这个品类的数据长什么样
内部制度数据来自企业内部合规管理系统、共享盘或官方发布的纸质文档电子化归档。更新节奏随监管政策迭代、内部管理调整不定期触发，无固定周期。文档多为结构化排版，包含制度编号、生效日期、适用范围、条款编号及对应内容，单份文档长度跨度大，从数页到数百页不等，核心字段为条款原文、制度层级、发布部门。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
内部制度的结构化条款编号、不定时更新、跨度差异大及场景绑定属性，为引用溯源带来多重约束。首先，条款编号明确的结构要求溯源需精准定位到具体条款，需保留条款层级与编号信息。其次，不定时更新的特性要求溯源时校验引用制度的当前生效版本，避免引用过期或作废内容。再者，文档长度跨度大的特点，要求拆分文档时保留原始条款的上下文关联，防止溯源结果出现上下文断裂。最后，适用范围字段要求溯源结果需匹配当前业务场景的适用部门，确保引用合规。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
recall_top_k | 前10-15条 | 内部制度条款多为短文本，过多召回会增加上下文冗余，过少则无法覆盖合规场景的相关条款 |
similarity_threshold | 0.75-0.85 | 金融合规场景需严格匹配关键词，阈值过低会引入无关制度条款，过高则可能遗漏合规相关内容 |
rerank_top_n | 前5-8条 | 内部制度的合规相关性需二次校验，重排后保留最贴合的条款，避免无效召回 |
version_check_switch | 开启 | 内部制度存在版本迭代，需自动校验引用内容的生效状态，确保合规 |
keep_original_section_info | 开启 | 需保留条款编号、生效日期等原始字段，满足溯源时的精准定位需求 |
parse_chunk_overlap | 50-100 字符 | 保留条款上下文关联，避免拆分后出现条款内容断裂，影响溯源准确性 |
本页给出的参数取值均为常规建议，用于确定配置的起点。实际取值受材料形态、数据量与业务规则影响，具体问题需具体分析，建议在自有样本上实测后再定。
容易做错的三处
- 现象：页面展示的模型上下文条数与实际传入大模型的引用条数不符，例如前者显示30条，后者实际为310条。原因：未正确配置
recall_top_k与rerank_top_n的参数联动，重排步骤过滤了部分召回结果但未同步更新前端展示的计数逻辑。 - 现象：无法将内部制度的生效日期、适用部门等字段正确嵌入问答回复的正文。原因：未配置
reference_custom_template参数，未定义引用内容的展示格式，导致无法将字段变量注入正文。 - 现象：合规问答触发时，系统提示引用上限超限，无法返回完整溯源结果。原因：未根据内部制度的文档总量调整
max_context_tokens参数，导致上下文窗口不足以容纳所有合规相关的引用内容。
怎么确认配好了
- 上传一份内部制度文档，发起合规问答测试，核对返回结果中是否包含条款编号、生效日期等原始字段，且字段可正确嵌入正文。
- 调整
recall_top_k参数，查看页面展示的召回条数是否与配置值一致，验证前端计数逻辑是否正常。 - 模拟上传已作废的内部制度版本，发起测试，验证系统是否自动拦截过期条款，确认版本校验功能生效。
- 查看大模型调用日志，核对传入上下文的引用条数与配置的
rerank_top_n取值是否匹配，验证上下文窗口配置是否合理。
问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-14，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。