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experiment.py
文件说明
该文件包含了实验分析相关的功能实现，主要处理实验数据的分析和问答功能。
主要组件
线程池配置
exp_analysis_executor: 实验分析线程池，用于并发处理实验分析任务
核心函数
analyze_experiment_data
异步函数，负责分析实验数据。
- 输入：实验信息
- 输出：JSON格式的分析报告
- 功能：使用DeepSeek API生成实验分析报告
run_experiment_in_thread
在独立线程中运行分析任务的函数。
- 创建新的事件循环
- 执行异步分析任务
- 处理异常情况
process_experiment_analysis
后台处理实验分析的主要函数。
- 更新任务状态
- 收集实验数据
- 生成分析报告
- 保存分析结果
process_experiment_question
处理实验相关问答的后台任务。
- 更新任务状态
- 获取分析报告
- 生成回答
- 保存对话历史
主要流程
- 任务初始化和状态更新
- 数据收集和预处理
- 调用AI模型进行分析
- 结果保存和状态更新
- 异常处理和资源清理
数据存储
- MongoDB: 存储实验基础信息
- Redis: 存储分析报告和任务状态