这个品类的数据长什么样
生物医药领域的智能导诊系统，其质量文档主要来源于药监局、医院管理部门发布的规章制度、诊疗规范、药品说明书、医疗器械注册证等。这些文档更新频率相对较低，通常为季度或年度更新，但涉及新药审批、重大疫情等情况时，会有临时性、高优先级的更新。文档结构以 PDF、Word、或扫描件为主，包含大量表格、图片和非结构化文本。字段方面，常见有药品名称、适应症、禁忌症、用法用量、不良反应、生产企业、批准文号等，单位涉及毫克（mg）、毫升（ml）、次/日、疗程（天）等，要求严格的数值精度和单位匹配。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
智能导诊质量文档的复杂结构对文档解析提出了挑战。大量的表格和嵌套列表要求解析器具备高级的结构化信息提取能力，确保表格数据能够被正确识别并转化为可检索的元数据。图片中的文字（如扫描件）需要 OCR 技术支持，并且对识别准确率有较高要求，以避免关键医学术语的误读。更新频率虽低，但一旦有更新，往往涉及核心诊疗或用药指导，需要快速响应并重新索引。对数值精度和单位的严格要求意味着文档分块时，需要尽可能保持相关字段的完整性，避免在关键数值或单位处断裂，从而影响后续的语义理解和检索准确性。
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检索效率，避免单个分段过长稀释核心信息或过短导致语义割裂，尤其在解析药品说明书时。 |
分段重叠长度 | 100–200 字符 | 确保分段边界的上下文连续性，有助于处理跨段落的关键信息，例如药品适应症与禁忌症的关联。 |
chunk_strategy | semantic_recursive_splitter | 优先采用语义递归分段策略，结合文档内容结构，更有效地识别和保持医疗术语、药品信息等完整性。 |
OCR_ENABLED | true | 大量质量文档为扫描件或包含图片，启用 OCR 确保图片中文字内容可被解析。 |
table_parsing_mode | strict | 严格的表格解析模式，确保药品用法用量、不良反应等表格数据被准确识别并结构化，避免误读。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 考虑到大型 PDF 或 Word 文档的解析耗时，特别是包含复杂表格和大量文本的质量文档，适当延长超时时间。 |
容易做错的三处
- 解析结果中表格数据错位或缺失：原因常是解析器未能正确识别复杂的表格结构，导致行与列信息混淆。
- 关键医学术语或数值在分段时被截断：原因在于分段策略未充分考虑专业领域词汇的完整性要求，导致重要信息碎片化。
- 上传 Excel 文件时系统报错或无法识别：原因在于平台默认文件类型限制或未配置相应的 Excel 解析插件，导致无法处理
xlsx或xls格式的文档。
怎么确认配好了
- 选取包含复杂表格和扫描图片的多份质量文档进行上传，检查解析后文档分段的内容是否完整、表格数据是否正确提取。
- 通过知识库检索功能，输入文档中特定药品的适应症或禁忌症，验证召回的分段是否包含完整的相关信息。
- 检查 OCR 处理过的扫描件文档，验证图片中的关键文本，如药品批准文号或生产厂家信息，是否被准确识别并索引。
- 尝试上传一个包含大量数值字段的 Excel 格式药品清单，确认文件能够被成功解析并内容可检索。
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