这个品类的数据长什么样
精神类疾病的制度与SOP文档数据来源多样，主要包括国家卫健委发布的诊疗指南、各级医疗机构的内部管理规定、临床路径文件以及药品说明书。这些文档的更新频率不一，国家级指南可能数年更新一次，而机构内部SOP可能每年修订。文档结构通常为PDF或Word格式，包含大量非结构化文本，其中穿插表格、图示。字段与单位方面，常见的有诊断标准（如DSM-5分类代码）、治疗周期（以周或月为单位）、药物剂量（毫克、克）、随访频率（次/月）、风险评估量表分数（整数值）。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
精神类疾病制度文档的非结构化特性，导致传统的关键词匹配在多轮对话中难以精准定位信息。由于文档更新周期不一，系统需要具备版本管理能力，以确保召回信息的时效性与准确性。大量专业术语和交叉引用要求模型具备深度的语义理解能力，避免在多轮提问中产生歧义。例如，剂量单位的细微差异，可能直接影响医疗建议的准确性。此外，敏感性疾病的特殊性，要求对话系统在提供信息时，能够维持严谨的医学专业性，避免过度泛化或误导性表述。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8 轮 | 兼顾上下文连贯性与计算资源消耗，覆盖常见问答场景 |
分段长度 | 800 字符 | 平衡长文档语义完整性与分段召回效率 |
召回条数 | 5 条 | 确保相关信息覆盖，减少无关内容干扰 |
相似度阈值 | 0.78 | 过滤低相关性内容，提升召回精度 |
重排返回条数 | 2 条 | 聚焦最核心信息，减少用户阅读负担 |
temperature | 0.1-0.3 | 降低模型自由发挥度，确保回答严谨性与准确性 |
容易做错的三处
- 对话中出现“找不到相关规定”的提示，原因是分段长度过长或过短，导致关键信息被截断或淹没。
- 用户提问特定药物剂量时，回答给出的是通用治疗方案，未能准确提取到剂量数值，原因在于文档中剂量信息常以表格或复杂句式呈现，模型未能有效解析。
- 外部系统接入API后，无法根据
customUid获取对应会话记录，出现404错误，原因通常是API请求参数与后端期望的字段名或格式不匹配。
怎么确认配好了
- 选取典型精神类疾病（如抑郁症、焦虑症）的诊疗指南，模拟多轮提问，检查回答是否准确引用制度原文。
- 针对文档中包含表格或图示的剂量、周期等关键信息，进行定向提问，核对模型提取的数值与单位是否一致。
- 通过API接口提交带
customUid的对话请求，并尝试查询历史记录，验证customUid的会话隔离功能是否正常。
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。