这个品类的数据长什么样
临床前安评的数据主要来源于毒理学研究报告、药代动力学报告、病理学报告等。这些文档通常以 PDF、Word 或结构化文本（如 Study Data Tabulation Model, SDTM）的形式存在。数据更新频率相对较低，通常在研究项目节点或监管提交前进行集中更新。文档结构复杂，包含大量专业术语、剂量信息、动物个体数据、统计结果和图形。字段包括但不限于动物编号、给药剂量（单位 mg/kg）、观察指标（如体重、器官系数、血常规参数）、异常描述、病理诊断。单位标准化程度较高，但不同研究可能会有细微差异，需要注意识别。
这些特征在「HTTP 接口与外部系统」这一环带来什么约束
临床前安评文档的复杂结构和专业性要求，使得 HTTP 接口设计需要能够处理多样化的文件类型和内容解析。文档更新频率低，意味着对外部系统的实时性要求不高，但对数据一致性和版本管理有较高要求。字段与单位的特定性，要求外部系统在数据提取后能够进行有效的单位识别与标准化，避免因单位混淆导致的数据误判。此外，大量图形和表格数据在通过 HTTP 接口传输时，需要考虑文件大小和传输效率，可能需要进行预处理或分块传输。对外部系统的稳定性要求较高，以确保在关键监管提交前能够可靠地获取和处理数据。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 临床前安评报告常包含大量图片和表格，文件较大。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 复杂 PDF 和 Word 文档解析耗时较长，避免超时中断。 |
maxContext | 32000 | 临床前安评报告内容密集且专业，需要更大的上下文窗口理解。 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 确保每个分段包含足够的信息用于理解专业概念和上下文。 |
相似度阈值 | 0.78 | 临床前安评术语精确度要求高，高阈值有助于召回更相关的段落。 |
重排返回条数 | 前 10 条 | 确保关键信息不会因初始召回排序的偏差而被忽略。 |
容易做错的三处
- 调用外部接口时，遇到
AIPROXY_API_ENDPOINT or AIPROXY_API_TOKEN is not set错误。这通常是由于环境变量未正确配置，导致 FastGPT 无法连接到其代理服务，影响外部 API 调用。 - 通过 HTTP 接口上传文件后，提示文件解析失败或内容为空。原因可能是文件编码不兼容、文件格式未被支持，或文件内容中存在特殊字符导致解析器中断。
- 调用外部系统获取数据时，返回的数据结构与预期不符，导致后续处理异常。这往往是由于外部系统接口版本更新，或请求参数设置不当，导致返回了错误或不完整的数据。
怎么确认配好了
- 上传一份典型的临床前安评 PDF 报告，检查是否能正常解析并生成向量，查看知识库中是否有切分后的内容。
- 通过 FastGPT 的调试界面，模拟 HTTP 接口调用，确认外部系统能正确接收请求并返回预期格式的数据。
- 针对报告中的特定专业术语和剂量信息进行提问，验证 FastGPT 是否能准确理解并引用知识库中的相关段落。
- 检查外部系统日志，确认 FastGPT 的 HTTP 请求是否成功到达，且响应时间在可接受范围内。
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。