.isEmpty { return k }
if let k = ProcessInfo.processInfo.environment["GEMINI_API_KEY"],
!k.isEmpty { return k }
return nil
}
set { UserDefaults.standard.set(newValue, forKey: apiKeyKey) }
}
static var model: String {
get { UserDefaults.standard.string(forKey: modelKey) ?? defaultModel }
set { UserDefaults.standard.set(newValue, forKey: modelKey) }
}
/// 云端是否可用:已开启 + 有 key。具体网络可达性由调用方在失败时回退端侧。
static var isConfigured: Bool {
isEnabled && apiKey != nil
}
}
enum GeminiError: Error, LocalizedError {
case notConfigured
case http(Int, String)
case decode(String)
var errorDescription: String? {
switch self {
case .notConfigured: return String(appLoc: "云端 AI 未配置(请在「我的 · 云端 AI」开启并填入 key)")
case .http(let c, let m): return String(appLoc: "Gemini 请求失败(\(c)):\(m)")
case .decode(let m): return String(appLoc: "Gemini 响应解析失败:\(m)")
}
}
}
/// Google Gemini 云端后端。经 REST(URLSession)调用 Generative Language API:
/// - `generate`：`streamGenerateContent`(SSE 流式),用于「云端深度解读 / 多语言」。
/// - `analyze`：`generateContent`(多模态),把报告/药盒图片直传 Gemini 读出结构化结果——
/// 恢复端侧 Gemma-3n(MLX 文本版)丢掉的真·视觉能力(§拍照→结构化)。
///
/// 云端调用不占本机显存,**不进 AIRuntime 的 OOM 闸门**,可与端侧推理并发。
actor GeminiBackend {
private let endpointBase = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models"
private(set) var lastStats: GenerateStats?
// MARK: - 流式文本生成
/// 流式生成。返回流被取消时内部 Task 取消、连带断开底层连接。
func generate(prompt: String, maxTokens: Int) -> AsyncThrowingStream<TokenChunk, Error> {
AsyncThrowingStream { continuation in
let task = Task {
do {
guard let key = CloudAI.apiKey else { throw GeminiError.notConfigured }
let model = CloudAI.model
var req = URLRequest(url: URL(string:
"\(endpointBase)/\(model):streamGenerateContent?alt=sse&key=\(key)")!)
req.httpMethod = "POST"
req.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
req.httpBody = try Self.requestBody(textParts: [prompt],
imageParts: [],
maxTokens: maxTokens)
let (bytes, response) = try await URLSession.shared.bytes(for: req)
if let http = response as? HTTPURLResponse, http.statusCode != 200 {
var body = ""
for try await line in bytes.lines { body += line }
throw GeminiError.http(http.statusCode, String(body.prefix(300)))
}
let start = Date()
var firstAt: Date?
var produced = 0
var usage: GeminiResponse.Usage?
for try await line in bytes.lines {
if Task.isCancelled { break }
guard line.hasPrefix("data:") else { continue }
let payload = line.dropFirst(5).trimmingCharacters(in: .whitespaces)
guard !payload.isEmpty, payload != "[DONE]",
let data = payload.data(using: .utf8) else { continue }
let chunk = try? JSONDecoder().decode(GeminiResponse.self, from: data)
if let u = chunk?.usageMetadata { usage = u }
let text = chunk?.candidates?.first?.content?.parts?
.compactMap(\.text).joined() ?? ""
guard !text.isEmpty else { continue }
if firstAt == nil { firstAt = Date() }
produced += 1
let elapsed = Date().timeIntervalSince(firstAt ?? start)
let rate = elapsed > 0 ? Double(produced) / elapsed : 0
continuation.yield(TokenChunk(text: text, decodeRate: rate))
}
// 归一统计:prefill = 首 chunk 前耗时;decode = 其后耗时;token 数取 usageMetadata。
let ttf = (firstAt ?? Date()).timeIntervalSince(start)
let total = Date().timeIntervalSince(start)
self.lastStats = GenerateStats(
promptTokens: usage?.promptTokenCount ?? 0,
genTokens: usage?.candidatesTokenCount ?? produced,
prefillSeconds: max(ttf, 0.0001),
decodeSeconds: max(total - ttf, 0.0001)
)
continuation.finish()
} catch is CancellationError {
continuation.finish(throwing: CancellationError())
} catch {
continuation.finish(throwing: error)
}
}
continuation.onTermination = { _ in task.cancel() }
}
}
// MARK: - 多模态(图 → 文)
/// 多模态识别:图片 + prompt → 文本(通常是 JSON)。非流式,一次返回。
/// 调用方负责解析 + 失败回退端侧(§3.2)。
func analyze(imageURLs: [URL], prompt: String, maxTokens: Int) async throws -> String {
guard let key = CloudAI.apiKey else { throw GeminiError.notConfigured }
let model = CloudAI.model
var req = URLRequest(url: URL(string:
"\(endpointBase)/\(model):generateContent?key=\(key)")!)
req.httpMethod = "POST"
req.setValue("application/json", forHTTPHeaderField: "Content-Type")
req.httpBody = try Self.requestBody(textParts: [prompt],
imageParts: imageURLs,
maxTokens: maxTokens)
let (data, response) = try await URLSession.shared.data(for: req)
if let http = response as? HTTPURLResponse, http.statusCode != 200 {
let body = String(data: data, encoding: .utf8) ?? ""
throw GeminiError.http(http.statusCode, String(body.prefix(300)))
}
let decoded = try JSONDecoder().decode(GeminiResponse.self, from: data)
if let msg = decoded.error?.message { throw GeminiError.http(0, msg) }
guard let text = decoded.candidates?.first?.content?.parts?
.compactMap(\.text).joined(), !text.isEmpty else {
throw GeminiError.decode(String(appLoc: "无文本返回"))
}
if let u = decoded.usageMetadata {
self.lastStats = GenerateStats(promptTokens: u.promptTokenCount ?? 0,
genTokens: u.candidatesTokenCount ?? 0,
prefillSeconds: 0.0001, decodeSeconds: 0.0001)
}
return text
}
// MARK: - 请求体
private static func requestBody(textParts: [String],
imageParts: [URL],
maxTokens: Int) throws -> Data {
var parts: [[String: Any]] = textParts.map { ["text": $0] }
for url in imageParts {
guard let raw = try? Data(contentsOf: url) else { continue }
// 控制单图体积,避免请求过大;Vault 原图已是 JPEG。
let mime = url.pathExtension.lowercased() == "png" ? "image/png" : "image/jpeg"
parts.append(["inline_data": ["mime_type": mime,
"data": raw.base64EncodedString()]])
}
let body: [String: Any] = [
"contents": [["role": "user", "parts": parts]],
"generationConfig": [
"maxOutputTokens": maxTokens,
"temperature": 0.3,
"topP": 0.85
]
]
return try JSONSerialization.data(withJSONObject: body)
}
}
/// Gemini `GenerateContentResponse` 的最小可解码子集。
private struct GeminiResponse: Decodable {
struct Candidate: Decodable { let content: Content? }
struct Content: Decodable { let parts: [Part]? }
struct Part: Decodable { let text: String? }
struct Usage: Decodable {
let promptTokenCount: Int?
let candidatesTokenCount: Int?
}
struct APIError: Decodable { let message: String? }
let candidates: [Candidate]?
let usageMetadata: Usage?
let error: APIError?
}

14
康康/AI/InferenceEngine.swift
View File

@@ -29,9 +29,15 @@ nonisolated enum InferenceEngine: String, CaseIterable, Sendable {
/// 由偏好(可能是 .auto)解析出的、本次调用实际使用的具体引擎。
/// AIRuntime / MeView 等消费方只看这个,永远拿到 .mnn 或 .mlx。
/// 解析后仍做一次可用性兜底,保证总有可用引擎。
///
/// 项目已切 Gemma-3n(只走 MLX/GPU):Gemma-3n 跑不了 MNN(无转换模型),
/// 故主模型不再下载 MNN 切片。即便历史偏好写了 "mnn",只要本机没有完整的 MNN 模型,
/// 一律回退 MLX —— 杜绝「标签显示 MNN、实际却跑 MLX」的不一致。
static var current: InferenceEngine {
let resolved = preference.resolved
return resolved.isAvailable ? resolved : .mlx
guard resolved.isAvailable else { return .mlx }
if resolved == .mnn, !ModelStore.shared.isComplete(for: .mnnLLM) { return .mlx }
return resolved
}
/// 运行时探测:CPU 是否支持 SME2(A19/iPhone17+)。用于 UI 展示加速状态。
@@ -52,8 +58,8 @@ nonisolated enum InferenceEngine: String, CaseIterable, Sendable {
}
/// 推理引擎的「用户偏好」,比具体引擎多一个 .auto。
/// - auto:按本机配置自动选——真机优先 MNN(考核路径,含 SME2/NEON),
/// MNN 不可用(模拟器)时回退 MLX。
/// - auto:本项目已切 Gemma-3n,主模型只走 MLX/GPU,故 auto 一律解析为 .mlx。
/// (Gemma-3n 跑不了 MNN/SME2;MNN 路径已停用。)
nonisolated enum EnginePreference: String, CaseIterable, Sendable {
case auto
case mnn
@@ -72,7 +78,7 @@ nonisolated enum EnginePreference: String, CaseIterable, Sendable {
switch self {
case .mnn: return .mnn
case .mlx: return .mlx
case .auto: return InferenceEngine.mnn.isAvailable ? .mnn : .mlx
case .auto: return .mlx // Gemma-3n 只走 MLX/GPU,auto 即 MLX
}
}
}

7
康康/AI/LLMSession.swift
View File

@@ -31,8 +31,13 @@ actor LLMSession {
}
/// 从本地目录加载模型(包含 config.json + weights + tokenizer)。
/// Gemma-3n 的聊天回合以 `<end_of_turn>`(token 106)结束,而分词器自带的 eos 是 `<eos>`(1);
/// 不显式补 `<end_of_turn>` 会让解码停不下来、把 maxTokens 跑满还吐回合分隔噪声。
static func load(folderURL: URL) async throws -> LLMSession {
let configuration = ModelConfiguration(directory: folderURL)
let configuration = ModelConfiguration(
directory: folderURL,
extraEOSTokens: ["<end_of_turn>"]
)
let container = try await withDeviceOverride {
try await LLMModelFactory.shared.loadContainer(
configuration: configuration

40
康康/AI/MNN/SenseVoiceBridge.h Normal file
View File

@@ -0,0 +1,40 @@
//
// SenseVoiceBridge.h
// 康康
//
// Objective-C 封装:端侧 SenseVoice ASR(语音→文字),经 sherpa-mnn 在 MNN 后端跑。
// 「记录问诊」用它把整段录音离线转写成文字,再交本地 LLM 整理成问诊小结。
//
// 与 MNNLLMBridge 同一套思路:真实实现在 .mm 里以 C 调用 <sherpa-mnn/c-api/c-api.h>;
// 当工程尚未链接 sherpa-mnn(当前默认)时,以 __has_include 编为桩(isAvailable 返回 NO),
// 上层 SenseVoiceASRService 自动回退到系统端侧识别(SFSpeech),App 不受影响。
// 构建/接入 sherpa-mnn.xcframework 的步骤见 docs/release/sensevoice-integration.md。
//
#import <Foundation/Foundation.h>
NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN
@interface SenseVoiceBridge : NSObject
/// 本构建是否含真实 sherpa-mnn ASR(已链接 + 非桩=YES)。NO 时上层回退系统识别。
+ (BOOL)isAvailable;
/// 用转换好的 SenseVoice MNN 模型 + tokens 创建离线识别器(贪心解码)。
/// modelPath: MNNConvert 产出的 model.mnn;tokensPath: tokens.txt;
/// language: "auto" / "zh" / "en" / "ja" / "ko" / "yue"。失败返回 nil。
/// 识别器随实例常驻,dealloc 时释放——调用方按「一次问诊建一个」用,用完即释放降内存峰值。
- (nullable instancetype)initWithModelPath:(NSString *)modelPath
tokensPath:(NSString *)tokensPath
language:(NSString *)language;
/// 转写一段单声道 PCM(float32,取值 [-1, 1])。sherpa 内部按 sampleRate 重采样到 16k 再抽 fbank。
/// samples 在本调用期间需保持有效。返回识别文本(可能含 <|lang|> 等标签,由上层清洗);失败返回 nil。
/// 同步阻塞直到解码结束——调用方务必放到后台线程,且经 AIRuntime 闸门与 LLM/VL 互斥(防 OOM)。
- (nullable NSString *)transcribeSamples:(const float *)samples
count:(int)count
sampleRate:(int)sampleRate;
@end
NS_ASSUME_NONNULL_END

112
康康/AI/MNN/SenseVoiceBridge.mm Normal file
View File

@@ -0,0 +1,112 @@
//
// SenseVoiceBridge.mm
// 康康
//
// ObjC++ 实现。链接 sherpa-mnn 时走真实 C-API;否则编为桩(返回不可用,上层回退系统识别)。
//
// 可用性闸门:仅当能找到 sherpa-mnn 的 C-API 头时才编真实路径。这样在尚未接入 sherpa-mnn
// 的工程里本文件也能正常编过(走桩),接入后(把 sherpa-mnn.xcframework 加进 Frameworks/ 并
// 让 HEADER_SEARCH_PATHS 找到其头)自动切到真实实现。见 docs/release/sensevoice-integration.md。
//
#import "SenseVoiceBridge.h"
#if __has_include(<sherpa-mnn/c-api/c-api.h>)
#define KK_SHERPA_MNN_AVAILABLE 1
#else
#define KK_SHERPA_MNN_AVAILABLE 0
#endif
#if !KK_SHERPA_MNN_AVAILABLE
// ============ 桩:工程未链接 sherpa-mnn ============
@implementation SenseVoiceBridge
+ (BOOL)isAvailable { return NO; }
- (nullable instancetype)initWithModelPath:(NSString *)modelPath
tokensPath:(NSString *)tokensPath
language:(NSString *)language { return nil; }
- (nullable NSString *)transcribeSamples:(const float *)samples
count:(int)count
sampleRate:(int)sampleRate { return nil; }
@end
#else
// ============ 真实:sherpa-mnn 离线 SenseVoice ============
#include <sherpa-mnn/c-api/c-api.h>
#include <string>
@implementation SenseVoiceBridge {
const SherpaMnnOfflineRecognizer *_recognizer;
}
+ (BOOL)isAvailable { return YES; }
- (nullable instancetype)initWithModelPath:(NSString *)modelPath
tokensPath:(NSString *)tokensPath
language:(NSString *)language {
self = [super init];
if (!self) return nil;
std::string model = modelPath.UTF8String;
std::string tokens = tokensPath.UTF8String;
std::string lang = language.length ? language.UTF8String : "auto";
SherpaMnnOfflineSenseVoiceModelConfig senseVoice;
memset(&senseVoice, 0, sizeof(senseVoice));
senseVoice.model = model.c_str();
senseVoice.language = lang.c_str();
senseVoice.use_itn = 1; // 逆文本规整:把「一百四十」之类还原成 140,数值更利于阅读/给医生看
SherpaMnnOfflineModelConfig modelConfig;
memset(&modelConfig, 0, sizeof(modelConfig));
modelConfig.tokens = tokens.c_str();
modelConfig.num_threads = 2; // 端侧保守取 2,避免与 UI 抢核
modelConfig.debug = 0;
modelConfig.provider = "cpu"; // sherpa-mnn 后端即 MNN(CPU/SME2),provider 维持 "cpu"
modelConfig.sense_voice = senseVoice;
SherpaMnnOfflineRecognizerConfig config;
memset(&config, 0, sizeof(config));
config.decoding_method = "greedy_search";
config.model_config = modelConfig;
_recognizer = SherpaMnnCreateOfflineRecognizer(&config);
if (_recognizer == nullptr) return nil;
return self;
}
- (void)dealloc {
if (_recognizer) {
SherpaMnnDestroyOfflineRecognizer(_recognizer);
_recognizer = nullptr;
}
}
- (nullable NSString *)transcribeSamples:(const float *)samples
count:(int)count
sampleRate:(int)sampleRate {
if (_recognizer == nullptr || samples == nullptr || count <= 0) return nil;
const SherpaMnnOfflineStream *stream = SherpaMnnCreateOfflineStream(_recognizer);
if (stream == nullptr) return nil;
SherpaMnnAcceptWaveformOffline(stream, sampleRate, samples, count);
SherpaMnnDecodeOfflineStream(_recognizer, stream);
NSString *text = nil;
const SherpaMnnOfflineRecognizerResult *result =
SherpaMnnGetOfflineStreamResult(stream);
if (result) {
if (result->text) {
text = [NSString stringWithUTF8String:result->text];
}
SherpaMnnDestroyOfflineRecognizerResult(result);
}
SherpaMnnDestroyOfflineStream(stream);
return text;
}
@end
#endif

36
康康/AI/ModelManifest.swift
View File

@@ -20,8 +20,8 @@ nonisolated enum ModelManifest {
/// 注意组织名:MNN 模型在魔搭组织为 `MNN`(非 HuggingFace 的 taobao-mnn);MLX 沿用 mlx-community。
static func modelScopeRepo(for kind: ModelKind) -> String? {
switch kind {
case .mnnLLM: return "MNN/Qwen3.5-2B-MNN"
case .llm: return "mlx-community/Qwen3.5-2B-4bit"
case .llm: return "mlx-community/gemma-3n-E2B-it-lm-4bit" // 主模型,大陆可达
case .mnnLLM: return "MNN/Qwen3.5-2B-MNN" // 已停用,保留源备查
case .vl: return nil // 已废弃,不再下载 / 分发,不提供魔搭源
}
}
@@ -29,23 +29,23 @@ nonisolated enum ModelManifest {
static func files(for kind: ModelKind) -> [ModelFile] {
switch kind {
case .llm:
// Qwen3.5-2B-4bit:多模态仓库,但走 LLMModelFactory 的 qwen3_5 文本路径加载。
// 字节数取自 mlx-community/Qwen3.5-2B-4bit 仓库实际 blob 大小(HF API,2026-06 核对)。
// 该仓库 tokenizer 体系为 vocab.json + tokenizer.json(无 merges.txt /
// special_tokens_map.json / added_tokens.json),chat_template 改为 .jinja。
// 一并镜像视觉预处理配置(preprocessor / processor / video_preprocessor),
// 文本加载用不到但体积可忽略,保持与仓库一致避免漏文件。
// Gemma-3n-E2B-it-lm-4bit:Gemma-3n 的「语言模型抽取版」(text-only),走 LLMModelFactory
// 的 gemma3n 文本路径加载(mlx-swift-lm 已注册 "gemma3n")。MLX 仅支持其文本能力,无视觉。
// 字节数取自 ModelScope mlx-community/gemma-3n-E2B-it-lm-4bit 仓库实际 blob 大小
//(repo/files API,2026-06 核对)。排除 README.md / .gitattributes / configuration.json
//(后者为 ModelScope 元数据,MLX 加载用不到)。model.safetensors 为单文件,
// MLX loadWeights 直接 glob 全部 *.safetensors,index.json 仅留作完整性占位,不影响加载。
// tokenizer.model(SentencePiece)与 chat_template.jinja 一并镜像,确保聊天模板/分词稳定。
return [
ModelFile(path: "config.json", bytes: 3_113),
ModelFile(path: "model.safetensors", bytes: 1_722_271_785),
ModelFile(path: "model.safetensors.index.json", bytes: 81_722),
ModelFile(path: "tokenizer.json", bytes: 19_989_343),
ModelFile(path: "tokenizer_config.json", bytes: 1_139),
ModelFile(path: "vocab.json", bytes: 6_722_759),
ModelFile(path: "chat_template.jinja", bytes: 7_755),
ModelFile(path: "preprocessor_config.json", bytes: 390),
ModelFile(path: "processor_config.json", bytes: 1_300),
ModelFile(path: "video_preprocessor_config.json", bytes: 385),
ModelFile(path: "config.json", bytes: 107_207),
ModelFile(path: "generation_config.json", bytes: 215),
ModelFile(path: "model.safetensors", bytes: 2_507_515_399),
ModelFile(path: "model.safetensors.index.json", bytes: 129_688),
ModelFile(path: "special_tokens_map.json", bytes: 769),
ModelFile(path: "tokenizer.json", bytes: 33_442_553),
ModelFile(path: "tokenizer.model", bytes: 4_696_020),
ModelFile(path: "tokenizer_config.json", bytes: 1_202_305),
ModelFile(path: "chat_template.jinja", bytes: 1_626),
]
case .vl:
// Qwen3-VL-4B-Instruct-4bit:字节数取自 mlx-community 仓库实际 blob 大小

22
康康/AI/ModelStore.swift
View File

@@ -2,17 +2,19 @@ import Foundation
nonisolated enum ModelKind: String, CaseIterable {
/// 也是沙盒 Models/ 下的子目录名 / CDN 路径段。
/// 同一个 Qwen3.5-2B,两种格式两种引擎:
/// - mnnLLM:MNN(CPU/SME2,考核路径)文本+视觉一肩挑,taobao-mnn 预转换。iPhone17+(A19/SME2)主用,只露它。
/// - llm:MLX(GPU)兜底,Qwen3.5-2B-4bit 多模态(同时兜底文本与视觉,走 qwen3_5)。
/// - vl:已废弃(MLX VL 改走 .llm 多模态),保留枚举避免动一圈穷举 switch,不再下载/展示。
case llm = "Qwen3.5-2B-4bit"
/// 主模型已从 Qwen3.5-2B 切到 **Gemma-3n E2B(端侧 4bit,只走 MLX/GPU)**:
/// - llm:**用户唯一下载的主模型**。MLX 文本引擎,加载 `gemma3n` 文本模型(mlx-swift-lm 已注册)。
/// Gemma-3n 在 MLX 只有文本能力(VLMModelFactory 未注册 gemma3n),故拍报告解读改走 OCR + 文本 LLM。
/// - vl:已废弃,保留枚举避免动一圈穷举 switch,不再下载/展示。
/// - mnnLLM:已停用。Gemma-3n 跑不了 MNN(无转换模型 + MatFormer 架构不被 MNN 转换器支持),
/// 本项目已放弃 MNN/SME2 路径;保留枚举只为兼容旧引擎判断,不再分发/计入下载。
case llm = "gemma-3n-E2B-it-lm-4bit"
case vl = "Qwen3-VL-4B-Instruct-4bit"
case mnnLLM = "Qwen3.5-2B-MNN"
var displayName: String {
switch self {
case .llm: return "Qwen3.5-2B (MLX)"
case .llm: return "Gemma-3n E2B (MLX)"
case .vl: return "Qwen3-VL-4B"
case .mnnLLM: return "Qwen3.5-2B (MNN/SME2)"
}
@@ -24,11 +26,9 @@ nonisolated enum ModelKind: String, CaseIterable {
/// 用于判定该模型是否已就绪的最小标志文件
var sentinelFilename: String { "config.json" }
/// 面向用户的模型集合:模型管理页 / 下载全部 / 就绪计数对外只暴露统一的
/// Qwen3.5-2B(MNN,文本+视觉全包,iPhone17+ 走它)。
/// MLX 的 .llm/.vl 仅作模拟器与兜底路径,保留枚举与下载能力(旁路导入仍可单独导),
/// 但不在「我的 · 模型管理」展示,也不计入「下载全部」与就绪计数。
static let userFacing: [ModelKind] = [.mnnLLM]
/// 面向用户的模型集合:模型管理页 / 下载全部 / 就绪计数对外只暴露统一的主模型
/// Gemma-3n E2B(MLX,文本)。.vl/.mnnLLM 已停用,不展示、不计入「下载全部」与就绪计数。
static let userFacing: [ModelKind] = [.llm]
}
/// `@unchecked Sendable`:rootURL 是 let,方法只读 filesystem(线程安全),

53
康康/AI/Prompts/ConsultationPrompts.swift Normal file
View File

@@ -0,0 +1,53 @@
import Foundation
/// 「记录问诊」录音转写 → 结构化问诊小结的 prompt(2026-06-28)。
///
/// 与 `DiaryAssistPrompts.organize`(口述日记)同源同魂,但产物不同:
/// 问诊录音里通常**两个人在说话**(本人 + 医生),要按就诊场景归到固定小节,方便日后翻看/给下一位医生看。
///
/// 红线(同 §1 / §10):
/// - 这是**转写整理**,不是 App 在做诊断或给药建议——只忠实复述录音里医生/本人说过的话,
/// 【绝对不许】自行新增任何诊断、用药、剂量、频次或「建议就医」。模型没听到的就不写。
/// - 数值、单位、药名、剂量、时间一字不改(140/90 永远是 140/90)。
enum ConsultationPrompts {
/// 转写稿截断上限(字符)。2B context 保护:超长问诊只取前段整理。
static let organizeTranscriptLimit = 2000
static func organize(transcript: String) -> String {
let trimmed = String(transcript.prefix(organizeTranscriptLimit))
return """
你是健康记录助手。下面是用户在医院/诊所就诊时的录音转写原话,通常包含本人和医生两个人的对话,
可能口语化、有重复、缺标点、说话人没标注。请把它整理成一份清晰的【问诊小结】,方便本人日后回看。
硬性规则:
- 这只是**转写整理**:只复述录音里【确实说过】的内容,【绝对不许】自己新增诊断、用药、剂量、频次或「建议就医」。
- 数值、单位、药名、剂量、时间【一字不改】——原话说 140/90 就写 140/90,说一天两次就写一天两次。
- 录音里没提到的小节就【整节省略】,不要写「无」「未提及」之类占位,也不要硬凑。
- 区分说话人:本人的主诉用第一人称「我」;医生说的话写成「医生:…」。
- 不确定/听不清的地方保留原样,不要脑补。
按下面这些小节整理(只保留录音里出现过的,用「小节名:内容」分行):
主诉 —— 本人这次来看什么、哪里不舒服
现病史 —— 起病时间、过程、变化
医生判断 —— 医生当场说的判断或解释(原话复述,不替医生下结论)
医生建议 —— 医生给的检查、复查、生活建议
用药 —— 医生提到的药名/用法(原样复述,不补剂量)
复查与注意 —— 下次复查时间、注意事项
只输出整理后的小结正文,不要解释、不要 markdown 围栏、不要 <think> 标签。
示例(转写:就那个我最近老是胸口闷上楼梯就喘大概有半个月了医生说听着心率有点快先做个心电图和验血下周三来复查这两天别太累):
主诉:最近胸口闷,上楼梯就喘。
现病史:已持续约半个月。
医生判断:医生:听着心率有点快。
医生建议:先做心电图和验血。
复查与注意:下周三复查,这两天别太累。
【录音转写原话】:
\(trimmed)
Output: /no_think
"""
}
}

2
康康/AI/Prompts/HealthExportPrompts.swift
View File

@@ -71,6 +71,7 @@ enum HealthExportPrompts {
- JSON 里没有的信息,对应小节一律写「无记录」,不要补全、不要举例、不要套用常见病例模板。
- 数值必须原样照搬(含单位与参考范围);status 为 high/low/abnormal 的指标前加 ⚠️。
- 「主诉」「本人疑问」可参考【本人原话】,但不得加入原话与数据里都没有的症状。
- diaries 里 kind 为「问诊」的是既往看医生的问诊记录,可据此补充「主诉」「本人背景」,但同样只搬运、不编造。
输出格式:
- 严格 Markdown,标题用 # / ##,不要 markdown 围栏,不要输出 JSON,不写「数据」二字。
@@ -165,6 +166,7 @@ enum HealthExportPrompts {
- 严格 Markdown,不要 markdown 围栏,不要输出 JSON。
- 中文,简洁,医生 30 秒能扫完。
- 「相关健康日记」每条单独一行,格式为「2026-05-01:正文摘要」,日期照抄 JSON 的 date 字段,精确到日。
- diaries 里 kind 为「问诊」的是既往问诊记录,优先列入「相关健康日记」并标注「(问诊)」。
- 严格按以下段落:
# 就诊摘要
## 本次想解决的问题

60
康康/AI/Prompts/VLPrompts.swift
View File

@@ -112,6 +112,66 @@ JSON schema(严格):
{"title":"春季年度体检","type":"checkup","report_date":"2026-04-12","institution":"协和医院","page_count":1,"summary":"血脂偏高、其他正常","indicators":[{"name":"低密度脂蛋白","value":"3.84","unit":"mmol/L","range":"< 3.40","status":"high","source_page":1,"source_box":[0.12,0.31,0.76,0.07]},{"name":"谷丙转氨酶","value":"32","unit":"U/L","range":"9 - 50","status":"normal","source_page":1,"source_box":[0.12,0.39,0.76,0.07]},{"name":"空腹血糖","value":"5.2","unit":"mmol/L","range":"3.9 - 6.1","status":"normal","source_page":1,"source_box":[0.12,0.47,0.76,0.07]}]}
{{OCR_SECTION}}
现在请识别图片并输出 JSON:
"""#
// MARK: - 报告整份解读(OCR 文本 → 完整 ParsedReport,纯文本 LLM)
/// C2「重新解读」/ 拍照整份识别走这条:主模型 Gemma-3n 只有文本能力(MLX 无 gemma3n 视觉),
/// 故先 Vision OCR 出纯文本,再交文本 LLM 一次抽出报告级 meta + 全部指标。
/// 与 reportExtraction(多模态)同 schema,但去掉 source_page / source_box —— OCR 文本没有版面坐标,
/// 让模型编框会污染原图证据高亮,统一不输出。
static func reportExtractionFromText(_ ocrText: String, today: Date = .now) -> String {
let f = DateFormatter()
f.locale = Locale(identifier: "en_US_POSIX")
f.dateFormat = "yyyy-MM-dd"
let todayStr = f.string(from: today)
return reportExtractionFromTextTemplate
.replacingOccurrences(of: "{{TODAY}}", with: todayStr)
.replacingOccurrences(of: "{{OCR_TEXT}}", with: clipOCR(ocrText, limit: 2200))
}
private static let reportExtractionFromTextTemplate: String = #"""
你是医学体检/化验报告识别助手。下面是对一份报告做 OCR 得到的纯文本,可能有错字、错位、噪声或换行混乱。
请从中提取报告的元信息与所有指标,只输出一段合法 JSON,不要解释、不要 markdown 围栏、不要任何前后缀文字。
今天的日期是 {{TODAY}}。
JSON schema(严格):
{
"title": string,
"type": "checkup" | "lab" | "imaging" | "prescription" | "other",
"report_date": "YYYY-MM-DD",
"institution": string,
"page_count": number,
"summary": string,
"indicators": [
{
"name": string,
"value": string,
"unit": string,
"range": string,
"status": "high" | "low" | "normal"
}
]
}
规则:
- status 优先看箭头/标记(↑/H/偏高 → "high",↓/L/偏低 → "low");没有标记时用 value 与 range 比较;都没有 → "normal"。
- range 保留原文(如 "< 3.40"、"3.9 - 6.1"、"0 - 5");OCR 把破折号写成 "--" / "~" 都归一成 " - ";没有参考范围就填 ""。
- 凡是「指标名 + 明确数值」可读的都要提取——**没有参考范围不是跳过的理由**,结论页叙述式文字(如「总胆红素: 23.0(μmol/L)↑」)同样提取。只有数值本身是乱码无法判断才跳过,绝不发明指标,同一指标只输出一次。
- title / institution / summary 读不出就填 "";report_date 挑「报告/检查/采样日期」其一统一成 YYYY-MM-DD,只有年月就补 -01,实在读不出填上面给出的「今天」({{TODAY}})。
- type:化验单→"lab";体检套餐→"checkup";影像(B超/CT/X光/MRI)→"imaging";处方→"prescription";拿不准→"other"。
- summary 用一句话概括整体(如「血脂偏高,其余正常」);页眉、医生签名、栏目标题、OCR 噪声一律忽略。
示例 OCR 文本:
协和医院体检中心 健康体检报告 体检日期:2026-04-12 低密度脂蛋白 3.84 mmol/L <3.40 ↑ 空腹血糖 5.2 mmol/L 3.9-6.1
对应输出:
{"title":"健康体检报告","type":"checkup","report_date":"2026-04-12","institution":"协和医院体检中心","page_count":1,"summary":"血脂偏高,血糖正常","indicators":[{"name":"低密度脂蛋白","value":"3.84","unit":"mmol/L","range":"< 3.40","status":"high"},{"name":"空腹血糖","value":"5.2","unit":"mmol/L","range":"3.9 - 6.1","status":"normal"}]}
现在请解析下面这段 OCR 文本,只输出 JSON。
OCR 文本:
{{OCR_TEXT}}
"""#
// MARK: - 报告归档 · 轻量 meta(只抽日期/机构/类型/标题,不识别指标)