这个品类的数据长什么样
稳定性研究数据主要来源于药物研发过程中的实验室检测报告、环境条件监控记录以及批次生产信息。这些数据更新频率相对较低，通常按批次或特定时间点（如 0、3、6、9、12、18、24、36、48、60 个月）进行采集和记录。文档结构通常为结构化或半结构化，包含详细的实验方案、检测方法、原始数据、分析结果和结论。字段与单位具有高度特异性，例如温度（℃）、湿度（%RH）、光照强度（Lux）、活性成分含量（%）、降解产物（ppm）、pH值（无单位）、溶解度（mg/mL）等，且常伴随批号、生产日期、有效期、存储条件等关键元数据。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
稳定性研究数据的低更新频率意味着工作流触发机制无需高密度轮询，更适合基于批次完成或特定时间点报告生成的事件驱动触发。其结构化或半结构化的文档特征要求工作流具备强大的文档解析能力，能够准确提取关键字段。例如，从 PDF 格式的分析报告中识别 活性成分含量、降解产物 等字段及其对应数值。字段与单位的特异性则要求工作流在数据处理环节能进行严格的单位校验与转换，避免因单位不一致导致的计算错误。同时，大量批次和时间点数据需要工作流支持复杂的数据聚合与趋势分析，用于判断药品的稳定性趋势。工作流中也需集成外部数据库，以核对存储条件是否符合 ICH 指南要求。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
触发方式 | 事件触发（新批次报告生成） | 稳定性数据更新频率低，事件触发更高效 |
文档解析模型 | 专门训练的 OCR 模型 | 适应报告中可能存在的表格、图表和特殊符号 |
数据抽取字段 | 批号、生产日期、存储条件、时间点、检测项目、结果值、单位 | 确保提取所有关键信息用于后续分析和判断 |
数据校验规则 | 针对 结果值 与 单位 进行正则匹配与范围校验 | 保证数据质量，避免录入错误影响分析 |
召回条数 | 前 5 条 | 预筛阶段快速定位相关批次的近期稳定性数据 |
相似度阈值 | 0.85 | 确保召回的数据与当前查询的药品高度相关 |
容易做错的三处
- 接口调用工作流后，对话日志中的运行数据为空，原因是工作流中缺少显式的
返回结果节点，导致外部调用无法获取中间处理数据。 - AI 对话修改为
变量引用后，无法设置温度等模型参数，原因在于变量引用模式下，模型参数由引用的变量决定，需要在变量定义处进行配置。 - 工作流调用子工作流时，子工作流无法执行完整，往往是由于子工作流中的
代码运行节点或指定回复节点没有正确配置输出，导致父工作流无法接收到预期的结果而提前中断。
怎么确认配好了
- 通过上传一份典型的稳定性研究报告，观察工作流能否准确解析出
批号、生产日期、活性成分含量等关键字段及其对应数值。 - 执行模拟查询，使用某个药品名称和特定时间点作为输入，检查工作流召回的数据是否仅限于该药品的稳定性研究记录，并核对
召回条数是否符合预期。 - 检查工作流的日志输出，确认
数据校验规则是否正确识别并标记出不符合预设范围或单位格式的数据，例如活性成分含量超出 90-110% 范围的情况。
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。