这个品类的数据长什么样
稳定性研究的数据主要来源于药品或医疗器械在不同贮存条件（温度、湿度、光照）下，经过预设时间点取样检测后的理化性质、含量、微生物限度等一系列检测报告。这些数据通常以结构化或半结构化的文档形式存在，如批生产记录、检验报告、稳定性考察方案及总结报告。更新频率取决于稳定性考察周期，可能从数月到数年不等。文档中包含批号、样品编号、检测项目、检测方法、检测结果（数值、单位、判定标准）、检测日期、有效期等关键字段。单位多样，涉及浓度（mg/mL）、pH值、含量百分比、微生物计数（CFU/g）等。
这些特征在「工具调用与插件」这一环带来什么约束
稳定性研究数据的长周期性和多批次特性，要求工具调用能够高效地聚合和比对不同时间点、不同批次的检测结果。多样的单位和数据类型，对插件的数据解析和格式转换能力提出要求，确保数值比较的准确性。半结构化的报告文档需要更智能的文本提取与结构化工具，以识别关键字段，避免人工录入错误。此外，由于数据更新周期长，工具调用需要支持对历史数据的持续追溯和分析，并在数据更新时能触发相应的比对与预警机制。对结果的判定往往依赖于预设的判定标准，这要求工具能集成规则引擎或外部标准库进行自动判断。
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 | 稳定性报告中常有连续的检测结果描述，保持适当长度可确保上下文完整性。 |
召回条数 | 前 8–12 条 | 稳定性问答需要较多上下文来支撑对趋势或异常的判断。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 确保召回的制度或SOP片段与查询内容高度相关，避免引入无关信息。 |
最大并发工具调用数 | 3 | 稳定性研究问答可能涉及多个批次或多个检测指标的查询，适度并发可提升响应速度。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 稳定性报告文档可能较大，需要更长的文件解析超时时间。 |
最大重试次数 | 2 | 外部服务或工具偶尔出现瞬时故障，重试机制可提高成功率。 |
容易做错的三处
- 工具调用失败，日志显示
The tool call is not supported：通常是由于模型未正确配置工具调用的能力，或未将工具函数正确注册到模型可识别的接口中。 - 稳定性趋势分析结果为空或不准确：原因在于数据提取插件未能正确解析报告中的时间序列数据，导致关键数值或时间戳缺失。
- 查询特定批次稳定性数据时，返回了不相关批次的信息：这是因为知识库分段策略不当，未能有效区分不同批次的独立数据。
怎么确认配好了
- 对多批次的稳定性报告进行提问，验证模型能否准确识别并比较不同批次在同一时间点的检测结果差异。
- 查询特定检测项目随时间变化的趋势，核对模型输出的趋势描述与原始数据是否一致，并检查是否能正确识别异常波动。
- 上传新的稳定性考察总结报告，测试工具调用能否自动触发数据解析，并更新相关指标，随后提问确认新数据是否已纳入知识库。
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。