这个品类的数据长什么样
CSO（合同销售组织）在临床试验预筛环节的数据主要来源于药企委托的临床试验方案、患者招募标准、既往病例数据、真实世界数据（RWD）以及临床指南。这些数据通常以非结构化文档（如PDF格式的试验方案、研究者手册、患者知情同意书）、半结构化表格（如Excel或CSV格式的患者筛选表、医学影像报告）和结构化数据库（如电子病历系统中的诊断记录、用药史）的形式存在。数据更新频率不一，试验方案通常在启动前固化，但患者招募标准可能根据实际情况进行微调；真实世界数据则持续更新。文档中涉及大量的医学术语、缩写、剂量单位（如mg、g、mL）、时间单位（如天、周、月）和生物标志物指标。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
CSO临床试验预筛数据的高度专业性和多样性，对多轮对话和提示词的设计提出了特定要求。医学术语的复杂性要求提示词能准确理解并生成专业内容，避免语义偏差。非结构化文档的占比高，意味着RAG（检索增强生成）系统需要高效地从长文本中提取关键信息。患者招募标准的严格性，要求多轮对话能精准地进行条件筛选和逻辑判断，例如处理“且/或”关系、数值范围判断。数据更新的不确定性，使得提示词需要具备一定的动态适应能力，能够根据最新的试验方案或指南进行调整。同时，多轮对话中需要频繁引用具体字段和单位进行核对，这要求系统在召回和生成时能保持这些信息的完整性和准确性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8–10 轮 | 临床预筛需要多轮问答以充分理解患者情况和试验标准，同时避免上下文过长导致模型性能下降。 |
maxToken | 1500–2000 | 确保模型有足够的输出空间来详细解释筛选依据、潜在风险或下一步建议，适应医学内容的复杂性。 |
prompt | 包含角色定义、任务目标和关键约束 | 明确告知模型作为临床预筛助手，基于知识库内容，严格按照入排标准进行判断，并要求输出判断依据。 |
temperature | 0.3–0.5 | 临床预筛要求结果的准确性和一致性，较低的温度值有助于减少模型生成内容的随机性，提高可靠性。 |
召回条数 | 前 5–7 条 | 确保能覆盖患者症状、既往病史、检查结果等多个维度，提高筛选准确性。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 提高检索内容的精确度，减少不相关或模糊信息对预筛判断的干扰，适应医学术语的严谨性。 |
容易做错的三处
- 现象：AI在对话中反复询问已提供的信息或无法正确应用已给出的筛选条件。 原因：
maxContext设置过低，导致模型丢失关键历史对话信息，无法保持对话连贯性。 - 现象：AI回复内容过短或关键信息缺失，例如未能完整列出某项入组标准的全部要求。 原因：
maxToken设置不足，限制了模型生成完整且详细回复的能力。 - 现象：AI对患者信息的理解出现偏差，导致筛选结果不准确，或对医学术语的解释不符合专业认知。 原因：提示词中对模型角色、任务目标或专业术语的约束不足，模型可能在自由发挥时偏离专业要求。
怎么确认配好了
- 进行多轮模拟对话，测试AI是否能准确理解和应用复杂的入排标准，特别是涉及多个条件组合的场景。
- 检查AI对关键医学术语、剂量单位和时间单位的引用是否准确无误，与知识库原文保持一致。
- 在不同患者案例下，验证AI给出的预筛判断及其依据是否与临床专家的判断高度吻合。
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。