这个品类的数据长什么样
康复设备的临床试验数据主要来源于医院、康复中心及研究机构。数据更新频率通常与试验周期和阶段性报告提交相关，可能从每周到每季度不等。文档类型多样，包括试验方案、知情同意书、病例报告表（CRF）、伦理审查批件、受试者筛选日志、不良事件报告、设备使用说明书、校准报告及随访记录等。这些文档常以 PDF、DOCX、XLSX 格式存在。字段和单位具有高度专业性，例如设备序列号、校准日期、疗程时长（如 30 分钟）、治疗强度（如 50 Hz）、患者功能评估量表得分（如 FIM 总分 90）、不良事件代码（如 AE.001），以及特定设备的性能参数（如 扭矩 5 Nm、压力 20 kPa）。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
康复设备临床试验文档的结构化程度差异大，部分 PDF 可能为扫描件，导致 OCR 识别质量直接影响后续解析。病例报告表和筛选日志常包含大量表格数据，需要准确识别行与列关系。设备使用说明书和校准报告中的技术参数密度高，对分块的语义完整性要求高，避免将关键参数与描述割裂。受试者筛选日志中的患者隐私信息，如姓名、身份证号等，要求在解析过程中能有效识别并处理，确保数据合规性。文档更新频率虽然不高，但每次更新可能涉及大量修订，需要增量更新和版本管理能力，避免重复处理和旧数据混淆。复杂单位和专业术语的存在，对分词和向量化模型的领域适配性提出较高要求。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 500–800 字符 | 兼顾语义完整性和上下文长度，避免关键信息被截断。 |
重叠长度 | 50–100 字符 | 确保分块边界的上下文连续性，提高召回率。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 适应大型 PDF 和复杂表格的解析耗时。 |
min_text_length | 30 字符 | 过滤掉 OCR 识别错误或无意义的短文本片段。 |
OCR_ENABLED | true | 处理大量扫描件 PDF，确保文本可提取。 |
TABLE_EXTRACTION_ENABLED | true | 精准解析病例报告表和筛选日志中的表格数据。 |
容易做错的三处
- 上传的 PDF 文档内容缺失或乱码，原因是没有开启或配置 OCR，导致扫描件无法识别文本。
- 临床试验方案中的关键技术参数在召回时语义不完整，原因是对长文档分块过短，割裂了参数描述和数值。
- 筛选日志中的患者信息未能被有效识别或脱敏，原因是解析器未能识别特定格式的隐私字段。
怎么确认配好了
- 选取不同类型（如扫描 PDF、包含表格的 DOCX）的康复设备临床试验文档，上传后检查知识库中分块内容的文本质量与语义完整性。
- 验证从知情同意书、病例报告表中提取出的关键字段（如受试者 ID、设备型号、不良事件描述）是否准确无误，无明显乱码或截断。
- 模拟对特定设备参数或试验阶段的查询，检查召回的分块是否包含完整的上下文信息，无关键信息丢失。
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。