这个品类的数据长什么样
I 期临床研究的数据主要来源于受试者病例报告表（CRF）、实验室检测报告、影像学资料和不良事件记录等，这些数据通常以结构化或半结构化的电子文档形式存在，如 PDF、DOCX 或 XLSX。数据更新频率在试验进行期间较为密集，可能每日或每周都有新增数据。文档结构上，CRF 通常包含人口统计学信息、基线特征、用药记录、生命体征、体格检查、实验室检查结果等固定字段。字段内容多样，涉及数值（如血药浓度，单位 ng/mL）、分类（如不良事件等级）、自由文本（如不良事件描述）。单位标准化是重要考量，例如剂量单位为 mg、g，时间单位为小时、天。
这些特征在「引用来源与溯溯源」这一环带来什么约束
I 期临床数据的多来源和高更新频率，要求引用来源机制能快速索引最新文档。CRF 的结构化特性，使得在溯源时需精准定位到特定表格或字段，避免笼统引用整个文档。大量数值型数据和标准化单位的存在，对引用摘要的准确性提出更高要求，确保数值和单位的正确性。自由文本字段则需要更精细的语义匹配能力，以便在引用时能提取出与查询高度相关的片段。同时，由于数据敏感性，溯源路径的清晰度至关重要，确保引用的准确性和可追溯性，满足合规性要求。文档通常较长，单个文档可能包含多个逻辑段落，这影响了分段策略和召回粒度。
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 | 兼顾I期临床文档中单个CRF表格或逻辑段落的完整性，并避免单段过长导致语义漂移。 |
分段重叠长度 | 100–200 字符 | 确保上下文的连贯性，尤其在表格跨页或关键信息分散时，提高召回的准确性。 |
召回条数 | 前 8–12 条 | I期临床报告内容紧凑且专业性强，适当增加召回条数可提高覆盖面，有助于发现潜在关联信息。 |
相似度阈值 | 0.7–0.85 | 保证引用内容的专业相关性，避免引入过多无关信息，针对I期临床报告的专业术语和精确数值，需要较高的匹配精度。 |
重排返回条数 | 前 5 条 | 在初步召回的基础上，通过重排算法进一步优化结果，筛选出最相关且具代表性的引用，提升最终回答的质量。 |
maxContext | 4000–6000 token | 考虑I期临床问答的复杂性和对上下文依赖，提供足够的上下文窗口以支持更深入的分析，同时控制API调用成本。 |
容易做错的三处
- AI 回答中未能显示具体的引用文档名称或页码，导致无法追溯原始数据来源。
- 在检索不良事件描述时，系统只返回了事件分类代码，缺少详细的自由文本描述，原因是分段粒度过大未能保留完整语义。
- 用户查询某个受试者的特定指标数值，AI 返回的数值与原始文档不符，可能由于文本解析时单位识别错误或数值提取不精确。
怎么确认配好了
- 针对典型查询，检查 AI 回答中引用的文档名称、页码或表格行号是否准确，确保可直接定位到原始出处。
- 验证系统能否正确提取并引用 I 期临床报告中的数值型数据及其单位，例如血药浓度（ng/mL）、剂量（mg），并与原始文档内容核对。
- 评估针对自由文本描述（如不良事件详情）的引用召回效果，确保引用的文本片段语义完整，且与用户查询高度相关。
- 模拟数据更新场景，观察系统对新增文档的索引速度以及在引用中体现新数据的能力，确认更新机制有效。
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。