这个品类的数据长什么样
生物医药CDMO（合同研发生产组织）的产品与试剂咨询场景中，文档数据主要来源于项目建议书、生产批记录、质量控制报告、分析方法验证报告、技术转移文件、变更控制文件以及产品说明书。这些文档通常以PDF、DOCX或扫描件形式存在。数据更新频率与项目周期紧密相关，可能每周甚至每天都有新的批次报告或修订文档生成。文档结构复杂，包含大量表格、图表、化学结构式和专业术语。字段包括批次号、生产日期、有效期、检测结果、限度、设备参数、操作步骤等，单位涉及毫克、升、摩尔、百分比、pH值、温度（摄氏度）等，对精度和一致性要求极高。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
CDMO文档的复杂结构和高精度要求对文档解析与分块提出了特殊挑战。大量的表格和化学结构式需要精确识别和提取，常规的文本分块方法可能丢失关键数据关联性。频繁的文档更新意味着需要支持增量解析和版本管理，确保知识库的时效性。专业术语和计量单位的准确识别是理解文档语义的基础，避免歧义。文档中常包含大量冗余或非核心信息，需要智能筛选以提高召回效率。此外，扫描件文档的光学字符识别（OCR）准确率直接影响后续解析质量，尤其在手写批注或低质量扫描件上。文件过大可能导致解析超时，需要考虑并行处理或任务队列机制。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | CDMO文档常包含大量图片和图表，文件体积较大，需要足够上传空间。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 大型PDF文件或需要OCR处理的扫描件解析耗时较长，防止因超时中断。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 兼顾语义完整性和向量检索效率，避免过长导致信息稀释，过短丢失上下文。 |
分段重叠长度 | 150–200 字符 | 确保分段边界上下文的连续性，提高跨段信息召回的准确性。 |
chunk_strategy | recursive_text 结合 table_extraction | 递归文本分块适用于大部分内容，表格提取确保关键结构化数据不被破坏。 |
ocr_enabled | True | CDMO文档中存在大量扫描件，OCR是获取文本内容的必要步骤。 |
容易做错的三处
- 解析结果中表格数据错乱或缺失，原因是未启用或正确配置表格提取功能，导致表格内容被当作普通文本分段。
- 文件解析长时间无响应最终超时，原因是处理大型PDF或低质量扫描件时，
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设置过短，或缺乏有效的排队机制导致并发处理压力过大。 - 检索时无法召回包含特定批次号或检测单位的信息，原因是文档解析时未正确识别或提取专业术语和计量单位，导致向量化表示不准确。
怎么确认配好了
- 上传典型的大型CDMO技术文档（如包含多页表格和图表的批记录），观察解析任务状态是否正常完成，没有出现超时或失败。
- 随机抽取解析后的几个文档，在知识库中进行关键词搜索，核对检索结果的完整性和准确性，特别是其中包含的表格数据和专业术语。
- 通过API接口获取某个解析文档的原始分段数据，检查分段长度、重叠情况以及是否包含了预期识别出的表格内容。
- 上传一个包含手写批注或低质量扫描页面的文档，验证OCR识别的文本内容是否清晰可读，且关键信息未出现错误。
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