这个品类的数据长什么样
I 期临床试验预筛的数据主要来源于申办方提交的临床研究方案、研究者手册、受试者知情同意书、伦理批件、受试者筛选日志、实验室检查报告、影像学报告等文档。这些文档多以 PDF 格式存在，部分为扫描件，结构化程度差异较大。研究方案和研究者手册通常是长篇幅的结构化文本，包含详细的纳入/排除标准、试验设计、药物信息等；受试者相关文档则可能包含半结构化或非结构化数据，如医学术语、数值结果、临床描述。数据更新频率相对较低，主要集中在方案修订、受试者入组或数据锁定时。字段和单位涉及医学、药学专业词汇，例如剂量单位（mg, μg）、时间单位（h, day, week）、生物标志物单位（ng/mL, U/L）等，存在大量缩写和特定命名规则。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
I 期临床试验文档的复杂性对文档解析与分块提出了特定要求。长篇幅的结构化文本需要保留上下文的完整性，避免关键信息被过度切分。扫描件的存在意味着 OCR 识别的准确性至关重要，错误识别会导致后续信息提取的偏差。医学专业术语和缩写要求分块模型具备一定的领域知识，以正确理解和关联信息，例如将“QD”识别为“每日一次”。半结构化数据，如实验室报告中的数值，需要能够识别字段名及其对应的数值和单位，并将其作为整体进行分块。较低的数据更新频率意味着一次性高质量的解析更为重要，减少后续重复处理的需求。此外，对纳入/排除标准等核心信息的精准定位，要求分块策略能够识别并突出这些关键段落。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 800–1200 字符 | 确保I期临床研究方案中单个纳入/排除标准或关键药物信息能被完整包含，同时避免过长导致信息过载。 |
分段重叠长度 | 150–200 字符 | 维持关键信息块之间的上下文连贯性，尤其对于跨页或跨段的描述。 |
启用 OCR | 是 | 处理I期临床试验中常见的扫描版受试者报告、伦理批件等非文本PDF文件。 |
OCR 语言 | 中文, 英文 | 覆盖临床试验文档中常见的双语或混合语言内容。 |
PARSER_MODE | 按标题分段 | 针对研究方案等结构化文档，利用标题层级进行逻辑分块，保持章节完整性。 |
maxContext | 按实测标定 | 结合实际查询场景，确保能召回足够多的上下文信息支持I期临床预筛判断。 |
容易做错的三处
- 上传大型 PDF 文档时出现“偏移量超出范围”错误，这通常是因为
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE参数设置过小，导致文件大小超过系统允许的上限。 - 文档分块结果与预期不符，例如关键的纳入/排除标准被切割成不完整的片段，这可能与
分段长度设置过短或PARSER_MODE未能有效利用文档结构有关。 - 对扫描件进行解析后，提取的信息中出现大量乱码或错误字符，这是因为
启用 OCR未开启或OCR 语言配置不准确，导致图像中的文字未能正确识别。
怎么确认配好了
- 选择一份典型的 I 期临床研究方案 PDF 文档进行上传和解析，检查关键的纳入/排除标准、试验药物信息等核心段落是否被完整且准确地分块。
- 上传一份包含扫描页面的受试者实验室报告，检查 OCR 识别结果是否清晰、数值和单位是否正确提取，并与原始文档进行比对。
- 使用包含医学术语和缩写的文档进行测试，验证分块结果能否正确识别并保留这些专业词汇的上下文，确保其语义完整。
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。