这个品类的数据长什么样
SMO（Site Management Organization，临床试验机构管理组织）在临床试验预筛阶段，数据主要来源于申办方提供的多中心临床试验方案（Protocol）、研究者手册（Investigator's Brochure, IB）、病例报告表（Case Report Form, CRF）以及伦理批件等。这些文档通常以 PDF 或 Word 格式存在，内容涵盖试验设计、入选/排除标准、访视计划、不良事件报告流程等。数据更新频率相对较低，主要在方案修订或版本更新时发生。文档结构复杂，包含大量表格、嵌套列表、图片、流程图和专业术语。字段与单位具有高度标准化特征，例如剂量单位（mg/kg）、时间单位（周、天）、生理指标（mmHg、mmol/L）等，且常伴有缩写或特定编码。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
SMO文档的复杂结构对解析准确性提出挑战，尤其是表格和嵌套列表，需要确保数据完整性和层级关系的正确识别。专业术语和缩写要求模型具备领域词汇理解能力，避免因词汇歧义导致的误判。图片和流程图中的关键信息，例如试验流程图、剂量调整图表，若未能有效提取，将直接影响预筛决策。数据更新频率较低决定了对实时性要求不高，但对历史版本管理和溯源能力有较高要求。标准化的字段和单位是预筛的核心依据，解析时必须精确识别并保留其语义，任何单位或数值的解析错误都可能导致不合格患者入组，带来严重后果。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 200 MB | 临床试验方案等文档可能较大，需要支持大文件上传。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 兼顾语义完整性和召回效率，适应复杂段落结构。 |
重叠长度 | 100 字符 | 确保上下文连续性，避免关键信息被分段截断。 |
maxContext | 16000 tokens | 适应长文档上下文，确保RAG召回时能覆盖足够信息。 |
PARSER_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 复杂PDF或Word文档解析耗时较长，预留充足处理时间。 |
启用图片OCR | True | 确保图片中的流程图、表格等关键信息能被识别和索引。 |
容易做错的三处
- 解析结果中表格数据缺失或错位，现象为关键入选/排除标准未被识别，原因在于文档解析器未能正确识别复杂的表格边框和单元格合并。
- 上传包含嵌入图片的DOCX文件后，解析日志显示“Invalid image file”错误，原因在于解析器不支持该特定图片格式或图片数据流异常。
- 预筛结果中部分专业缩写（如“CRF”、“SAE”）未被正确展开或理解，导致信息检索不准确，原因在于缺乏领域词汇表或术语库的辅助解析。
怎么确认配好了
- 上传典型临床试验方案PDF文件，检查解析后的文本内容是否完整保留了所有章节、表格和列表结构。
- 随机抽取文档中的关键入选/排除标准，通过检索验证其能否被准确召回，并检查召回片段是否语义完整。
- 上传包含复杂流程图或图表的文档，确认图片中的文字信息是否通过OCR被识别并融入到文本内容中，对比解析前后信息增量。
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。