这个品类的数据长什么样
先导优化（Lead Optimization）环节的数据通常源于高通量筛选（HTS）、体外实验、体内药效学研究、ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）评估报告以及计算化学模拟结果。这些数据以结构化和半结构化形式存在，例如化合物结构式（SMILES或InChI）、理化性质（分子量、LogP）、生物活性数据（IC50、Ki、EC50，单位为纳摩尔或微摩尔）、毒性数据（LD50）、药代动力学参数（T1/2、AUC）以及实验条件描述。数据更新频率较高，新合成批次、新实验结果或计算模拟迭代都会产生新的数据集。文档多为PDF格式的实验报告、Excel或CSV格式的活性数据表。字段包括化合物ID、批次号、目标靶点、测试浓度、活性值、实验方法、数据质量标记等。
这些特征在「表单与交互」这一环带来什么约束
先导优化数据的高度结构化和频繁更新要求表单设计能够快速捕获和整合多源信息。化合物结构式作为核心标识，需要支持多种输入格式并能进行校验。生物活性数据通常是数值型，但其单位和测试方法多样，需要在输入时明确指定或选择。毒性与药代动力学数据涉及不同实验模型和物种，表单需要提供多级分类和筛选机制。由于数据更新频繁，系统需要支持批量导入和增量更新，并提供版本管理能力。交互设计应侧重于数据准确性校验和一致性检查，例如，确保化合物ID的唯一性，活性值在合理区间内，并能关联到相应的实验报告。此外，对不完整或异常数据的处理流程也需在交互中体现，例如通过提示或强制修正。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 4000 token | 覆盖复杂化合物结构、多指标活性及药代数据描述 |
分段长度 | 600 字符 | 确保单个数据段信息完整，避免语义割裂 |
召回条数 | 前 8 条 | 涵盖多个相关化合物的优化方向和关键数据 |
相似度阈值 | 0.78 | 精准匹配特定化合物或相似结构，避免无关结果 |
重排返回条数 | 前 5 条 | 优先展示最相关且具有决策价值的优化建议 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 应对大型实验报告或高通量筛选数据文件的解析时间 |
容易做错的三处
- 查询结果中化合物结构式无法正确显示或解析失败，原因是输入表单未对SMILES或InChI格式进行有效校验。
- 用户输入了活性值但系统返回结果异常或找不到，通常是由于未正确识别或转换活性单位，例如将微摩尔误识别为纳摩尔。
- 在选择知识库时，用户希望选择多个化合物库进行对比，但表单设计只支持单选，导致无法进行跨库的综合分析。
怎么确认配好了
- 输入一个已知化合物的SMILES结构式，确认系统能够正确解析并检索到其所有关联的生物活性和理化性质数据。
- 针对某项生物活性数据，尝试输入不同单位（如
nM、uM），验证系统能够正确识别并返回相应的结果。 - 模拟一次数据更新，上传新的实验报告或活性数据，检查系统是否能增量更新知识库并提供新旧数据的对比视图。
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。