这个品类的数据长什么样
稳定性研究的数据主要来源于药物研发过程中不同批次、不同条件下的长期或加速稳定性考察报告。这些报告通常是 PDF 格式的，包含大量的图表、表格和实验数据。文档结构相对固定，通常包括试验概述、样品信息、试验条件、检测项目、结果数据（如含量、溶出度、杂质、pH 值等）、统计分析以及结论。数据更新频率较低，一般在研究批次完成后或阶段性报告发布时更新。字段和单位具有高度专业性，例如“含量（%）”、“溶出度（%）”、“杂质（ppm）”、“储存条件（25℃/60%RH）”等，单位往往直接嵌入字段描述中。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
稳定性研究报告的固定结构要求文档解析工具能够识别并提取特定章节或表格内容。例如，试验条件和结果数据通常以表格形式呈现，需要能够准确识别表格边界、行与列，并正确解析单元格内容。专业性强的字段和单位对分块的语义完整性提出要求，一个数据块应包含完整的字段名、数值和单位，以避免信息丢失或误解。由于数据更新频率低，对实时性要求不高，但对历史数据溯源和版本管理有较高要求，分块时需要保留原始文档来源和版本信息。图表内容的解析是挑战，需要额外的图像识别或数据提取能力。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 500–800 字符 | 确保单个分块包含足够上下文，避免关键信息被切断 |
重叠长度 | 100–150 字符 | 保证分块间的语义连续性，提高召回准确率 |
表格内容提取模式 | 结构化提取 | 稳定性报告包含大量表格数据，需精确解析行列表格结构 |
自定义正则表达式 | 按实测标定 | 用于提取特定格式的批次号、检测项目或关键指标 |
解析超时时间 | 600 秒 | 应对大型 PDF 文件解析耗时，避免解析中断 |
max_tokens（LLM 参数） | 2000 | 确保模型能处理较长的分块内容，理解上下文 |
容易做错的三处
- 文档解析后出现大量空白或不完整数据块：原因在于未正确配置表格提取模式，导致表格内容被跳过或按纯文本处理，未能识别行与列结构。
- 关键数值与单位分离，导致查询结果难以理解：原因在于分段长度设置过短，或未利用自定义正则表达式对特定字段进行绑定式提取，使得数值和单位被切分到不同的块中。
- 知识库中存在大量重复内容，导致召回效率降低：原因在于文档版本管理不当，或未对文档内容进行有效去重处理，新旧版本报告中的不变内容被重复索引。
怎么确认配好了
- 选取典型稳定性研究报告，上传并观察解析后的文档块数量和内容，检查关键数据（如含量、杂质、pH 值）是否完整且包含单位。
- 在知识库中检索特定批次号或试验条件，核对召回的分块内容是否准确关联到对应的报告章节和数据表格。
- 针对报告中的表格数据，随机抽取几个单元格内容进行查询，验证解析工具能否正确提取并将其作为有效信息召回。
- 尝试上传不同版本或格式的稳定性报告，确保解析配置对文档格式变化具有一定鲁棒性，不会因细微差异导致解析失败。
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。