这个品类的数据长什么样
真实世界研究（RWE）的注册申报资料涉及的数据来源广泛，包括电子健康档案（EHR）、医保理赔数据库、疾病登记系统、患者报告结局（PRO）数据、可穿戴设备数据等。这些数据通常以非结构化文本、半结构化表格和结构化数据库记录的形式存在。更新频率不一，部分数据如EHR可能实时更新，而医保理赔数据可能按季度或年度批量更新。文档结构多样，例如临床研究报告（CSR）通常遵循ICH E3指南，而真实世界证据（RWE）报告则可能包含研究方案、统计分析计划（SAP）、数据分析报告等，这些文档中涉及的字段和单位标准化程度差异较大，常有自定义编码和缩写。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源的多样性要求多轮对话系统具备强大的异构数据处理能力，能从不同格式的数据中提取关键信息。文档更新频率不一，意味着对话系统需要定期刷新知识库，确保获取到最新数据，避免基于过时信息生成申报资料。非结构化和半结构化文档的广泛存在，对提示词的泛化能力提出挑战，需要提示词能有效引导模型理解上下文，准确抽取和归纳信息。字段和单位的非标准化，则要求在多轮对话中引入实体识别和标准化模块，将自然语言中的描述映射到预定义的医学术语和计量单位，减少歧义。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8192 token | 真实世界研究报告篇幅较长，需要维持较长的对话上下文以保证连贯性。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 兼顾语义完整性和片段召回效率，避免过长或过短的文本块。 |
召回条数 | 前 10–15 条 | 确保在复杂查询中覆盖足够多的相关信息片段。 |
相似度阈值 | 按实测标定，例如 0.75 | 平衡召回精度和召回率，减少不相关信息的干扰。 |
重排返回条数 | 前 5 条 | 优化最终呈现给模型的信息质量，聚焦最相关的证据。 |
ENABLE_IMAGE_PROCESSING | True（若支持） | 真实世界数据可能包含图表，支持图像处理有助于理解。 |
容易做错的三处
- 对话中出现数据缺失或信息不准确，原因可能是知识库更新不及时，或者提示词未能有效引导模型从非结构化文本中抽取出关键数据。
- 在处理特定医学术语或计量单位时，模型经常出现理解偏差，这是因为缺乏针对生物医药领域专业词汇的实体识别和标准化配置。
- 对话过程中无法处理用户上传的图片附件，导致图片中的关键数据无法被分析，原因为系统未启用或未正确配置图像识别功能。
怎么确认配好了
- 针对典型申报资料准备场景，进行多轮对话测试，检查模型能否准确提取研究目的、研究方法、主要结果等关键信息，并与原始文档进行比对。
- 评估模型在处理自定义编码和缩写时的表现，验证是否能正确识别并映射到标准医学术语，例如通过对照一份术语表进行校验。
- 上传包含图表的真实世界证据报告，验证系统能否正确识别并解析图表中的关键数据点，这可以通过比对图表数据与模型提取结果来确认。
- 检查对话系统在数据更新后能否快速响应，查询结果是否反映最新数据，这可以通过定期更新模拟数据并观察系统响应来验证。
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。