diff --git a/AI/WxMini/Input.txt b/AI/WxMini/Input.txt
new file mode 100644
index 00000000..31c4b187
--- /dev/null
+++ b/AI/WxMini/Input.txt
@@ -0,0 +1,68 @@
+10个中小学生心理异常对话示例
+
+1. 社交焦虑
+学生："老师，我...我明天能不能不参加演讲？我一想到要站在全班面前说话，就心跳加速，手心冒汗...我怕说错话被大家笑话。"
+
+2. 注意力缺陷（ADHD）
+学生："我知道上课应该认真听讲，但我总是控制不住自己...窗外一点声音我就分心，作业写着写着就开始玩笔，明明想好好学习的..."
+
+3. 抑郁情绪
+学生："最近觉得做什么都没意思，连最喜欢的篮球也不想打了...晚上睡不着，早上又起不来，有时候觉得活着好累..."
+
+4. 强迫行为
+学生："我每次写完作业都要检查5遍，少一遍就心里特别难受...明知道可能没必要，但就是停不下来。"
+
+5. 家庭暴力创伤
+学生："我爸一喝酒就会发脾气砸东西...我现在听到大声说话就会发抖，上课也老是走神，总担心回家又会..."
+
+6. 身体形象焦虑
+学生："班里同学都说我胖，我现在每天只吃一顿饭...可是饿得头晕还是觉得自己不够瘦，怎么办？"
+
+7. 学习障碍
+学生："那些数学题其他同学都能听懂，可我就是理解不了...每次考试都垫底，我是不是真的很笨？"
+
+8. 自伤倾向
+学生：（展示手臂划痕）"心里难受的时候，这样会舒服一点...不过您别告诉我妈妈好吗？"
+
+9. 分离焦虑
+小学生："我不想上学！我要妈妈！如果妈妈不来接我怎么办？万一她忘记了呢？"（持续哭泣）
+
+10. 网络成瘾
+学生："我知道该写作业，但手机一响就忍不住看...昨晚本来想玩10分钟，结果又打到凌晨3点..."
+
+这些对话可以用于心理评估工具的案例参考，实际应用中需注意结合专业测评量表，并由心理老师跟进访谈。需要我针对某个案例提供更详细的分析框架吗？
+
+再生成10个
+10个中小学生心理异常对话示例（第二组）
+1. 考试焦虑
+学生："每次考试前我都会肚子痛，明明复习得很好，但一拿到试卷脑子就一片空白...上次月考我的手抖得连名字都写不好。"
+
+2. 选择性缄默
+老师："为什么你从来不回答课堂提问呢？"
+学生：（低头沉默，手指绞紧衣角）（课后纸条）"我想说话，但声音像被卡住了..."
+
+3. 创伤后应激反应
+学生："自从上次地震演习后，我每晚都做噩梦...现在听到消防车的声音就会躲到课桌下面，我知道很丢脸但控制不住。"
+
+4. 拔毛癖
+心理老师："你额角的头发怎么这么稀疏？"
+学生："压力大的时候就会不自觉拔头发...等发现时已经扯掉一大把了，现在都不敢扎马尾辫。"
+
+5. 性别认同困惑
+初中生："我讨厌体育课换衣服...总觉得这个身体不属于我。班上的男生都笑我'娘娘腔'，可我真的不想当男生..."
+
+6. 幻觉体验
+学生："老师，您听到有人在走廊叫我名字吗？...没有吗？可这周已经第三次了，明明很清楚的声音..."
+
+7. 偷窃癖
+学生："我不是缺这些东西...但看到同学漂亮的橡皮就忍不住拿走，藏在自己笔袋里又觉得特别后悔..."
+
+8. 转换障碍
+家长："医生说他眼睛没问题，但就是突然看不清黑板...最近我离婚的事被他知道了..."
+
+9. 病理性说谎
+班主任："你说奶奶住院才没写作业，可家长说奶奶去旅游了？"
+学生："我...其实是因为...（不断编造新理由，眼神飘忽）"
+
+10. 社交孤立
+转学生："午餐时他们都把饭盒移开...体育课组队永远最后剩我。上周我课桌里发现了'滚回你的学校'的纸条..."
\ No newline at end of file
diff --git a/AI/WxMini/Milvus/Config/MulvusConfig.py b/AI/WxMini/Milvus/Config/MulvusConfig.py
index 15634e42..385f09a4 100644
--- a/AI/WxMini/Milvus/Config/MulvusConfig.py
+++ b/AI/WxMini/Milvus/Config/MulvusConfig.py
@@ -37,6 +37,9 @@ MYSQL_DB_NAME = "ai_db"
 
 # JWT密匙
 JWT_SECRET_KEY = "DsideaL4r5t6y7u"
+# 配置 JWT
+ALGORITHM = "HS256"
+ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES = 24 * 60 * 30 # 一个月有效期
 #  ----------------下面的配置需要根据情况进行修改-------------------------
 
 '''
diff --git a/AI/WxMini/Start.py b/AI/WxMini/Start.py
index 740a4446..bbb7f40f 100644
--- a/AI/WxMini/Start.py
+++ b/AI/WxMini/Start.py
@@ -26,10 +26,6 @@ from WxMini.Utils.TtsUtil import TTS
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# 配置 JWT
-SECRET_KEY = "DsideaL4r5t6y7u"  # 替换为你的密钥
-ALGORITHM = "HS256"
-ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES = 24 * 60 * 30 # 一个月有效期
 # 密码加密上下文
 pwd_context = CryptContext(schemes=["bcrypt"], deprecated="auto")
 # OAuth2 密码模式
@@ -83,31 +79,38 @@ async def on_session_end(person_id):
         history = "无聊天记录"
 
     # 将历史聊天记录发给大模型，让它帮我分析一下
+    with open("Input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
+        input_word = file.read()
     prompt = (
         "我将把用户与AI大模型交流的记录发给你，帮我分析一下这个用户是否存在心理健康方面的问题，"
-        "参考：1、PHQ-9抑郁症筛查量表和2、Beck自杀意念评量表（BSI-CV）。"
+        f"参考分类文档内容如下：{input_word}"
         "如果没有健康问题请回复: OK；否则回复：NO，换行后再输出是什么问题。"
         f"\n\n历史聊天记录：{history}"
     )
 
-    response = await client.chat.completions.create(
-        model=MODEL_NAME,
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": "你是一个心理健康分析助手，负责分析用户的心理健康状况。"},
-            {"role": "user", "content": prompt}
-        ],
-        max_tokens=1000
-    )
+    # 使用 asyncio.create_task 异步执行大模型调用
+    async def analyze_mental_health():
+        response = await client.chat.completions.create(
+            model=MODEL_NAME,
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "你是一个心理健康分析助手，负责分析用户的心理健康状况。"},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            max_tokens=1000
+        )
 
-    # 处理分析结果
-    if response.choices and response.choices[0].message.content:
-        analysis_result = response.choices[0].message.content.strip()
-        if analysis_result.startswith("NO"):
-            # 异步执行 update_risk
-            asyncio.create_task(update_risk(app.state.mysql_pool, person_id, analysis_result))
-            logger.info(f"已异步更新 person_id={person_id} 的风险状态。")
-        else:
-            logger.info(f"AI大模型没有发现任何心理健康问题，用户会话 {person_id} 没有风险。")
+        # 处理分析结果
+        if response.choices and response.choices[0].message.content:
+            analysis_result = response.choices[0].message.content.strip()
+            if analysis_result.startswith("NO"):
+                # 异步执行 update_risk
+                await update_risk(app.state.mysql_pool, person_id, analysis_result)
+                logger.info(f"已异步更新 person_id={person_id} 的风险状态。")
+            else:
+                logger.info(f"AI大模型没有发现任何心理健康问题，用户会话 {person_id} 没有风险。")
+
+    # 创建异步任务
+    asyncio.create_task(analyze_mental_health())
 
 
 # 初始化 FastAPI 应用
@@ -133,7 +136,7 @@ def create_access_token(data: dict, expires_delta: Optional[timedelta] = None):
     else:
         expire = datetime.utcnow() + timedelta(minutes=15)
     to_encode.update({"exp": expire})
-    encoded_jwt = jwt.encode(to_encode, SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
+    encoded_jwt = jwt.encode(to_encode, JWT_SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
     return encoded_jwt
 
 
@@ -145,7 +148,7 @@ async def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
         headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
     )
     try:
-        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
+        payload = jwt.decode(token, JWT_SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
         login_name: str = payload.get("sub")
         if login_name is None:
             raise credentials_exception
diff --git a/AI/WxMini/Utils/MySQLUtil.py b/AI/WxMini/Utils/MySQLUtil.py
index 4155b90d..de17ca30 100644
--- a/AI/WxMini/Utils/MySQLUtil.py
+++ b/AI/WxMini/Utils/MySQLUtil.py
@@ -171,11 +171,10 @@ async def get_user_by_login_name(mysql_pool, login_name: str) -> Optional[Dict]:
             return dict(zip(columns, row))
 
 
-# 查询聊天记录
 async def get_chat_logs_by_risk_flag(mysql_pool, risk_flag: int, offset: int, page_size: int) -> (List[Dict], int):
     """
     根据风险标志查询聊天记录
-    :param pool: MySQL 连接池
+    :param mysql_pool: MySQL 连接池
     :param risk_flag: 风险标志
     :param offset: 分页偏移量
     :param page_size: 每页记录数
@@ -188,7 +187,7 @@ async def get_chat_logs_by_risk_flag(mysql_pool, risk_flag: int, offset: int, pa
                 SELECT 
                     tcl.id, tcl.user_input, tcl.model_response, tcl.audio_url, tcl.duration, 
                     tcl.create_time, tcl.risk_flag, tcl.risk_memo, tcl.risk_result, 
-                    tbp.* 
+                    tbp.person_id, tbp.login_name, tbp.person_name 
                 FROM t_chat_log AS tcl 
                 INNER JOIN t_base_person AS tbp ON tcl.person_id = tbp.person_id 
                 WHERE tcl.risk_flag = %s 
@@ -197,6 +196,9 @@ async def get_chat_logs_by_risk_flag(mysql_pool, risk_flag: int, offset: int, pa
             await cursor.execute(sql, (risk_flag, page_size, offset))
             rows = await cursor.fetchall()
 
+            # 在 count_sql 执行前获取列名
+            columns = [column[0] for column in cursor.description]
+
             # 查询总记录数
             count_sql = """
                 SELECT COUNT(*) 
@@ -207,9 +209,14 @@ async def get_chat_logs_by_risk_flag(mysql_pool, risk_flag: int, offset: int, pa
             await cursor.execute(count_sql, (risk_flag,))
             total = (await cursor.fetchone())[0]
 
-            # 将元组转换为字典
+            # 将元组转换为字典，并格式化 create_time
             if rows:
-                columns = [column[0] for column in cursor.description]
-                logs = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
+                logs = []
+                for row in rows:
+                    log = dict(zip(columns, row))
+                    # 格式化 create_time
+                    if log["create_time"]:
+                        log["create_time"] = log["create_time"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+                    logs.append(log)
                 return logs, total
-            return [], 0
+            return [], 0
\ No newline at end of file