这个品类的数据长什么样
先导优化阶段的数据主要来源于高通量筛选（HTS）结果、计算化学模拟数据、体外药代动力学（ADME）及毒性（Tox）报告。这些数据通常以结构化数据库（如化合物活性数据库、ADME/Tox 预测数据库）和非结构化文档（如实验报告、文献综述）的形式存在。数据更新频率相对较低，主要在新的实验批次完成后进行批量更新。文档结构多样，结构化数据字段包含 化合物ID、IC50值（单位：nM）、Caco-2渗透性（单位：nm/s）、CYP抑制率（单位：%）等，非结构化报告则包含实验方法、结果描述及结论。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
先导优化数据多样性对多轮对话的准确性提出了挑战。例如，IC50值在不同实验条件下可能存在差异，需要对话系统能理解上下文并追问具体实验条件。非结构化报告中存在大量专业术语和缩写，要求提示词设计时充分考虑领域词汇的识别与消歧。数据更新频率低意味着知识库构建时需注重数据的时效性标记，避免引用过时信息。同时，由于数据量庞大且关联性强，对话轮次可能较多，系统需要有效管理上下文，避免信息丢失或混淆。字段单位的规范性要求在提示词中明确指出单位，确保数值解析的准确性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8 轮 | 兼顾复杂查询和系统性能，减少不必要的历史信息干扰 |
temperature | 0.3–0.5 | 确保生成回复的客观性和准确性，降低幻觉风险 |
分段长度 | 500–800 字符 | 适应实验报告和文献的段落长度，保持语义完整性 |
召回条数 | 前 7 条 | 覆盖更广泛的相关信息，应对多维度查询需求 |
相似度阈值 | 0.75 | 提高召回结果的相关性，过滤掉不相关或弱相关信息 |
重排返回条数 | 前 3 条 | 精选最相关的少量信息，减少模型处理负担，提升效率 |
容易做错的三处
- 对话中频繁出现“无法复制”或“生成内容无换行”，通常是前端渲染或剪贴板权限配置问题，导致 Markdown 格式解析异常。
- 在“变量引用”模式下，
temperature等高级参数设置入口消失，原因是该模式下系统默认采用特定策略以确保结果一致性，未暴露自定义调整选项。 - 调用工作流后对话日志中的运行数据为空，往往是工作流内部模块配置错误或数据传递中断，例如前置模块输出的
any类型参数未被后续“文本内容提取”模块正确解析，导致提取结果为undefined。
怎么确认配好了
- 针对不同复杂度的先导化合物查询，测试多轮对话能否准确理解用户意图并提供相关数据，核对返回的化合物信息、活性数据、ADME/Tox 预测值是否与原始数据一致。
- 检查系统在处理包含专业术语和缩写的查询时，是否能正确识别并给出解释或关联信息，例如查询“hERG 抑制”时，系统能关联到相关化合物的
hERG IC50数据。 - 模拟实际操作，尝试在对话中复制返回结果，确认复制内容完整且格式正确，无乱码或换行丢失问题。
- 验证在不同
temperature设置下，模型输出的回复在准确性和多样性之间是否达到预期平衡，特别是对于需要概括性回答的场景。
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。