这个品类的数据长什么样
临床前安评的数据主要来源于毒理学研究报告、药代动力学报告、病理学分析以及相关文献。这些数据通常以非结构化或半结构化文档形式存在，例如 PDF 格式的实验报告、Word 文档的方案说明、以及数据库导出的 CSV 文件。数据更新频率相对较低，通常在完成一个批次或阶段性研究后进行归档。文档结构复杂，包含大量专业术语、剂量单位、时间点、动物模型信息、观测指标（如 LD50、NOAEL）及统计结果。字段命名可能不统一，存在缩写、不同单位（如 mg/kg、g/L）混用情况，并且常包含图表、表格等非文本信息。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
临床前安评数据文档的非结构化特性，要求模型在文本提取时具备强大的语义理解能力，能够从复杂语境中准确识别关键信息。较低的数据更新频率意味着模型训练和微调不需要频繁进行，但需要保证模型对历史数据的长期稳定性与泛化能力。文档中专业术语和不统一的字段命名，要求模型词汇表能够覆盖生物医药领域，并且需要通过预处理或领域适配来统一表达。图表和表格的存在，则约束了纯文本模型的适用性，可能需要结合多模态处理或在数据预处理阶段将图表内容转化为可读文本，以确保信息不丢失。模型需要能够处理长文本输入，因为单个报告通常篇幅较长。
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 | 临床前安评报告段落较长，包含多项实验细节，确保完整语义单元被切分 |
召回条数 | 前 8 条 | 提高模型获取相关上下文的概率，应对专业术语和复杂关联性 |
相似度阈值 | 0.75 | 保证召回内容的专业相关性，过滤掉干扰信息 |
maxContext | 8192 tokens | 适应长篇报告和复杂查询场景，提供充足的上下文窗口 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型 PDF 报告和复杂表格解析，避免超时导致文件解析失败 |
模型温度 | 0.3–0.5 | 保证模型输出的准确性和稳定性，减少幻觉，适用于严谨的科学判断 |
容易做错的三处
- 模型在提取关键毒理学指标（如
NOEL值）时，字段值为空或出现“未提及”等错误，原因在于报告中指标可能以不同表述形式存在，模型未能充分识别。 - 用户提交包含特定动物模型或给药途径的查询后，返回结果与预期不符，原因在于模型未能准确理解查询中的细微专业差异，导致召回范围过广或过窄。
- 长篇毒理报告上传后，文档解析超时，或部分表格数据未能正确提取，原因在于
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS配置过低，未能给解析器足够时间处理复杂结构。
怎么确认配好了
- 选取包含关键毒理指标（如
LD50、NOAEL）的典型安评报告，提交给模型进行信息提取，检查提取结果与报告原文的数值、单位是否一致。 - 针对报告中不同形式的药物作用机制描述，构建查询并观察模型召回的相关段落，评估其语义关联度是否达到预期阈值。
- 上传一份包含复杂表格和图表的 PDF 格式临床前安评报告，检查文件是否成功解析，并且关键表格数据是否被正确转换为文本并可供模型检索。
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