这个品类的数据长什么样
真实世界研究（RWE）制度的数据主要来源于医院病历系统、电子健康档案（EHR）、医保理赔数据库、患者登记系统、可穿戴设备以及专业医学期刊和监管机构发布的指南。这些数据更新频率不一，从实时（如部分EHR数据）到季度或年度更新（如医保理赔数据）。文档通常以非结构化文本（如临床笔记、医学报告）、半结构化表格（如患者随访表、药品不良反应报告）和结构化数据（如诊断代码 ICD-10、检验结果）的形式存在。字段涵盖患者基本信息、诊断、治疗方案、用药记录、随访结果、不良事件等，其中涉及大量医学术语、缩写以及不同单位制（如mg、g、mmol/L、U/L）的混用。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
真实世界研究制度数据的多样性和复杂性，对多轮对话的准确性和提示词的构建提出了具体要求。非结构化文本中的医学术语和缩写，要求模型具备强大的语义理解能力，避免因词汇歧义导致误解。多源数据导致的信息分散，使得在多轮对话中需要更精细地控制上下文，确保不同来源信息的有效整合。更新频率的差异，意味着在提示词中可能需要明确数据的时间范围，以获取最新或特定时间点的信息。同时，不同单位制的存在，要求在提示词中引导模型进行单位转换或明确指出查询单位，避免数值上的混淆。多轮对话中，用户可能逐步细化查询条件，这要求提示词能够灵活适应，并引导模型进行逻辑推理和信息筛选。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 6 轮 | 兼顾多轮提问的连贯性与避免上下文过长导致的无关信息干扰。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 适应医学文本的段落长度，确保单个分段包含足够语义信息。 |
召回条数 | 10–15 条 | 增加召回相关文档片段的概率，应对医学术语多样性和同义词问题。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 在确保相关性与避免噪声之间取得平衡，筛选出高度相关的制度文本。 |
重排返回条数 | 5 条 | 进一步精炼召回结果，聚焦于最能回答用户问题的制度条款或说明。 |
temperature | 0.3–0.5 | 降低模型生成内容的随机性，确保回答基于制度原文，提高准确性。 |
容易做错的三处
- 用户提问后得到乱码或不相关内容，原因可能是制度文档编码格式不兼容或分段策略导致关键信息被截断。
- 多轮对话中模型遗忘前几轮的上下文，导致回答脱节，原因通常是
maxContext参数设置过低，未能保留足够的历史对话信息。 - 查询特定医学指标时，模型返回的数值单位不一致，这可能源于制度文档中单位表示多样，且提示词未明确指定所需单位。
怎么确认配好了
- 对多轮对话进行压力测试，观察模型能否在连续 5 轮以上对话中保持上下文连贯性，并正确响应逐步细化的查询。
- 选择包含非结构化临床笔记和结构化检验报告的制度文档，进行多样化提问，检查模型能否准确提取并整合不同格式的信息。
- 针对涉及不同单位制的医学指标进行提问，核对模型返回的数值及其单位是否与制度原文或用户预期一致。
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。