这一档模型的参数意味着什么
Hunyuan 28K 上下文模型，其上下文长度为 28000 token，意味着单次请求中模型可以处理的输入信息总量。这直接决定了知识库召回内容的最大承载量。引用上限同样为 28000 token，表明了在生成回复时，模型能够引用的知识库段落总长度。该模型不支持图片输入和工具调用，因此基于此模型构建的应用无法直接处理图像信息，也无法通过模型自动调用外部工具来扩展能力。这些参数共同构成了模型在工程实践中的能力边界和资源消耗预估。
配 Milvus 要定哪些
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
MILVUS_ADDRESS | localhost:19530 | 默认服务端口，实际部署时应替换为 Milvus 服务地址，确保 FastGPT 能够连接。 |
MILVUS_TOKEN | 按实测标定 | Milvus 启用认证时需提供，格式为 username:password。不配置则默认无认证。 |
HNSW | ef=128 | 搜索效率与召回率的平衡点，ef 值越大，搜索精度越高，但延迟增加。 |
IP | 启用 | 向量相似度度量方式，适用于需要计算向量内积来衡量相似度的场景。 |
TOP_K | 5 条 | 单次向量搜索返回的相似向量数量，直接影响模型可引用的知识段落条数。 |
CHUNK_SIZE | 800 字符 | 知识库分段的建议长度，需考虑模型上下文窗口，避免单个 chunk 过长。 |
这两者互相约束的地方
Hunyuan 28K 上下文模型与 Milvus 结合时，核心约束在于模型上下文长度 28000 token。这意味着 Milvus 返回的召回条数乘以每段的平均字符长度（转换为 token 数）的总和，必须严格控制在 28000 token 之下。模型的引用上限 28000 token 进一步强调了这一点。如果 Milvus 配置的 TOP_K 值过高，导致召回内容超出模型上下文限制，模型可能无法处理所有召回信息，甚至引发截断或错误。此外，Milvus 的索引参数如 HNSW 的 ef 值，若设置得过大，虽然可能提升召回精度，但会增加查询延迟，可能导致模型在等待向量检索结果时出现超时，影响整体用户体验。
容易做错的三处
MILVUS_ADDRESS配置错误，导致 FastGPT 启动时报Connection refused或Deadline Exceeded错误。- 知识库分段
CHUNK_SIZE过大，或TOP_K值设置过高，模型处理时出现Input context length exceeded报错。 - Milvus 服务未启用
IP相似度计算，导致召回结果与预期不符，表现为相关性差的知识段落被返回。
怎么确认配好了
- 通过 FastGPT 管理界面，上传测试文档，观察是否能正常分段并嵌入到 Milvus。
- 在 FastGPT 中进行一次问答，检查模型返回的引用段落是否来自知识库，且内容相关。
- 查阅 FastGPT 后台日志，确认 Milvus 客户端没有持续性的
RPC error或invalid token警告。