这个品类的数据长什么样
药物经济学数据主要来源于临床试验报告、真实世界研究（RWE）数据库、医疗费用数据库、药品定价政策文件以及卫生技术评估（HTA）机构发布的研究报告。这些数据更新频率不一，临床试验数据通常在项目结束后一次性生成，而RWE数据可能按季度或年度更新。文档结构多样，包括PDF格式的报告、Excel或CSV格式的原始数据、以及各种数据库的查询结果。字段涵盖成本（如药品采购成本、住院费用、门诊费用）、效果（如质量调整生命年 QALY、生存期、疾病进展时间）、资源利用（如医生访视次数、住院天数）等，单位涉及货币（美元、欧元、人民币）、时间（年、月、天）、数量（单位、次）等，且常包含置信区间和敏感性分析结果。
这些特征在「工具调用与插件」这一环带来什么约束
药物经济学数据来源的复杂性和多样性，要求工具调用具备强大的文件解析能力和多源数据整合能力。例如，处理HTA报告中的PDF表格数据，需要OCR技术和表格结构识别插件。成本和效果数据的统计学特征（如分布类型、置信区间）决定了在数据处理和模型构建时，需要调用特定的统计分析工具和经济学模型插件，而不能简单地进行算术平均。数据更新频率的不一致性，意味着在构建知识库时，需对不同数据源设置不同的刷新策略。此外，数据中包含的货币和时间单位差异，要求插件在数据提取和转换时，能正确识别并统一量纲，避免因单位混淆导致的计算错误。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 药物经济学报告文件常包含大量图表和复杂文本，解析耗时较长。 |
MAX_TOKENS_PER_CHUNK | 800–1200 字符 | 确保每个分段包含足够上下文，同时避免单个分段过长影响召回精度。 |
SIMILARITY_THRESHOLD | 0.78 | 兼顾召回相关性与召回数量，平衡精确度与覆盖面。 |
EMBEDDING_MODEL | text-embedding-ada-002 | 广泛应用于医学文本，具备良好的语义理解能力。 |
EXTERNAL_TOOL_CONFIG | 按实测标定，如 Python_Stats_Plugin | 针对特定统计分析或经济学模型，需根据工具API和功能进行配置。 |
CURRENCY_CONVERSION_RATE | 按月更新 | 确保成本数据在跨国比较或长期分析中保持准确性。 |
容易做错的三处
- 调用外部统计插件后，返回结果的统计指标字段为空，原因是插件输出格式与预期不符，未能正确解析字段。
- AI模型在回答中引用了过时或错误的成本数据，原因是相关数据库的自动刷新任务配置不当，导致知识库数据未及时更新。
- 在进行经济学模型模拟时，AI未能识别并调用正确的决策树或马尔可夫模型插件，原因是工具描述或调用条件过于宽泛，导致模型选择模糊。
怎么确认配好了
- 选择一份包含复杂表格和多单位数据的药物经济学报告，通过工具调用解析后，核对提取出的关键成本、效果数据是否完整且单位正确。
- 手动触发一次知识库中RWE数据库的更新流程，检查更新后的数据与原始数据库是否一致，并确认相关统计插件能正确处理新数据。
- 设计一个包含特定统计分析或经济学模型需求的提问，观察AI是否能准确识别并调用对应的外部插件，并对插件返回结果进行初步校验。
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。