这个品类的数据长什么样
mRNA 疫苗的注册申报资料主要包括临床试验报告、非临床研究报告、生产工艺与质量控制文件、稳定性研究数据等。这些数据通常以 PDF、Word、Excel 等多种格式存在，其中 PDF 文档占比较高，包含大量图表与扫描件。数据更新频率在临床试验阶段较高，进入申报阶段后趋于稳定，主要涉及补充资料。文档结构遵循药监部门的规范，例如 ICH M4E 指南，具有严格的层级与章节划分。字段涉及剂量单位 μg、时间单位 天、周、月、年，以及复杂的生物学指标如 抗体滴度、T细胞应答。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
PDF 格式文档中包含的图表与扫描件对文本提取构成挑战，需要增强 OCR 能力以确保数据完整性。严格的文档结构要求在召回时能理解上下文层级，避免跨章节的错误关联。高更新频率的数据，尤其在临床试验早期，要求知识库具备快速更新与版本管理能力，以保证多轮对话基于最新信息。复杂的生物学指标与专业术语对大模型的理解与生成能力提出更高要求，需要通过精细的提示词引导模型专注于事实性回答。多轮对话中，用户可能会追溯到早期版本的数据，需要系统能够定位并引用历史信息。
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 | 适应复杂医学文本的上下文完整性，避免语义割裂。 |
召回条数 | 前 5 条 | 确保覆盖多源信息，平衡相关性与计算开销。 |
相似度阈值 | 0.78–0.85 | 过滤低相关性内容，提高检索准确度。 |
重排返回条数 | 3 条 | 优先展示最相关且高质量的段落。 |
maxContext | 4000 token | 兼顾长文本输入与模型处理效率。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 应对大型 PDF 文档或包含复杂图表的扫描件处理时间。 |
容易做错的三处
- 多轮对话中途终端会话，返回不完整答案，原因在于大模型 API 连接超时或内部工作流配置未覆盖所有分支。
- AI 回复的字数限制失效，输出内容超出预期，原因通常是提示词中对字数限制的指令权重不足，被其他指令稀释。
- 用户选择插件后，提示词在后续对话中重复触发，原因在于插件触发逻辑未与单次会话状态关联，缺乏有效的上下文管理。
怎么确认配好了
- 上传多个包含扫描件的 mRNA 疫苗申报资料 PDF，检查知识库中 OCR 提取的文本内容与原文档一致性。
- 针对特定生物学指标或试验数据进行多轮提问，核对 AI 回答是否准确引用了文档中的具体数值与单位。
- 模拟用户在不同时间点对同一份资料提问，确认系统能够引用最新版本数据并解释数据更新情况。
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。