1. 解决"文档分块的简单粗暴化"问题
原始问题：直接使用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，固定512字符分块。
避坑实践：
- 多策略分块器设计：
classMedicalDocumentChunker:def__init__(self):# 针对不同文档类型使用不同分块策略self.strategies={"clinical_guideline":self._chunk_by_section,"drug_label":self._chunk_by_indication,"research_paper":self._chunk_hybrid,"patient_record":self._chunk_fixed_with_metadata}def_chunk_by_section(self,text,metadata):# 基于章节标题分块（如"【适应症】"、"【用法用量】"）sections=re.split(r'【(.*?)】',text)chunks=[]foriinrange(1,len(sections),2):chunk_text=f"【{sections[i]}】{sections[i+1]}"chunk_metadata={**metadata,"section_title":sections[i]}chunks.append((chunk_text,chunk_metadata))returnchunksdef_chunk_by_indication(self,text,metadata):# 按适应症分块，确保完整的适应症-剂量-禁忌关系# 使用NLP模型识别适应症边界indications=self._extract_indications(text)chunks=[]forindicationinindications:# 提取与该适应症相关的所有信息related_info=self._extract_related_info(text,indication)chunks.append((related_info,{**metadata,"indication":indication}))returnchunks表格特殊处理：
- 使用Camelot提取PDF表格，转换为Markdown格式
- 保持表格完整性，作为独立分块
- 添加"table_summary"元数据，描述表格主要内容
代码片段处理：
- 临床试验数据的代码片段保持完整
- 添加"code_type"元数据（SQL、Python、SAS等）
结果：分块质量提升42%，关键信息完整性从65%提升到92%。
2. 解决"元数据系统的全面缺失"问题
避坑实践：
- 设计强制元数据模式：
MANDATORY_METADATA_SCHEMA={"doc_id":{"type":"str","required":True},"doc_type":{"type":"enum","options":["guideline","drug_label","paper","record"],"required":True},"source":{"type":"str","required":True},"publish_date":{"type":"date","required":True},"last_update":{"type":"date","required":True},"authoritative_level":{"type":"int","min":1,"max":5,"required":True},# 权威等级"applicable_population":{"type":"list","required":False},# 适用人群"geo_restriction":{"type":"list","required":False},# 地域限制"expiry_date":{"type":"date","required":False},# 过期日期}元数据提取流水线：
- 从PDF元数据提取出版日期
- 使用NLP模型提取文档类型和关键实体
- 建立权威等级标注系统（FDA指南=5，个人博客=1）
元数据验证层：
classMetadataValidator:defvalidate(self,metadata):errors=[]forfield,schemainMANDATORY_METADATA_SCHEMA.items():ifschema["required"]andfieldnotinmetadata:errors.append(f"Missing required field:{field}")eliffieldinmetadata:# 类型验证ifnotself._validate_type(metadata[field],schema["type"]):errors.append(f"Invalid type for{field}")returnlen(errors)==0,errors结果：实现100%元数据覆盖，支持精准过滤查询。
3. 解决"脏数据的大规模污染"问题
避坑实践：
- 构建6阶段清洗流水线：
- 质量评分系统：
classDocumentQualityScorer:defscore(self,text,metadata):scores={"readability":self._calculate_readability(text),"medical_term_density":self._calculate_medical_terms(text),"structure_integrity":self._check_structure(text),"source_reliability":self._score_source(metadata["source"]),"freshness":self._calculate_freshness(metadata["publish_date"])}total_score=sum(scores.values())/len(scores)# 自动分类iftotal_score>0.8:return"high_quality",scoreseliftotal_score>0.6:return"medium_quality",scoreselse:return"low_quality",scores- 人工审核队列管理：
- 低质量文档进入"待审核"队列
- 医学专家每周审核100个样本
- 审核结果反馈到评分模型，形成闭环
结果：文档质量评分从平均0.52提升到0.78，低质量文档减少76%。
4. 解决"测试数据的同源污染"问题
避坑实践：
三源分离策略：
- 训练集：2010-2019年的文档
- 验证集：2020年的文档（不同来源）
- 测试集：2021年新发布文档 + 模拟医生查询
模拟查询生成：
classQueryGenerator:defgenerate_test_queries(self,test_docs,num_queries=1000):queries=[]# 1. 基于文档内容生成事实性问题fordocintest_docs:questions=self._extract_factual_questions(doc)queries.extend(questions)# 2. 从真实医生工作日志中匿名化采集queries.extend(self._collect_real_queries())# 3. 医学专家编写边缘案例queries.extend(self._expert_edge_cases())returnqueries- 建立黄金标准答案集：
- 每个问题由3名医学专家独立标注答案
- 不一致时进行仲裁讨论
- 记录答案来源和置信度
结果：测试集更真实反映生产环境，虚高指标下降35%。
