双特异性抗体制度的多轮对话与提示词

这个品类的数据长什么样

双特异性抗体（BsAb）的制度与标准操作规程（SOP）数据主要来源于药监机构发布的指导原则、企业内部的研发与生产质量管理体系文件、临床试验方案以及药物警戒报告。这些文档通常以 PDF、Word 或内部知识库页面的形式存在。数据更新频率与监管政策发布、新药研发进展以及生产工艺优化密切相关，通常为季度或年度更新，部分关键指导原则可能不定期发布。文档结构多为章节式，包含引言、定义、职责、操作步骤、记录要求等标准化模块。字段与单位具有高度专业性，例如剂量单位 mg/kg，浓度单位 mg/mL，时间单位 h、day，以及特定的质量控制指标如 纯度 (%)、聚集体含量 (%) 等。

这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束

双特异性抗体制度文档的专业性与标准化结构，要求多轮对话系统具备精准的语义理解能力，以区分相似概念。文档更新的周期性意味着知识库需要定期同步最新版本，确保问答的时效性与合规性。复杂的字段与单位要求提示词设计时，需明确指示模型关注数值与单位的对应关系，避免混淆或误读。例如，对 给药剂量 的询问，系统应能区分 首次剂量 与 维持剂量，并准确提取 mg/kg 单位下的数值。此外，文档中常见的流程性描述，如“若发生 A 则执行 B，否则执行 C”，对多轮对话的逻辑跳转和条件判断提出更高要求，提示词需引导模型识别并遵循这些业务逻辑。

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`	制度文档逻辑严密，过短分段易切断完整逻辑，过长则增加无关信息。
`召回条数`	`前 8–12 条`	确保覆盖多轮对话中可能涉及的多个相关制度章节，提高上下文完整性。
`相似度阈值`	`0.75–0.85`	双特异性抗体术语专业性强，相似度要求高，避免误召回非相关条款。
`maxContext`	`3000–4000 token`	制度问答常需追溯多轮历史对话，保证上下文长度足够支撑复杂逻辑。
`重排返回条数`	`前 3–5 条`	精准排序最相关制度条款，减少模型处理无关信息负担，聚焦核心答案。
`提示词温度`	`0.3–0.5`	制度问答追求准确性与严谨性，低温度可减少模型自由发挥，提高事实准确率。

容易做错的三处

现象：用户询问后，系统返回“工作流执行失败”，且日志显示 workflow_execution_error。原因：工作流中调用外部工具的参数与双特异性抗体制度的特定字段不匹配，导致工具调用异常。
现象：多轮对话中，系统对相同概念的追问，无法正确关联到上一轮对话的上下文。原因：maxContext 设置过小，导致历史对话信息被截断，模型丢失了关键的上下文关联。
现象：对制度中涉及特定数值（如 纯度 > 95%）的提问，模型未能提取出具体数值或单位。原因：提示词未明确指示模型关注数值与单位的提取，或者知识库分段时将数值与单位分离。

怎么确认配好了

选取双特异性抗体制度中的关键条款，设计包含多轮追问的测试用例，验证系统是否能准确给出答案并保持上下文连贯。
针对制度中包含条件判断（如“若 A 则 B”）的描述，测试系统能否正确识别并执行相应的逻辑分支，输出符合预期的结果。
检查系统对涉及专业术语、数值和单位的提问，是否能精准提取并复述，验证知识库分段与召回的有效性。
模拟用户在较长时间间隔后重新提问，观察系统是否能基于历史对话记录，继续进行有意义的上下文对话，确认 maxContext 配置合理。

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。