这个品类的数据长什么样
住宅开发投研的数据来源包含项目拿地可研报告、规划设计方案、建安成本台账、住建部门公示文件、竞品楼盘备案数据及行业研报。数据更新节奏随项目阶段推进，立项阶段更新可研与规划数据，开工与预售阶段同步成本与销售数据，政策类数据随行业政策发布即时更新。文档包含结构化与非结构化两类，结构化字段包含项目编号、占地面积、容积率、建安成本等，附带明确单位；非结构化内容多为数十页的论证类PDF或Word文档，以长文本为主。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
结构化字段附带明确单位，要求向量模型支持带单位的文本编码，避免单位混淆导致召回偏差。非结构化文本多为长文档，要求分段策略适配单段token上限，避免截断关键论证内容。数据更新分阶段与突发两种类型，索引需支持增量同步，不采用全量重建，降低资源消耗。投研场景需按项目属地、类型等属性过滤召回结果，要求索引支持元数据快速筛选。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunk_size | 800–1200 字符 | 适配住宅开发可研报告的单段核心信息长度，符合主流中文向量模型的token限制 |
chunk_overlap | 100–150 字符 | 避免长文本分段后关键论证内容断裂，保证上下文连贯性 |
vector_model | bge-large-zh-1.5 | 适配中文工程术语、政策文件的编码精度，匹配行业投研场景的文本特征 |
index_refresh_interval | 300 秒 | 平衡项目阶段更新的实时性与系统资源占用，适配常规投研数据更新节奏 |
filterable_metadata_fields | project_id, approval_date, project_type | 覆盖投研场景下按项目属性过滤召回结果的高频需求 |
recall_top_k | 10–15 条 | 满足单项目投研参考3–5个同类型案例的需求，冗余量适配上下文窗口 |
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
- 现象为上传多字段结构化数据后仅生成单组向量，召回结果无法匹配字段维度。原因是未开启多字段向量生成配置，仅对全文本生成向量，未对结构化字段单独编码。
- 现象为单个大体积PDF文件始终处于索引中状态，无进度更新。原因是未设置
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS参数，或取值超出系统资源阈值，导致解析超时未触发重试，该问题在FastGPT v4.8.7版本中需通过调整参数阈值修复。 - 现象为本地模型生成的向量无法在远程平台召回匹配。原因是未校验嵌入维度一致性，或未统一向量归一化方式，导致向量空间偏移。
怎么确认配好了
- 上传单份结构化项目数据，查看向量生成日志，确认生成的向量数量与配置的编码字段数量一致。
- 上传一份超过10000字符的可研报告，查看分段后的文本块数量，确认符合
chunk_size的配置区间。 - 修改一个项目的成本数据，触发增量索引，等待
index_refresh_interval后查询召回结果，确认更新后的数据被包含。 - 调用向量查询接口，传入
filterable_metadata_fields中的字段作为过滤条件，确认召回结果仅匹配指定属性的文档。
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。