解决方案与集成

使用我们的代码示例和集成蓝图快速入门。每个快速入门指南都演示了如何连接到 Annie Insights API 并进行首次成功调用。

可用的快速入门

语言	使用案例	第一次通话时间
Python	数据科学、后端服务、Jupyter 笔记本	〜3分钟
C# / .NET	桌面应用程序、ASP.NET 服务、Windows 集成	〜5分钟
JavaScript	Node.js 后端、无服务器功能	〜3分钟

集成架构

所有快速入门都遵循相同的模式：

1. 将您的 API 密钥设置为环境变量
2. 使用 PatientID、TimeStamp 和 ImageName 准备请求
3. 通过 HTTP POST（或 TLE 的 GET）调用端点
4. 处理响应 — 提取结果并下载输出图像

提示

始终从您的 后端服务器 进行 API 调用，而不是从客户端代码。这可以保护您的 API 密钥不被泄露。

常见的集成模式

批处理

通过速率限制感知按顺序处理多个图像：

import time

images = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]
results = []

for img in images:
    result = call_api(img)  # Your API call function
    results.append(result)
    time.sleep(6)  # Respect 10 req/min sandbox limit

Webhook 式集成

对于临床工作流程中的实时处理：

1. 用户将牙齿图像上传到您的应用
2. 您的后端将图像 URL 发送到 Annie Insights API
3. API 在大约 2-5 秒内处理并返回结果
4. 您的应用程序向临床医生显示人工智能发现