这个品类的数据长什么样
招标挂网资料主要包括产品注册证、生产许可证、产品说明书、检验报告、临床评价报告、企业资质、授权文件等，以及各省市招投标管理部门发布的招标文件、中标通知书和挂网目录。数据来源广泛，涵盖国家药监局、各省市药采平台、医疗机构采购平台及企业内部管理系统。更新频率因政策调整、产品注册变更、招投标周期而异，通常为季度或年度更新，但政策文件和中标信息可能实时发布。文档格式多样，PDF、Word、Excel 是主要形式，其中 PDF 文档常包含扫描件，缺乏可直接提取的结构化信息。关键字段如产品通用名、批准文号、生产企业、剂型规格、中标价格、挂网省份、执行日期等，存在大量非标缩写、同义词和单位不统一的情况。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
招标挂网资料的非结构化、多源异构特性，要求多轮对话系统具备强大的文档解析能力，特别是对扫描版 PDF 的 OCR 识别与信息抽取。更新频率的不确定性，使得知识库需要支持增量更新与版本管理，确保对话引用信息的时效性。字段与单位的不统一，直接影响提示词的准确性，需要预处理阶段进行标准化和实体链接，以避免模型在理解用户查询时产生歧义。例如，用户可能询问“某产品在广东的中标价”，系统需能识别“广东”对应的行政区划，并从不同格式文档中提取出正确的“中标价格”字段。同时，由于资料涉及法规政策、技术细节和商业敏感信息，对话过程中需要严格控制信息边界，防止模型生成不准确或不合规的回答。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000 tokens | 注册申报文档通常篇幅较长，需要更大的上下文窗口承载完整信息。 |
分段长度 | 500 字符 | 兼顾信息完整性和召回效率，避免长段落稀释关键信息。 |
召回条数 | 8 条 | 确保能覆盖多个相关文档片段，提高回答的全面性。 |
相似度阈值 | 0.78 | 过滤掉低相关性文档，减少噪声，提升问答准确率。 |
重排返回条数 | 4 条 | 在召回结果中精选最相关条目，优化最终呈现给模型的上下文。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理扫描版 PDF 等大型复杂文档时，解析耗时可能较长。 |
容易做错的三处
- 在填写提示词并运行后，系统提示
400 status code，原因可能是提示词模板中引用了不存在的知识库标签或变量名。 - AI 回答中出现价格、批文号等关键信息与实际不符，原因在于知识库数据未及时更新，或文档解析时未能正确抽取最新数据。
- 对话过程中，模型无法准确回答关于特定产品在某省份的挂网状态，原因可能是知识库中缺乏针对区域性招标文件的索引，导致相关信息召回失败。
怎么确认配好了
- 针对一批典型注册申报问题，测试模型能否准确引用知识库中的产品通用名、批准文号和生产企业等核心字段。
- 模拟用户提问关于特定产品在不同省份的中标价格，验证模型能否从多源数据中提取并呈现正确价格信息，并核对其时效性。
- 检查模型在回答中是否能够区分不同版本的产品说明书或检验报告，并引用对应版本的信息，以验证知识库的版本管理功能。
- 随机抽取部分包含扫描件的 PDF 文档进行提问测试，确认 OCR 识别和信息抽取结果的准确率是否达到预期，并检查关键字段是否被正确识别。
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。