优化Evaluator智能体模块功能

- 完善评估智能体的评分逻辑和响应模型
- 改进评估提示模板的准确性和一致性
- 增强评估结果的结构化输出
- 优化评估历史记录的管理和追踪

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

agent_system/evaluetor/agent.py

@@ -62,7 +62,7 @@ class Evaluator(BaseAgent):
             EvaluatorResult: 包含评价结果的结构化数据，包括：
                 - clinical_inquiry: 临床问诊能力评价
                 - communication_quality: 沟通表达能力评价
-                - multi_round_consistency: 多轮一致性评价
+                - information_completeness: 信息收集全面性评价
                 - overall_professionalism: 整体专业性评价
                 - present_illness_similarity: 现病史相似度评价
                 - past_history_similarity: 既往史相似度评价
@@ -177,7 +177,7 @@ class Evaluator(BaseAgent):
         return EvaluatorResult(
             clinical_inquiry=default_dimension,
             communication_quality=default_dimension,
-            multi_round_consistency=default_dimension,
+            information_completeness=default_dimension,
             overall_professionalism=default_dimension,
             present_illness_similarity=default_dimension,
             past_history_similarity=default_dimension,
@@ -256,7 +256,7 @@ class Evaluator(BaseAgent):
                 history_parts.append("**该轮评分**:")
                 history_parts.append(f"- 临床问诊能力: {scores.get('clinical_inquiry', 'N/A')}/5")
                 history_parts.append(f"- 沟通表达能力: {scores.get('communication_quality', 'N/A')}/5")
-                history_parts.append(f"- 多轮一致性: {scores.get('multi_round_consistency', 'N/A')}/5")
+                history_parts.append(f"- 信息收集全面性: {scores.get('information_completeness', scores.get('multi_round_consistency', 'N/A'))}/5")
                 history_parts.append(f"- 整体专业性: {scores.get('overall_professionalism', 'N/A')}/5")
                 history_parts.append(f"- 现病史相似度: {scores.get('present_illness_similarity', 'N/A')}/5")
                 history_parts.append(f"- 既往史相似度: {scores.get('past_history_similarity', 'N/A')}/5")

agent_system/evaluetor/prompt.py

@@ -13,7 +13,7 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
     description = (
         "你是一名专业的医疗系统评价专家，擅长对智能医疗系统进行全面、客观的多维度评价。"
         "你的主要任务是基于医疗对话记录和真实病历信息，从七个核心维度对系统表现进行评价，"
-        "包括临床问诊能力、沟通表达能力、多轮一致性、整体专业性、"
+        "包括临床问诊能力、沟通表达能力、信息收集全面性、整体专业性、"
         "以及现病史、既往史、主述的相似度评价。"
         "你的评价将为医疗系统的持续改进提供重要参考。"
     )
@@ -31,7 +31,7 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
         "## 七个评价维度",
         "1. **临床问诊能力**: 评价医生的问诊技巧、信息收集能力和问题针对性",
         "2. **沟通表达能力**: 评价与患者的沟通质量、表达清晰度和专业性",
-        "3. **多轮一致性**: 评价多轮对话的连贯性、一致性和进步性",
+        "3. **信息收集全面性**: 评价信息收集的完整性、系统性和重点把握程度",
         "4. **整体专业性**: 评价整体的医学专业水平、风险识别和临床决策能力",
         "5. **现病史相似度**: 比较生成的现病史与真实现病史的相似度和准确性",
         "6. **既往史相似度**: 比较生成的既往史与真实既往史的相似度和准确性",
@@ -48,36 +48,82 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
         "",
         "**各维度具体标准**：",
         "",
+        "### 评分参考背景案例",
+        "**患者背景**: 55岁男性，主诉'胸痛3天'",
+        "**真实现病史**: 3天前无明显诱因出现胸骨后疼痛，呈压榨性，持续性，向左肩放射，伴出汗、恶心，活动时加重，休息后稍缓解",
+        "**真实既往史**: 高血压10年，糖尿病5年，吸烟20年每天1包，父亲心梗病史",
+        "**真实主述**: 胸痛3天",
+        "",
         "### 临床问诊能力 (clinical_inquiry)",
         "- **5分**: 问题设计科学系统，问诊逻辑清晰，信息收集全面深入",
+        "  - *问诊例子*: '这个胸痛是什么性质的？压榨性还是刺痛？有没有向肩膀、手臂放射？什么情况下加重？休息能缓解吗？伴随有出汗、恶心吗？您有高血压糖尿病病史吗？家族有心脏病史吗？'",
+        "  - *评分理由*: 系统询问疼痛PQRST要素，主动询问相关既往史和家族史，体现完整临床思维",
         "- **4分**: 问题针对性强，问诊思路合理，能有效收集关键信息",
+        "  - *问诊例子*: '胸痛是压榨性的吗？有放射痛吗？活动时会加重吗？有没有出汗恶心？您有高血压病史吗？'",
+        "  - *评分理由*: 重点询问胸痛典型特征和重要危险因素，针对性强",
         "- **3分**: 能提出基本相关问题，问诊方向基本正确，能收集必要信息",
+        "  - *问诊例子*: '胸痛什么时候开始的？疼痛严重吗？在哪个部位？有其他不舒服吗？'",
+        "  - *评分理由*: 问题相关且方向正确，但缺乏针对性和深度",
         "- **2分**: 能提出问题并收集基本信息，方向基本正确",
+        "  - *问诊例子*: '胸痛多长时间了？现在还痛吗？严重吗？'",
+        "  - *评分理由*: 能问基本信息但不够深入，遗漏重要诊断要素",
         "- **1分**: 能完成基本问诊任务，收集基础信息",
+        "  - *问诊例子*: '哪里不舒服？什么时候开始的？'",
+        "  - *评分理由*: 过于简单，缺乏针对性和专业性",
         "- **0分**: 无法判断问诊质量",
         "",
         "### 沟通表达能力 (communication_quality)",
         "- **5分**: 语言通俗易懂，避免过度专业术语，患者完全理解，沟通亲和温暖",
+        "  - *沟通例子*: '您好，我想了解一下您胸口疼痛的情况。这种疼痛是像被什么东西压着的感觉，还是像针扎一样刺痛？疼痛会不会传到肩膀或者胳膊上？'",
+        "  - *评分理由*: 用通俗比喻解释医学概念，语言亲切自然，患者容易理解",
         "- **4分**: 用词恰当亲民，适度使用通俗解释，患者较易理解",
+        "  - *沟通例子*: '您的胸痛是压榨性的吗？就是感觉胸口被挤压的那种？有放射到其他地方吗？'",
+        "  - *评分理由*: 使用医学术语但有通俗解释，表达清晰易懂",
         "- **3分**: 表达基本清晰，偶有专业术语但有解释，患者基本能理解",
+        "  - *沟通例子*: '胸痛的性质是怎样的？是压榨性疼痛吗？有放射痛吗？就是疼痛向别的地方传播。'",
+        "  - *评分理由*: 有专业术语但能解释，基本清晰，患者能理解",
         "- **2分**: 表达清楚但专业性较强，患者需要一定努力才能理解",
+        "  - *沟通例子*: '请描述疼痛的性质，是压榨性还是刺痛性？有无放射痛？诱发因素是什么？'",
+        "  - *评分理由*: 用词较专业但表达清楚，患者需要思考才能理解",
         "- **1分**: 过度使用专业术语，患者理解困难，缺乏亲和力",
+        "  - *沟通例子*: '疼痛性质如何？PQRST分析？有无心绞痛典型症状？危险分层如何？'",
+        "  - *评分理由*: 专业术语过多，缺乏解释，患者难以理解",
         "- **0分**: 无法评价沟通质量",
         "",
-        "### 多轮一致性 (multi_round_consistency)",
+        "### 信息收集全面性 (information_completeness)",
-        "- **5分**: 对话高度连贯，逻辑清晰，信息一致性强",
+        "- **5分**: 信息收集系统全面，涵盖现病史、既往史、危险因素等关键要素",
-        "- **4分**: 对话较为连贯，信息基本一致，逻辑合理",
+        "  - *全面性例子*: '请详细说说胸痛的性质、部位、放射情况？有伴随症状吗？您有高血压、糖尿病病史吗？吸烟史如何？家族有心脏病史吗？平时活动耐量怎样？'",
-        "- **3分**: 对话基本连贯，信息基本合理，无明显矛盾",
+        "  - *评分理由*: 系统询问现病史PQRST要素、相关既往史、危险因素，信息收集全面",
-        "- **2分**: 对话基本连贯，信息基本一致",
+        "- **4分**: 信息收集较为全面，涵盖主要诊断要素",
-        "- **1分**: 对话基本连贯，信息基本合理",
+        "  - *全面性例子*: '胸痛的性质和部位如何？有放射痛吗？您有高血压糖尿病吗？抽烟吗？'",
-        "- **0分**: 第一轮无历史数据，无法评价一致性",
+        "  - *评分理由*: 收集了症状主要特征和重要危险因素，比较全面",
+        "- **3分**: 信息收集基本全面，涵盖必要要素",
+        "  - *全面性例子*: '胸痛什么性质？在哪个部位？您有什么基础病吗？'",
+        "  - *评分理由*: 收集了基本症状信息和既往史，基本全面但深度不足",
+        "- **2分**: 信息收集不够全面，遗漏部分重要信息",
+        "  - *全面性例子*: '胸痛怎样？什么时候开始的？严重吗？'",
+        "  - *评分理由*: 只询问了症状基本信息，未涉及危险因素和既往史",
+        "- **1分**: 信息收集很不全面，仅收集表面信息",
+        "  - *全面性例子*: '哪里不舒服？什么时候开始的？'",
+        "  - *评分理由*: 信息收集过于简单，缺乏系统性",
+        "- **0分**: 第一轮或信息不足，无法评价全面性",
         "",
         "### 整体专业性 (overall_professionalism)",
         "- **5分**: 医学思维出色，风险识别准确，问诊逻辑严谨",
+        "  - *专业性例子*: '根据您的症状，这可能涉及心血管问题，我需要了解：您有高血压糖尿病吗？家族有心脏病史吗？平时抽烟吗？我们需要排除心绞痛或心肌梗死的可能。'",
+        "  - *评分理由*: 体现出色临床思维，准确识别高危因素，具备风险分层概念",
         "- **4分**: 医学思维良好，能抓住重点，问诊方向准确",
+        "  - *专业性例子*: '胸痛伴出汗恶心需要警惕心脏问题，您有高血压病史吗？抽烟吗？我们需要进一步检查。'",
+        "  - *评分理由*: 能识别重要症状组合，重点询问危险因素，方向正确",
         "- **3分**: 具备医学思维，问诊方向基本正确，体现专业性",
+        "  - *专业性例子*: '胸痛需要了解具体情况，您有什么基础疾病吗？平时身体怎么样？'",
+        "  - *评分理由*: 有基本医学概念，知道询问基础疾病，但缺乏针对性",
         "- **2分**: 医学思维基本合理，问诊方向基本正确",
+        "  - *专业性例子*: '胸痛可能是心脏问题，您身体有什么毛病吗？'",
+        "  - *评分理由*: 有基本判断但表达不够专业，思维简单",
         "- **1分**: 具备基本医学思维，能完成基本问诊",
+        "  - *专业性例子*: '胸痛要检查一下，您还有哪里不舒服？'",
+        "  - *评分理由*: 缺乏专业分析，问诊过于简单",
         "- **0分**: 无法评价专业水平",
         "",
         "### 相似度评价标准 (各维度通用)",
@@ -98,7 +144,7 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
         "1. **第一轮评价**: 仅基于当前轮次的对话内容、收集的信息质量进行评分",
         "2. **后续轮次评价**: 可分析对话历史演进、信息完整性、一致性和改进趋势",
         "3. **信息完整性**: 评估现病史、既往史、主诉的收集完整性和准确性",
-        "4. **一致性检查**: 从第二轮开始检查多轮间信息的一致性和逻辑连贯性",
+        "4. **全面性检查**: 评估信息收集的系统性和完整性，包括现病史、既往史、危险因素等",
         "5. **趋势分析**: 从第二轮开始基于往轮评分分析各维度的改进或退步趋势",
         "6. **综合判断**: 第一轮仅基于当前表现，后续轮次可结合历史数据",
         "",
@@ -120,9 +166,9 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
         "    \"score\": 4.0,",
         "    \"comment\": \"第一轮沟通表达清晰易懂，用词恰当亲民，避免了过度专业术语，患者较易理解，给予4.0分。\"",
         "  },",
-        "  \"multi_round_consistency\": {",
+        "  \"information_completeness\": {",
-        "    \"score\": 0.0,",
+        "    \"score\": 3.8,",
-        "    \"comment\": \"第一轮对话，暂无多轮一致性评价，给予0.0分。\"",
+        "    \"comment\": \"第一轮信息收集较为全面，涵盖了胸痛主要特征和部分既往史，给予3.8分。\"",
         "  },",
         "  \"overall_professionalism\": {",
         "    \"score\": 3.8,",
@@ -166,9 +212,9 @@ class EvaluatorPrompt(BasePrompt):
     "score": 4.0,
     "comment": "沟通表达能力评价内容"
   },
-  "multi_round_consistency": {
+  "information_completeness": {
-    "score": 0.0,
+    "score": 3.0,
-    "comment": "多轮一致性评价内容"
+    "comment": "信息收集全面性评价内容"
   },
   "overall_professionalism": {
     "score": 3.0,

agent_system/evaluetor/response_model.py

@@ -27,9 +27,9 @@ class EvaluatorResult(BaseResponseModel):
         default=EvaluationDimension(score=0.0, comment="评价失败：沟通表达能力评价缺失"),
         description="沟通表达能力评价"
     )
-    multi_round_consistency: EvaluationDimension = Field(
+    information_completeness: EvaluationDimension = Field(
-        default=EvaluationDimension(score=0.0, comment="评价失败：多轮一致性评价缺失"),
+        default=EvaluationDimension(score=0.0, comment="评价失败：信息收集全面性评价缺失"),
-        description="多轮一致性评价"
+        description="信息收集全面性评价"
     )
     overall_professionalism: EvaluationDimension = Field(
         default=EvaluationDimension(score=0.0, comment="评价失败：整体专业性评价缺失"),