Мы тут начали делать свой продукт — медицинского ИИ-консультанта. (да, на основе и с помощью ИИ)
Многие советуются с ИИ про здоровье. Пишут свои симптомы, загружают анализы, просят разъяснить диагнозы и получают второе мнение.
Искусственный интеллект может быть очень мощным помощником, но важно уметь составить правильный запрос и дать ему весь необходимый контекст.
Плюс, у людей, которые активно этим пользуются, возникает проблема менеджмента переписки: какой это был чат, в какой программе, а где я уже загрузил эти выписки и анализы? А хранение и каталогизация медицинской истории и документов, чтобы можно было использовать их в будущем — это вообще отдельная песня.
Мы решили сделать небольшое приложение, которое задаст все необходимые уточняющие вопросы и даст четкий ответ, и при этом будет вести «личный медицинский профиль» — сохранять все заболевания, анализы, выписки и т. д., используя их в дальнейших консультациях.
—
За пару дней накидали дизайн в фигме и в lovable: окно чата + раздел «моё здоровье», где заболевания и документы. Принципиальная схема приложения банальная — бэкенд на питоне с базой в postgres и фронт на js.
Бэкенд пишет руками сам Федя. Во первых, вайб-кодить бэкенд — себе дороже — ИИ пока что оставляет слишком большие дырки с точки зрения безопасности, а медицинская история — это не шутки; во вторых, мы хотим разобраться, как интегрироваться с AI.
Мне казалось, что учитывая всю эту AI-движуху, должны быть практически готовые технологические решения для проектов, подобных нашему. На слуху Langgraph, PySpur, dify — на словах они обещают ровно то, что нам нужно. Бери любой, крути поверх бизнес-логику и наслаждайся!
В реальности, всё тлен. Вот короткий внутренний статус от Феди после недели исследования:
Потратил несколько часов на работу с Langgraph и полностью в нём разочаровался:
— Документация не соответствует действительности. Копируешь куски — не работают.
— Переусложнённые абстракции. У него очень высокий порог входа — я за 3 часа не смог написать инструмент, который написал бы за 10 строк чистого httpx.post(‘https://api.openai.com')
— Все действительно полезные примитивы попрятаны внутрь langgraph platform, которая выглядит как closed source bloatware с нулевым devex. Без него придётся самим разруливать стейт между пользователями и делать API телеги/lovable
Что ещё я посмотрел:
— pyspur: Купился на автотесты запросов прямо в UI. К сожалению, проект выглядит мёртвым. Как будто бы 5к звёзд у него накручены — в issues почти пусто, а в дефлотной установке не работает даже справка по CLI: я натурально так и не смог её прочитать за час, угадывал.
— dify: купил за то, что у них прямо на лендосе визуально построен граф для бота поддержки медклиники. Выглядит кайфово, но я не смог понять, как ему подсовывать свой собственный стейт юзера. У них есть свои memories, но это очень тяжёлый вендорлок, и нет уверенности что туда влезет то, что нам надо.
Кажется, dify мог бы нам подойти, но с ним MVP не пойдёт дальше founders-friends-family, т.к. у себя его не развернуть (несмотря на заявления на лендосе там полный пиздец в инфраструктуре), то есть никаких локальных моделей для тестирования.
В общем, классическая на сегодняшний день ситуация, когда много блестящего вокруг, но настоящего, хорошего — нет. В результате, Федя написал свой код на питоне и основная бизнес-логика уже работает.
Про фронтенд напишу в следующий раз.
—
Надеюсь, уже в ближайшие недели будет рабочий прототип, который мы покажем друзьям и знакомым. На бета-тест записаться вот тут.
