这个品类的数据长什么样
生物等效性研究数据主要来源于临床试验报告、药学研究报告和生物分析报告。这些数据更新频率相对较低，通常在药品上市申请或重大变更时才会产生新批次。文档形态以结构化与半结构化数据并存，包括临床研究方案、受试者筛选记录、血药浓度-时间曲线原始数据、统计分析报告等。关键字段包括药物名称、活性成分、剂型、给药途径、受试者特征（如年龄、性别、体重）、血药浓度峰值（Cmax）、达峰时间（Tmax）、药时曲线下面积（AUC）、以及不良事件描述与严重程度。单位多为国际单位制，如血药浓度常以 ng/mL 或 μg/mL 表示，时间以小时或分钟表示。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
生物等效性数据的低更新频率意味着知识库的重建或增量索引操作不需过于频繁。文档结构的多样性要求向量模型能够有效处理不同格式的信息，特别是从半结构化报告中提取关键数值和描述性文本。血药浓度、AUC等数值型字段需要进行恰当的归一化处理，或通过专门的数值嵌入技术提升其语义表达能力。不良事件描述通常包含医学术语和自然语言，这对向量模型的语义理解能力提出了要求。索引构建时，需要侧重于对关键生物等效性参数和不良反应事件的精确召回，避免因数据量庞大而导致的无关信息干扰。同时，由于数据敏感性，需要确保索引过程的数据安全与合规性。
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 | 兼顾上下文完整性与向量模型处理能力，避免单一分段信息过载。 |
分段重叠长度 | 100–200 字符 | 确保分段边界处的语义连续性，提高召回准确率。 |
embeddingModel | 按实测标定 | 依据生物医药领域术语覆盖率和多语言支持能力进行选型。 |
召回条数 | 前 8–12 条 | 平衡召回广度与后续重排效率，确保关键信息被涵盖。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 结合领域特点，在保证相关性的前提下，过滤低质量结果。 |
索引策略 | 全量重建 | 鉴于数据更新频率低且完整性要求高，全量重建可确保索引一致性。 |
容易做错的三处
- 知识库查询返回结果数量过少或不相关，通常是由于
相似度阈值设置过高，导致严格过滤掉了潜在相关但相似度略低的结果。 - 上传大型生物等效性报告文件后长时间无响应或处理失败，这可能与
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS参数值过低有关，未能给予解析器足够的时间处理复杂文档。 - 更新了部分生物等效性数据后，查询结果仍显示旧信息，这往往是因为没有及时触发知识库的增量索引或全量重建操作。
怎么确认配好了
- 上传一份包含典型生物等效性参数和不良事件的报告，通过查询与报告内容强相关的关键词，观察召回结果是否准确包含报告中的关键数值与描述，并检查
召回条数是否符合预期。 - 使用一份已知不良反应信息的报告进行查询，通过调整
相似度阈值，观察召回结果的相关性与数量变化，直到找到一个既能召回关键信息又能过滤无关信息的平衡点。 - 检查知识库的索引状态日志，确认每次数据更新后，索引操作（如增量索引或全量重建）是否成功完成，并且没有出现解析失败或超时等错误信息。
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