这个品类的数据长什么样
交易规则数据来自证券、保险等行业的官方监管平台与持牌机构的公开文档。更新节奏随监管政策调整、业务流程优化不定期更新，单次更新覆盖单品类或全品类规则。文档结构包含适用主体、执行时段、操作阈值、异常处置流程四个核心模块。字段包含适用主体编码、时段起止标记、操作阈值数值、处置流程编号，单位分别为无、时分格式、整数、编号格式。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
交易规则的数据分散且更新无固定周期，要求多轮对话环节必须支持实时拉取最新规则源，无法依赖静态缓存的知识库内容。文档的模块化结构要求提示词需引导用户明确指定适用主体、执行时段等关键参数，避免泛化提问导致的规则匹配偏差。字段的非标准化单位与编码格式，要求对话流程中需对用户输入的参数进行格式校验，例如验证时段是否符合时分格式、阈值是否为有效整数。同时，规则的不定期更新要求配置自动校验机制，定期核对当前召回的规则版本与官方源的一致性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 800–1200 字符 | 交易规则单模块文档长度集中在该区间，避免截断核心规则内容 |
ragRecallNum | 前3–5条 | 交易规则的有效匹配条款通常不超过5条，过多召回会增加上下文冗余 |
ragSimilarityThreshold | 0.75–0.85 | 交易规则表述严谨，需较高匹配度避免误召回无关条款 |
promptTemplate | 固定模板，包含「明确适用主体、执行时段、操作场景」引导语 | 交易规则参数依赖强，需约束提问精准性，避免泛化提问 |
customUidSessionFilter | 开启并绑定用户标识 | 金融场景需隔离不同用户会话，避免敏感信息泄露 |
ragUpdateCycle | 每24小时 | 交易规则更新无固定周期，定期校验可确保召回内容为最新官方版本 |
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：调用API指定
customUid后，获取的会话记录包含非目标用户的内容。原因：未启用customUidSessionFilter配置，或会话发起时未正确绑定用户标识参数。 - 现象：多轮对话返回结果中残留未清理的思考标签内容。原因：工作流中格式清理步骤未覆盖所有场景，或触发时机晚于结果输出环节。
- 现象：对话召回的交易规则与当前官方发布版本不一致。原因：未配置定期校验机制，依赖静态缓存的旧版规则数据。
怎么确认配好了
- 发起测试会话，传入预设的
customUid，调用历史记录接口，核对返回结果仅包含该customUid对应的会话内容。 - 构造包含适用主体、时段的提问，核对AI返回的规则内容与官方文档一致，且未出现冗余或截断信息。
- 修改一条测试规则的生效时间，等待配置的校验周期结束后，发起对应提问，核对返回内容为更新后的规则。
- 触发AI对话生成结果，检查返回内容中无未清理的格式标记。
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。