这个品类的数据长什么样
CDMO（合同研发生产组织）在临床试验预筛环节的数据主要来源于申办方提供的原始临床方案、研究者手册、受试者入排标准、既往研究数据、以及内部LIMS（实验室信息管理系统）数据。这些数据通常以非结构化文档（如PDF格式的临床方案、Word格式的研究者手册）和半结构化数据（如Excel或CSV格式的实验室结果、病例报告表）为主。数据更新频率在项目启动初期较为密集，方案修订时会触发批量更新。文档结构复杂，包含大量专业术语和缩写。字段和单位具有生物医学领域的特异性，例如“ng/mL”、“IU/L”等生化指标单位，以及特定疾病的诊断标准字段，如ECOG_Performance_Status、NYHA_Class。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
CDMO临床试验预筛数据的多样性和复杂性，对工作流编排提出了特定要求。非结构化文档需要前置的OCR识别和内容解析环节，以提取关键信息。半结构化数据则需要灵活的数据清洗和标准化步骤，尤其要处理单位不统一、数据缺失或格式错误的情况。专业术语和缩写要求工作流中的AI模型具备强大的领域知识理解能力，prompt设计需考虑专业词汇的准确识别。数据更新的非周期性意味着工作流需要支持手动触发和增量更新机制，避免重复处理已解析数据。此外，由于涉及敏感的临床数据，数据脱敏和权限控制环节也必须嵌入工作流中，以确保合规性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunkSize | 800 字符 | 临床文档上下文关联性强，小片段易丢失语义，过大则增加AI处理负担。 |
overlapSize | 100 字符 | 确保上下文连续性，尤其在跨段落的关键信息提取时。 |
maxContext | 16384 token | 处理较长的临床方案和研究者手册，保证AI模型的输入长度。 |
similarityThreshold | 0.75 | 临床预筛对信息召回的准确性要求高，避免误判。 |
maxRetrieve | 10 条 | 召回足够多的相关文档片段，为AI问答提供全面上下文。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 临床文档通常较大且复杂，解析耗时较长，防止因超时中断。 |
容易做错的三处
- AI问答节点无法接收上游文本拼接节点输出的完整内容：这通常是由于AI问答节点的输入字段未正确映射到文本拼接节点的输出变量，导致变量未被正确传递。
- API调用时，文本拼接或指定回复中的变量部分未返回：此现象可能是API请求体中未包含或错误地传递了工作流所需的上下文变量，导致后端无法正确填充。
- 工作流并发执行时前端挂掉，但后端资源正常：这可能与前端WebSocket连接或状态管理在高并发下的稳定性有关，或前端渲染逻辑未充分考虑并发请求的响应处理。
怎么确认配好了
- 通过工作流调试模式，观察每个节点的输出，尤其是文本拼接和AI问答节点，确保数据按预期流转且内容完整。
- 使用不同类型的临床文档（PDF、Word、Excel）进行端到端测试，验证OCR识别、数据提取和AI问答的准确性。
- 模拟高并发场景，通过API调用多次执行工作流，检查系统响应时间、错误日志以及最终输出结果的一致性，确保系统稳定性。
问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-21，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。