这一档模型的参数意味着什么
Ernie 8K 上下文模型系列，其 8000 Token 的上下文长度决定了单次请求中可供模型处理的文本总量上限，包括用户提问、历史对话、以及从知识库召回的文本内容。由于单次最大输出未明确标注，实际回答长度需通过实验确定。5000 Token 的引用上限则限定了知识库召回内容在模型输入中的占比天花板，这直接影响了知识库内容的丰富程度。此档模型不支持图片输入和工具调用，意味着其应用场景主要集中在纯文本理解与生成，不具备多模态处理能力，也无法直接通过模型调用外部工具完成复杂任务。
配 OceanBase 要定哪些
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
OCEANBASE_URL | mysql://user:pass@host:port/database | FastGPT 连接 OceanBase 的标准连接字符串，兼容 MySQL 协议 |
ef_construction | 64 | HNSW 索引构建参数，影响索引质量与构建速度，64 在召回效果与构建开销间取得平衡 |
m=16 | 16 | HNSW 图的连接数参数，影响召回精度与查询速度，16 为常用且均衡的取值 |
top_k | 前 5 条 | 向量检索返回的相似度最高条目数，与模型引用上限配合 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 知识库文本切分块的推荐长度，兼顾信息完整性与模型上下文限制 |
这两者互相约束的地方
Ernie 8K 上下文模型与 OceanBase 向量库的配置存在紧密关联。模型 8000 Token 的上下文限制，是召回策略设计的核心约束。召回条数与每段文本长度的乘积，必须严格控制在这一上限之内，以避免模型输入超限。5000 Token 的引用上限，则为知识库返回的有效信息量设定了天花板，这意味着即使 OceanBase 返回了更多条目，最终送入模型的也只会在引用上限内。向量库的 ef_construction 和 m 参数调大，通常能提升召回精度，但也会增加查询延迟和存储开销。对于 8K 上下文模型而言，高精度的召回有助于在有限的上下文窗口内提供更相关的信息，但过高的延迟可能影响用户体验。SEEKDB 与 OceanBase 共享相同的控制器实现，因此配置口径也保持一致。
容易做错的三处
- 知识库文档上传后，RAG 查询返回的上下文为空。原因：
chunk_size设置过小或过大，导致向量化质量不佳或文本分块不合理。 - 模型回答内容与知识库关联性差，甚至出现“幻觉”。原因：
top_k设置过低，OceanBase 召回的有效信息不足以支撑模型理解。 - RAG 查询响应时间过长，甚至超时。原因：OceanBase 索引参数
ef_construction或m设置过高，导致查询计算量过大。
怎么确认配好了
- 上传一份测试文档，在 FastGPT 知识库管理界面查看其分块数量和每个分块的字符数，确保与
chunk_size预期相符。 - 进行 RAG 查询，在调试模式下检查 OceanBase 向量检索返回的
top_k条目是否包含与问题高度相关的文本段落，并观察返回的相似度分数。 - 多次进行 RAG 查询，记录每次查询的响应时间，并与业务可接受的延迟阈值进行对比。
- 查看 FastGPT 后台日志，确认
OCEANBASE_URL连接是否成功，以及是否有 OceanBase 相关的错误或警告信息。