苗头化合物筛选产品的工作流编排

这个品类的数据长什么样

苗头化合物筛选涉及的数据主要来源于高通量筛选实验结果、化合物结构数据库（如 PubChem、ChEMBL）、生物活性数据库以及相关文献。高通量筛选结果通常以结构化数据表的形式存在，包含化合物ID、化学结构SMILES、实验批次、检测指标（如抑制率、EC50、IC50值）及其单位（如 %、nM），以及质控信息。这些数据更新频率较高，尤其在大型筛选项目推进时，可能每日或每周产生大量新数据。化合物结构数据相对稳定，但活性数据会随新研究不断补充。文档结构多为 CSV、TSV 或 HDF5 格式的表格数据，部分数据可能以 SDF 或 MOL2 格式存储化合物结构信息。字段名通常标准化，但具体指标名称和单位在不同实验中可能存在差异。

这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束

高通量筛选结果的结构化特性要求工作流具备高效的表格数据解析与处理能力。大量且高频的数据更新，意味着工作流需要支持增量数据处理和周期性任务调度，避免重复处理历史数据。化合物结构数据（SMILES、MOL2）的特殊性，对数据预处理模块提出需求，需能正确解析和转换为可供模型利用的特征表示。检测指标单位的多样性（nM、µM、%）要求工作流在数据标准化步骤中能够进行单位转换和量纲统一，以确保后续模型训练和评估的准确性。此外，质控信息的处理需要工作流能够识别并标记异常数据点，避免其影响下游分析结果。

配置怎么定

配置项	建议取法	这样取的依据
`UPLOAD_FILE_MAX_SIZE`	`500 MB`	高通量筛选结果文件可能较大，确保能一次性上传。
`MAX_CHUNK_SIZE`	`1000 字符`	针对化合物描述或实验说明文本，平衡上下文长度与信息密度。
`BATCH_PROCESS_INTERVAL`	`24 小时`	适配每日或周期性数据更新，保证数据及时纳入分析。
`METRIC_UNIT_MAP`	`{ "nM": 1, "µM": 1000, "%": "percent" }`	统一不同活性指标单位，便于后续模型处理和比较。
`STRUCTURE_PARSER_TIMEOUT`	`300 秒`	复杂化合物结构解析可能耗时，避免因超时导致任务失败。
`JSON_INPUT_VAR_PREFIX`	`{{$`	明确 JSON 输入框中变量引用的前缀，便于工程师识别和使用。

容易做错的三处

工作流执行超时或报错 400 Bad Request，原因可能是上传的筛选结果文件大小超过了 UPLOAD_FILE_MAX_SIZE 限制，或者单个文件内容过长超出大模型上下文长度。
模型评估结果出现量纲不一致或数值异常，原因是没有在数据预处理阶段对 METRIC_UNIT_MAP 配置的活性指标单位进行标准化转换。
AI 平台输出结果中包含过多中间步骤的对话，原因是没有正确配置工作流的输出节点，导致所有AI对话的返回结果都被展示。

怎么确认配好了

上传一个典型的苗头化合物筛选结果文件（CSV 或 SDF 格式），观察文件是否能成功解析，且数据表格的列名和数据类型是否与预期一致。
执行一个包含单位转换步骤的工作流，检查转化后的活性数据字段的数值和单位是否符合预设的 METRIC_UNIT_MAP 规则。
运行一个端到端的工作流，验证最终输出结果是否只包含预期信息，通过检查工作流的最后一个AI对话节点输出是否为最终目标。

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。