这个品类的数据长什么样
健康管理领域的临床试验预筛数据主要来源于个人健康档案、体检报告、可穿戴设备数据和问卷调查。这些数据更新频率不一，体检报告通常每年更新，而可穿戴设备数据则可以是实时或每日更新。文档结构多样，包括非结构化的医生诊断记录、半结构化的化验单和结构化的健康指标表格。字段方面，存在大量的医学专有名词、缩写和单位，例如血压（mmHg）、血糖（mmol/L或mg/dL）、血常规（各项细胞计数），以及药物剂量（mg、g、ml）等。数据中常包含敏感的个人健康信息，需要严格的隐私保护。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
健康管理数据的多样性和更新频率直接影响了多轮对话中信息获取的准确性和时效性。非结构化的医生记录需要更复杂的自然语言处理能力来提取关键信息，这增加了提示词设计的复杂性，以确保模型能正确理解并关联上下文。医学专有名词和单位的出现，要求提示词能引导模型进行单位转换或进行医学概念的解释，避免因专业术语理解偏差导致的预筛错误。高敏感性数据则要求对话系统在提示词层面就内置隐私保护机制，例如避免直接询问或存储敏感信息，而是引导用户提供脱敏或概括性描述。数据更新的异步性，意味着对话系统需要明确区分历史数据和最新数据，并在多轮对话中提示用户补充或确认最新状态。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 10 | 健康管理多轮对话常涉及多个健康指标和历史记录，需保持较长的对话上下文以进行综合判断。 |
temperature | 0.3 | 临床预筛需要严谨和准确的判断，较低的temperature值有助于模型输出更确定和一致的结果。 |
召回条数 | 15 | 综合考虑用户健康档案的广度和深度，增加召回条数可以覆盖更多相关健康数据和病史。 |
相似度阈值 | 0.75 | 确保召回的健康数据与用户查询或模型推理的语义高度相关，减少无关信息干扰。 |
重排返回条数 | 5 | 在高召回量基础上，通过重排聚焦最相关的少数几条信息，提升模型处理效率和准确性。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 健康管理文档，特别是医生诊断记录，常包含较长的叙述，需要较长的分段长度以保持语义完整性。 |
容易做错的三处
- 现象：AI 回复中出现医学单位混淆或数值错误，例如血压单位从 mmHg 变为 kPa。原因：提示词未能明确指定单位或要求模型进行单位转换，导致模型在处理多源数据时产生混淆。
- 现象：用户反馈对话历史记录丢失或无法追溯特定会话内容。原因：对话管理系统未正确配置
会话ID的持久化存储，或未在多用户场景下隔离会话数据。 - 现象：模型在预筛过程中过度询问敏感个人信息，或无法识别用户提供的脱敏信息。原因：提示词未能有效引导模型识别和处理敏感信息，也未提供足够的示例来训练模型理解用户隐私保护的意图。
怎么确认配好了
- 模拟不同健康状况的用户进行多轮对话测试，检查 AI 回复中医学指标的单位是否始终保持一致，并与原始数据源进行比对。
- 在多用户并发场景下，分别登录不同用户账号，验证各自的对话历史记录是否独立且完整，并尝试查询任意会话的历史
messageId。 - 设计包含敏感信息的预筛场景，观察模型是否能避免直接询问，而是引导用户提供概括性描述或确认脱敏后的信息，并检查日志中是否记录了不应出现的敏感数据。
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