这个品类的数据长什么样
精神类疾病的质量文档数据来源广泛，包括临床试验报告、药物警戒数据、患者随访记录、诊断标准更新及相关政策法规文件。这些数据更新频率不一，临床试验数据可能按阶段发布，药物警戒数据则持续累积。文档结构多为非结构化或半结构化，如 PDF 格式的临床研究报告、Word 格式的 SOP 文件、以及结构化程度较高的 Excel 表格数据。文档中常包含专业术语、疾病分类编码（如 ICD-10/11）、药物剂量单位（mg、μg）、疗效评价指标（PANSS、HAM-D）及时间单位（周、月）。数据特点包括高度专业性、多模态性，以及对数据时效性和准确性要求极高。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
精神类疾病质量文档的专业性和多模态性，要求工作流在文档解析阶段具备强大的文本识别与信息抽取能力。非结构化文档需通过 OCR 技术转换为可处理文本，并进行结构化信息提取。高更新频率的数据源，如药物警戒报告，需要工作流支持定时触发与增量更新，确保知识库的时效性。文档中包含的特定编码与单位，如 ICD 编码和各类量表评分，要求在数据预处理环节进行标准化或映射，以保证后续检索与推理的准确性。此外，由于数据敏感性，工作流需集成严格的数据脱敏与权限控制机制。对时效性与准确性的高要求，使得工作流中的错误处理与回溯机制尤为关键，以应对数据解析失败或知识更新异常的情况。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 500–800 字符 | 精神类文档上下文关联强，兼顾检索效率与语义完整性 |
重叠长度 | 80–120 字符 | 确保分段边界上下文不丢失，提升召回质量 |
召回条数 | 8–12 条 | 复杂查询可能涉及多方面信息，增加召回提升覆盖度 |
相似度阈值 | 按实测标定 | 依据业务场景对精确度与召回率的平衡点调整 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 处理大型 PDF 报告或扫描件时，避免解析超时 |
启用定时更新 | 每 24 小时 | 药物警戒数据和政策更新频率，保证知识库时效性 |
容易做错的三处
- 现象：工作流执行中断，日志显示“文本解析失败，文件格式不支持”。原因：上传了扫描图像 PDF，但未启用 OCR 预处理组件。
- 现象：检索结果中出现大量无关信息，或关键信息缺失。原因：
分段长度过大或过小，导致语义单元被破坏或引入过多噪声。 - 现象：工作流触发后长时间无响应，最终报错“任务超时”。原因：处理的文件大小超过
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE限制，或在网络状况不佳时未调整PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS。
怎么确认配好了
- 选择代表性精神类疾病文档，手动上传并运行解析工作流，检查日志确保无异常报错。
- 针对不同复杂度的查询，测试知识库的召回结果，评估返回文档的语义相关性与完整性，确定
相似度阈值的合理范围。 - 模拟新的临床试验报告发布或政策更新，观察定时更新工作流是否按预期触发，并验证新增知识的可用性。
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。