这个品类的数据长什么样
合理用药制度的数据主要来源于医疗机构内部发布的规章制度、操作规范（SOP）、药品目录、临床路径、专家共识、以及相关法律法规文件。这些文档通常以 PDF、Word、或扫描件形式存在，结构化程度不一。更新频率方面，大型医疗机构的制度文件可能每年修订数次，而药品目录或国家级法规的更新则相对固定，通常是季度或年度更新。文档内容常包含大量的医学术语、药品通用名、剂量单位（如 mg、IU、ml/h）、适应症、禁忌症、不良反应等，并可能附带流程图、表格等非文本信息。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
合理用药制度文档的更新频率，决定了知识库的索引重建或增量更新机制需要支持自动化与高频次。文档中复杂的医学术语和剂量单位，要求工作流中的文本处理模块具备高精度实体识别能力，以确保信息提取的准确性。大量非结构化或半结构化的文本，以及流程图等图像信息，对文档解析能力提出了挑战，可能需要结合 OCR 技术。此外，制度间的层级关系和交叉引用，使得工作流需要设计多源召回和上下文关联机制，以避免单一文档的片面性，确保问答结果的全面性和准确性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 800–1200 字符 | 合理用药制度文本通常段落较长，包含多重医学概念，较长的分段有助于保持上下文完整性。 |
召回条数 | 5–8 条 | 制度问答需要覆盖多个相关条款，适当增加召回条数可提高覆盖率。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 医学术语的精确匹配至关重要，较高的阈值能过滤掉不相关的召回结果。 |
重排返回条数 | 3 条 | 筛选出最相关的少数几条信息，减少模型处理负担，提高响应速度。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型 PDF 或扫描件可能耗时较长，预留足够解析时间。 |
MAX_FILE_SIZE_MB | 100 MB | 应对包含大量图表或高分辨率扫描件的制度文件，保证文件上传成功。 |
容易做错的三处
- 问答结果中出现药名或剂量单位错误，原因是文档解析时未能正确识别特定格式的医学实体，导致知识库索引不准确。
- 用户提问后系统长时间无响应或报错
504 Gateway Timeout，原因是工作流中文件解析或向量嵌入处理大文件时超出PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设定。 - 对某个制度的提问，返回的结果来自毫不相关的其他制度文件，原因是
相似度阈值设置过低，导致召回结果泛化。
怎么确认配好了
- 选取十份涵盖不同复杂度的合理用药制度文件进行上传，检查文件解析状态和知识库分段数量是否符合预期。
- 针对上传的制度文件，设计包含常用药名、剂量、适应症等关键词的问句，验证召回结果的准确性与相关度。
- 模拟高并发访问场景，观察工作流的响应时间是否在可接受范围内，并检查系统日志是否存在
out of memory错误。 - 使用包含模糊语义和多重限定条件的复杂问题进行测试，评估模型对上下文理解和多源信息整合的能力，根据实际效果调整
相似度阈值。
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。