这个品类的数据长什么样
皮肤科质量文档主要包括临床指南、诊疗规范、药品说明书、不良反应报告、器械使用手册及患者教育材料。数据来源多样，涵盖国家药监局、医院信息系统（HIS）、电子病历（EMR）以及专业学术期刊。更新频率方面，药品说明书和诊疗指南可能每年或每半年修订一次，而不良反应报告则具有实时性。文档结构上，通常包含大量表格、图片和专业术语。字段与单位特征鲜明，例如剂量单位（mg/kg、IU）、病灶面积（cm²）、疗程（天/周），并常涉及疾病分型编码（ICD-10）和药物通用名。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
皮肤科质量文档的数据特征对工作流编排提出了特定要求。首先，文档来源多样性意味着工作流需要集成多种数据接入方式，支持文件上传、HTTP 请求拉取及数据库连接。其次，更新频率差异要求工作流具备灵活的触发机制，例如对于实时性要求高的不良反应报告，需配置定时任务或Webhook触发。文档中的表格、图片和复杂结构，对文本抽取和信息识别能力构成挑战，需要预处理步骤来确保数据质量。此外，大量的专业术语、疾病编码和剂量单位，使得工作流中的语义理解和实体识别模块必须高度专业化，确保准确解读医疗文本，避免因单位混淆或术语误解导致的信息偏差。对字段与单位的严格校验也是工作流不可或缺的一环。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000 | 皮肤科文档专业性强，上下文关联度高，需保证足够长的上下文窗口捕获完整信息。 |
分段长度 | 500–700 字符 | 兼顾文档结构完整性和召回效率，避免过度切分导致语义丢失。 |
相似度阈值 | 0.75 | 确保召回的质量文档与查询高度相关，过滤低相关性结果。 |
重排返回条数 | 前 10 条 | 在初次召回基础上，通过重排进一步优化结果，提供更精准的参考。 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型PDF或结构复杂文档时，避免解析超时，确保文件能被充分处理。 |
http_request_timeout | 120 秒 | 多数外部API响应速度较快，此值可避免长时间等待，同时容忍偶尔的网络延迟。 |
容易做错的三处
- 现象：工作流执行后，HTTP 请求节点的 output 字段未在对话结果中显示。原因：HTTP 请求节点默认输出不会直接在对话中呈现，需要显式配置输出到对话变量或通过下一个节点进行处理。
- 现象：文本转 SQL 助手生成的 SQL 语句无法执行，或执行结果不符合预期。原因：AI 生成的 SQL 语句未经过数据库连接工具的校验或优化，可能存在语法错误或逻辑偏差。
- 现象：导入应用时，提示版本不兼容或部分配置丢失。原因：不同版本（例如开源版 4.8.17）之间的应用导出/导入可能存在配置项差异，或未正确处理依赖关系。
怎么确认配好了
- 上传一份包含表格和专业术语的皮肤科诊疗指南，检查分段结果是否保留了关键信息，并能正确识别出疾病编码和剂量单位。
- 通过模拟提问，触发工作流中的 HTTP 请求节点，验证其返回结果是否能被后续节点正确接收和处理，并在最终对话输出中体现。
- 针对一个典型的皮肤科临床问题，测试工作流能否准确召回相关的药品说明书和诊疗规范，并生成合乎逻辑的解答，与专家评估的阈值进行比对。
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。