4.3大容量数据预处理机制
在实际的学术研究场景中，用户发起的检索请求往往范围广泛，万方数据库作为涵盖海量学术资源的平台，其API返回的文献列表可能包含数百甚至上千条记录。这些结果通常以结构化的JSON格式返回，包含每条文献的标题、作者、摘要、关键词、发表年份、来源出版物和DOI等丰富元数据。当直接将这些完整的JSON数据作为上下文注入到LLM的Prompt中时，极其容易超出智能体开发平台对单次请求输入字符串的长度限制，从而导致请求失败、处理中断或生成质量显著下降。为解决这一严峻的技术瓶颈，我们设计并实现了一套高效、鲁棒的大容量数据预处理机制。该机制的核心逻辑是基于智能分块的数据拆解与重组策略，确保庞大检索结果能够被稳定、完整且有序地送入下游LLM进行分析与生成，从而保障了整个系统在处理大规模学术检索任务时的可靠性与扩展性。
我们的预处理机制的核心是分块处理，系统首先将万方API返回的原始JSON数组进行标准化处理，确保所有字段格式统一。随后，随后，自动化脚本会运行，将这个长字符串精确地分割成多个固定大小的数据块（例如，每块5万字符）。
通过这种方式，庞大的原始数据被分解为LLM可以轻松处理的、更小的信息单元，确保了系统能够稳定处理大规模的检索结果。