这个品类的数据长什么样
苗头化合物筛选的数据主要来源于高通量筛选实验报告、化合物性质表征文档、体外活性测试数据、ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）预测报告以及专利文献等。这些文档通常以 PDF、Word、Excel 或结构化数据库导出文件（如 SDF、CSV）的形式存在。更新节奏相对稳定，通常在项目推进的关键节点或新化合物合成后进行。文档内部结构多样，实验报告可能包含大量非结构化文本描述、图表、照片以及半结构化的实验条件与结果数据；化合物性质表征文档则更侧重于结构式、分子量、LogP、溶解度等标准化学属性的表格化呈现。字段与单位具有高度专业性，例如 IC50 值（纳摩尔 nM）、Ki 值（纳摩尔 nM）、溶解度（微摩尔/升 µM/L）、分子量（道尔顿 Da）等，且常伴随实验批次、检测方法、细胞系等元数据。
这些特征在「知识库检索与召回」这一环带来什么约束
苗头化合物筛选文档的混合结构对知识库的召回策略提出了特定要求。非结构化文本中的实验描述需要强大的语义理解能力来提取关键信息，而表格化数据则要求能够识别并关联不同字段的含义。专业化的字段与单位意味着在文本分段时需要保留这些上下文，避免数字与单位被错误地拆分。例如，IC50 = 10 nM 必须作为一个整体被索引。更新节奏相对稳定，但每次更新可能涉及大量数据的增补或修正，因此需要支持高效的增量索引与版本管理。此外，由于数据来源广泛，文档之间可能存在重复信息或交叉引用，这要求召回机制具备一定的去重和信息整合能力，以提供更精准的答案。对检索结果的准确性要求极高，错误的化合物活性数据可能导致研发方向的偏差。
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 | 兼顾了实验报告中段落的完整性与单个分段的信息密度，避免关键信息被切割。 |
分段重叠 | 50 字符 | 确保跨段落的上下文连续性，尤其在描述实验步骤或结果时。 |
召回条数 | 10–15 条 | 考虑到苗头化合物筛选的复杂性，需要更多潜在相关的文档片段进行综合判断。 |
相似度阈值 | 按实测标定 | 需通过评估召回结果的精确率和召回率来确定，确保高相关性片段被优先召回。 |
重排返回条数 | 5 条 | 在初次召回的基础上，进一步精选最相关的片段，提升最终答案质量。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 多数高通量筛选报告文件较大，需要更长的解析时间以避免超时。 |
容易做错的三处
- 检索结果中出现大量无关的化合物或实验数据：原因在于分段策略过于粗糙，未能有效区分不同化合物或实验批次的信息。
- 知识库问答中涉及特定活性值或理化性质时，答案出现单位错误或数值不匹配：原因在于文本分段时将数值与其单位分离，导致索引时丢失了关键的语义关联。
- 更新了新的实验数据后，知识库问答仍返回旧的数据或无法检索到最新信息：原因在于增量索引机制未正确配置或未及时触发，导致知识库未能同步最新数据。
怎么确认配好了
- 对一批包含已知活性数据和理化性质的测试问题进行问答，核对召回的文档片段是否准确包含了对应的数值和单位。
- 上传一份包含复杂图表和文字描述的实验报告，检查知识库是否能正确解析并索引其中的关键结论和实验条件。
- 模拟新增一批化合物数据并进行增量索引，随后查询这些新化合物的信息，确认知识库能够及时反映最新内容。
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