这个品类的数据长什么样
偏差与 CAPA（Corrective Action and Preventive Action）文档主要源于生物医药生产过程中的质量管理体系。数据来源包括生产批记录、质量控制报告、审计报告、设备校准记录等。这些文档通常以 PDF 扫描件、Word 文档或结构化数据库导出文件形式存在。更新频率较高，新的偏差事件和 CAPA 措施会持续产生。文档结构通常包含事件描述、根本原因分析、纠正措施、预防措施、责任人、完成日期、状态等固定字段，但具体格式因企业和系统而异。字段内容多为非结构化文本描述，单位涉及时间（如小时、天）、数量（如批次、单位）、温度（如摄氏度）等。
这些特征在「部署与升级」这一环带来什么约束
偏差与 CAPA 文档的频繁更新和多样化格式，要求部署方案具备高可用性和灵活性。文档中包含大量专业术语和缩写，对模型理解能力提出挑战，需要配置专门的词汇表或领域知识库。文档内容的敏感性决定了数据隔离和权限管理的重要性，部署时需确保数据安全和合规性。非结构化文本为主的特点，使得文档解析过程可能耗时较长，对计算资源和超时设置有较高要求。此外，由于文档生成系统众多，集成时需考虑多种数据接口和转换机制，升级时也需确保兼容性和数据迁移的平稳进行。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | CAPA文档可能包含大量图片或附件，确保大文件上传不受限制。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 复杂PDF扫描件的OCR和结构化解析耗时较长，避免解析超时中断。 |
maxContext | 8000 tokens | 偏差描述和根本原因分析文本量较大，保证完整上下文的理解。 |
分段长度 | 500 字符 | 确保每个文本段落包含足够语义信息，同时避免过长影响召回。 |
召回条数 | 前 10 条 | CAPA文档关联性强，增加召回条数可提高相关信息覆盖率。 |
相似度阈值 | 0.78 | 精确匹配专业术语和关键信息，减少无关结果。 |
容易做错的三处
- 文件上传后长时间处于“处理中”状态，最终报错“解析超时”。这通常是由于
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS参数设置过低，未能覆盖复杂文档的解析时间。 - 系统升级后，FastGPT 容器无法启动，日志显示“MongoDB拒绝连接”。这可能源于升级过程中
docker-compose.yml文件中 MongoDB 服务的网络配置与 FastGPT 容器网络不匹配，导致服务间通信失败。 - 部署后，并发用户数超过一定数量时，部分请求长时间处于等待状态。这通常是由于服务器资源（CPU、内存）不足，未能支撑预期的并发负载。
怎么确认配好了
- 上传一份包含图像和复杂表格的 CAPA PDF 扫描件，确认其能被成功解析，且内容分段合理。
- 启动 FastGPT 服务后，检查所有依赖服务（如 PostgreSQL、MongoDB、Ollama）的日志，确认无异常启动报错。
- 模拟多个用户同时对上传的偏差与 CAPA 文档进行提问，观察响应时间，并与设定的性能指标进行比对。
- 检查解析后的文档内容，确认关键字段（如“纠正措施”、“根本原因”）的提取准确性，并与人工审核结果进行比对，以标定召回和相似度阈值。
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。