这个品类的数据长什么样
I 期临床试验预筛主要涉及健康受试者或少数患者的早期数据，核心目标是评估药物的安全性、耐受性以及初步的药代动力学（PK）和药效学（PD）特征。数据来源多样，包括受试者招募问卷、体格检查报告、实验室检测结果（如血常规、肝肾功能、心电图）、影像学检查报告以及不良事件（AE）记录等。这些数据通常以结构化（如临床数据库中的数值、分类变量）和非结构化（如医生笔记、影像学报告文本）形式存在。数据更新频率在试验初期较为密集，尤其在给药和随访期间，可能每日甚至每小时都有新数据产生。文档结构遵循ICH GCP（国际人用药品注册技术协调会良好临床实践）指导原则，字段涉及剂量、给药途径、生命体征、AE分级等，单位严格，如 mg/kg、mmol/L、mmHg。
这些特征在「部署与升级」这一环带来什么约束
I 期临床试验数据的高敏感性和严格合规性要求，对部署环境的安全性与数据隔离提出高标准。频繁的数据更新和混合数据类型（结构化与非结构化），需要模型能够实时处理并有效整合。非结构化文本数据中包含大量医学术语和缩写，要求模型具备专业的医学领域知识。严格的单位和字段规范，意味着RAG（检索增强生成）系统在召回和生成时，必须精确匹配和理解上下文，避免生成误导性信息。此外，早期试验方案调整可能导致数据模式变化，要求系统具备灵活的模式适应性和版本管理能力。对 fastgpt-sandbox 等执行环境的隔离性与资源分配，也需要精细考量，确保代码执行的稳定性和安全性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 应对大型影像报告或批量实验室结果文件 |
maxContext | 4000 字符 | 覆盖受试者个体完整的病史与当前生理指标 |
分段长度 | 300 字符 | 精细化切分包含医学术语的文本，提高检索召回精度 |
召回条数 | 8 条 | 确保覆盖多源数据，如实验室、体检、AE记录 |
相似度阈值 | 0.78 | 平衡召回率与准确率，避免引入无关或模糊信息 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 应对复杂结构化文件（如PDF）的解析时间 |
容易做错的三处
- 升级后AI对话变量无法获取代码运行输出：通常是
fastgpt-sandbox容器版本与主程序不兼容，导致沙箱环境中的数据传递接口变更或序列化失败。 - 部署后找不到
fastgpt-sandbox镜像：多是因 Docker daemon 配置的镜像源无法访问或拉取权限不足，导致镜像下载失败或被防火墙阻止。 - 本地模型配置后
ollama无法调用：常见原因是.env.local文件中的模型名称或端口配置与ollama实际运行的参数不一致，或者oneapi渠道认证失败。
怎么确认配好了
- 上传一份包含复杂医学术语的 PDF 文件，检查文件解析器能否正确提取所有文本内容，并确认分段结果符合预期。
- 通过 FastGPT 的调试界面，模拟一次临床试验预筛查询，观察 RAG 召回的文档片段是否与查询意图高度相关，并包含来自不同数据源的信息。
- 执行一个涉及
fastgpt-sandbox的工作流，检查代码执行结果能否正确传递回 AI 对话，确保沙箱环境与主程序通信正常。 - 使用配置的本地模型进行对话，检查响应速度和内容准确性，确保模型能够处理医学专业问题。
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。