知识问答与报告解读双引擎驱动，RAGFlow 知识检索 + SSE 流式输出，让临床疑问秒级响应、报告结论专业可信。
两大智能能力协同工作，覆盖从临床疑问到报告生成的完整链路。
知识检索、流式生成、证据溯源、多格式导出——全链路智能化。
自动检索医学文献与指南，增强智能问答与报告结论的可信度与专业性。
问答与报告内容实时流式生成，边生成边展示，零等待交互体验。
每个结论附带完整的测量数据、规则引用与置信度说明，结论可溯源。
支持 JSON / Markdown / PDF 格式导出，方便科研协作与临床归档。
报告与问答均支持多轮追问，基于上下文连续对话深入探索临床问题。
分析会话自动保存，支持历史回溯、对比分析与批量导出。
一份标准的 ECG 分析报告包含以下关键信息。
Next.js API Route + RAGFlow 知识检索 + SSE 流式输出 + 本地降级。
对接 RAGFlow 知识库，支持流式 SSE 输出与多轮对话，本地模型降级兜底。
api/ragflow核心报告生成路由，接收分析结果，调用 RAGFlow 知识库增强，流式输出结构化报告。
api/ecg-report在问答与报告生成中自动检索相关文献与指南，增强结论可信度。
ragflow-ecg / ragflow-retrieval保存分析历史会话，支持回溯、对比与批量导出，数据持久化存储。
api/analysis-sessions