这个品类的数据长什么样
这个品类的数据来自交易所正式公告、机构内部合规文档与业务操作手册。更新随监管政策调整或业务迭代不定期触发，单次更新覆盖范围从单条细分规则到全品类规则集合。文档多为结构化条目形式，包含规则适用范围、执行条件、操作步骤、例外场景，字段包含适用主体、生效时间、执行阈值、关联业务场景，单位多为时间标识、固定金额档位、业务操作节点标识。
这些特征在「知识库检索与召回」这一环带来什么约束
交易规则的不定期更新特性，要求知识库支持增量同步与全量校验机制，避免过期规则被召回。结构化的文档结构，要求检索环节支持字段级匹配，需关联适用主体、生效时间等字段进行精准过滤。较大的更新覆盖范围，要求知识库按规则分类建立独立索引，提升检索响应速度。多场景的例外条目，要求召回的文本块需覆盖完整的规则分支，避免仅返回主规则导致操作偏差。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunk_size | 800–1200 字符 | 交易规则多为结构化短条目，该长度可完整覆盖单条规则子项，避免拆分破坏语义完整性 |
recall_top_k | 前 3–5 条 | 交易规则的相似规则较少，过多召回会增加上下文冗余，过少则无法覆盖例外场景 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 交易规则的表述严谨，相似度阈值需高于通用场景，避免召回不匹配的规则条目 |
sync_mode | 增量同步+周度全量校验 | 交易规则更新不定期，增量同步可及时覆盖新规则，周度全量校验可清理过期规则 |
field_index_enable | 开启 | 交易规则包含适用主体、生效时间等字段，开启字段索引可实现精准过滤检索 |
parse_structure_mode | 结构化解析优先 | 交易规则多为结构化文档，优先解析字段可提升后续检索的精准度 |
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：创建知识库时文本理解模型列表为空，原因：未开启对应模型的API密钥配置，或当前环境未接入该模型的服务入口。
- 现象：知识库检索仅返回1个匹配文本块，原因：
recall_top_k参数被错误设置为1，或相似度阈值设置过高导致其他匹配项被过滤。 - 现象：检索结果包含过期的交易规则，原因：未配置定期全量校验同步机制，增量更新未覆盖已失效的规则条目。
怎么确认配好了
- 手动上传一条测试用的交易规则文档，查看解析后的字段是否正确提取，确认结构化解析配置生效。
- 输入包含生效时间、适用主体的检索query，查看检索结果是否过滤了不匹配的规则条目，确认字段索引配置生效。
- 模拟一次规则更新，上传增量更新的文档，查看知识库是否自动同步新内容，确认同步配置生效。
- 调整
recall_top_k参数为指定区间，发起检索查看返回的文本块数量是否符合预期，确认召回参数配置生效。
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。