这个品类的数据长什么样
生物医药领域的实体瘤制度数据主要来源于国家药品监督管理局（NMPA）、各省市卫健委发布的临床诊疗指南、药物说明书、临床试验方案以及医院内部的SOP文档。这些文档更新频率不一，NMPA指南通常每年修订，而临床试验方案则在项目周期内可能多次更新。文档结构以PDF或Word为主，内部包含大量非结构化文本、表格和图片。数据字段涵盖药品名称、适应症、用法用量、不良反应、禁忌症、药物相互作用、临床分期标准、治疗路径、随访要求等。单位涉及剂量（mg、g）、时间（h、day、week）、浓度（mg/mL）、比率（%）等，且存在大量医学专有名词和缩写。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
实体瘤制度数据的复杂性对工作流编排提出了特定要求。首先，更新频率不一的文档源意味着工作流中的知识库同步节点需要支持多频率触发，以确保指南和说明书的及时性。其次，PDF和Word文档的非结构化特性要求工作流具备强大的文档解析能力，特别是对表格和图片中信息的提取。字段和单位的严谨性，以及医学专有名词的存在，使得问答节点需要高精度的实体识别和意图理解，避免因歧义导致错误回复。多轮问答和反问能力在实体瘤制度问答中尤为关键，因为用户常常需要基于初步回答进行深入探究或澄清，例如在特定患者情况下的用药调整或不良反应处理。工作流中的多个AI对话节点需要精细控制其输出可见性，以避免冗余信息干扰用户体验。
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 | 平衡了文本的完整性与召回的效率，避免切分导致上下文丢失 |
召回条数 | 前 5 条 | 经验证能有效覆盖实体瘤制度问答所需的相关信息，减少无关内容干扰 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 在保证召回相关性的同时，允许一定程度的语义浮动，应对医学术语变体 |
max_tokens | 2048 | 确保模型有足够空间生成详细且准确的实体瘤治疗方案或制度解释 |
temperature | 0.3–0.5 | 降低模型生成回复的随机性，确保回答的严谨性和一致性，符合制度问答要求 |
workflow_output_visibility | 自定义 | 允许精确控制工作流中特定AI对话节点的输出，避免冗余信息 |
容易做错的三处
- 工作流执行超时：由于解析大型PDF文档或处理复杂医学查询，导致
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设置过短，工作流无法完成。 - 多轮问答上下文丢失：在多个
AI 对话节点之间未能正确传递和管理会话历史，导致后续对话无法理解用户意图。 - 输出信息冗余：工作流中所有
AI 对话节点的输出都默认显示给用户，导致用户接收到大量不必要的中间过程信息。
怎么确认配好了
- 测试不同复杂度的实体瘤治疗方案查询，观察
AI 对话节点是否能准确理解并给出合规建议。 - 验证特定字段（如剂量、频率）在文档解析后是否正确提取并参与问答，例如查询“某药物成人推荐剂量”时，输出的数值和单位是否正确。
- 针对多轮问答场景，通过连续提问模拟用户追问，确认上下文在工作流中正确传递，模型能够基于历史对话进行反问或深入解答。
- 检查工作流日志，确认在处理大型制度文档时没有出现
Error 500或Timeout等错误，且知识库同步节点按预期频率触发。
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。