这个品类的数据长什么样
临床前安评的数据主要来源于 GLP 实验室的毒理学研究报告、病理学报告、药代动力学报告等。这些文档通常以 PDF、Word 或扫描件形式存在，内容涵盖动物实验数据、观察记录、剂量设置、病理切片描述及统计分析结果。数据更新频率在项目推进过程中相对固定，通常在每个研究阶段结束时集中生成。文档结构高度标准化，遵循 OECD GLP 或 NMPA GLP 等法规要求，包含固定的章节标题如“研究目的”、“材料与方法”、“结果”、“讨论”和“结论”。字段方面，涉及动物批次号、给药剂量（单位 mg/kg）、给药途径、观测指标（如体重、器官系数）、病理学诊断术语等，单位严格统一，如“g”、“mg/kg”、“%”等。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
临床前安评文档的标准化结构意味着工作流在文档解析阶段可以依赖预设的模板和正则表达式进行信息提取，降低了非结构化信息处理的复杂性。其内容的高度专业性要求 RAG 知识库具备精确的领域词汇匹配能力，避免语义偏差。低更新频率使得知识库的增量更新策略可以采取周期性全量检查与局部更新相结合的方式，减少实时性压力。严格的单位与字段要求，使得在模型输出校验环节，需要引入数值范围和单位一致性检查，确保生成内容的准确性。此外，由于数据敏感性，工作流的权限控制和审计日志记录机制需更加严格，保障数据安全与合规性。
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模型处理效率，避免关键信息被截断。 |
重叠长度 | 100–200 字符 | 确保分段边界的语义连续性，提高 RAG 召回的准确率。 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 平衡召回的广度与精度，确保召回结果与查询高度相关。 |
召回条数 | 5–8 条 | 保证模型有足够的参考信息，同时避免引入过多噪声信息。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型 PDF 或 Word 文档可能耗时较长，防止解析超时。 |
模型温度 | 0.3–0.5 | 降低生成内容的随机性，确保输出的严谨性和可重复性，符合法规要求。 |
容易做错的三处
- RAG 检索结果与预期不符，内容出现偏差。原因在于知识库分段策略不当，导致关键信息被分割或上下文不足。
- 工作流执行时间过长，甚至出现超时。这通常是由于在模型对话组件中，对单次请求处理的
maxContext参数设置过大，或 RAG 召回条数过多。 - 模型生成结果中出现日期、时间等非预期的格式或内容。原因在于提示词中未正确引用平台提供的系统时间变量，或变量格式未明确指定。
怎么确认配好了
- 选取典型临床前安评报告，通过工作流执行一次文档解析与知识入库流程，检查分段结果和元数据提取是否准确。
- 针对特定安评查询，在工作流中运行 RAG 检索，检查召回内容是否覆盖关键信息，并与原始文档进行比对。
- 设计包含时间、剂量等关键字段的查询，执行工作流的模型对话，核对生成回复中这些字段的准确性、单位一致性以及时间格式是否符合预期。
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。