这个品类每天在处理什么材料
该品类日常处理的材料包括投保资料、职业资料、事故证明、公安材料、交警材料、急诊病历、伤残鉴定、死亡证明、调查记录。数据来源覆盖公安交警等事故材料、医疗资料、客户或雇主证明，以及保单与理赔系统内部数据。材料形态差异明显，既有结构化的系统录入数据，也有纸质扫描的事故现场、伤残鉴定类文档，还有文本形式的调查记录。数据更新无统一定期周期，投保相关材料随业务事件触发更新，事故资料在出险事件发生后提交，伤残鉴定材料则在达到鉴定条件后触发更新。
这些材料在「上下文与 token」这一环带来什么约束
多类型、多来源的材料带来了复杂的上下文约束。首先，不同材料的长度差异大，长文档如调查记录、事故证明会占用大量token，可能超出模型上下文窗口限制，需要进行分段处理。其次，材料更新无固定周期，需实时拉取最新的出险、鉴定相关材料，上下文需要支持动态加载最新内容。此外，不同材料的业务权重不同，公安、交警材料的优先级高于普通医疗资料，需要在召回和上下文整合时优先纳入，否则会影响核心判断的准确性。同时，部分材料包含敏感或细节性信息，需要精准截取相关片段，避免无关内容占用token资源。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 token | 常见取法，适配多数长材料的上下文承载需求，需按实际材料总长度和业务场景标定 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 常见取法，覆盖多数长材料的关键信息片段，避免单段过长占用过多token，需按材料平均长度调整 |
chunk_overlap | 100–200 字符 | 常见取法，保证分段间上下文连贯，避免关键信息被截断，需按材料复杂度调整 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300–600 秒 | 常见取法，适配多类型长文档的解析耗时，需按材料平均大小调整 |
top_k | 前10–15条 | 常见取法，覆盖多数关键材料，避免召回过多导致token溢出，需按材料总数量调整 |
rerank_top_n | 前5–8条 | 常见取法，保留最相关的材料片段，提升上下文精准度，需按业务场景调整 |
最耗时的环节会卡在哪
该品类最耗时的三个环节中，上下文与token环节可分别提供部分支持，但无法覆盖全部逻辑。还原事故发生过程和外部原因环节中，该功能可从公安、交警、事故证明等材料中提取关键时间、地点、行为片段，但若无法精准匹配条款中的事故定义，仍需人工补全逻辑，若召回不到关键细节或抽取内容与原件不符，会需要人工回退重做。判断事故与伤害因果关系及除外责任环节中，该功能可匹配保单除外责任条款的相关片段，但若需结合事故细节完成复杂因果推理，则无法替代人工，若召回的条款不匹配或抽取的因果描述为空，会导致答复无法回原件核对。核对伤残等级、医疗或身故给付条件环节中，该功能可提取伤残鉴定、急诊病历中的相关字段，但若需对照给付条件完成校验，仍需人工介入，若字段抽取错误或解析超时，会需要重新调整配置后重试。
做错了会怎样
该功能环节出错会带来多维度的不良后果。业务层面可能出现疾病与意外误判、伤残等级错误导致错赔；合同层面可能因事故定义和除外责任的判断偏差产生争议；监管层面可能因不当拒赔或服务问题被处理；客户层面可能出现赔款差异，引发投诉或诉讼。易引发这些后果的配置失误包括：分段长度过短切断关键事故描述，导致核心事实遗漏；召回条数过低漏掉核心交警或事故证明材料，影响关键判断；未开启溯源功能，导致生成的答复无法与原件核对；maxContext设置过小，导致关键材料被截断，无法覆盖完整判断依据。
与相邻品类的区别
与健康险品类相比，该品类的核心证据侧重事故事实、突发原因及伤害因果关系，公安、交警、事故现场材料的业务权重更高。健康险品类的核心证据多为医疗资料，上下文召回的优先级和重点与该品类存在明显差异，若将同一套配置直接迁移至健康险场景，会出现事故类材料权重不足、关键证据遗漏的问题，导致核心判断出现偏差。
还需要按机构实际情况确认的
- 不同意外险条款对职业和事故证明要求差异较大，不同机构的条款细节不同，需针对本机构的条款调整召回关键词和匹配逻辑，避免出现条款匹配偏差。
- 调查工作量无统一公开标准，不同机构的调查记录长度、复杂度差异明显，需根据本机构的调查材料实际情况调整分段长度和上下文上限，避免出现解析不完整或token溢出的问题。
业务分类、作业材料与常见耗时环节取自金融行业研究报告（来源编号 S053、S057）；报告对操作细节的置信度为「大致如此」，具体做法按机构实际制度确认。配置取值为常见取法，需按实际材料标定。核验日 2026-09-15。