这个品类的数据长什么样
免税投研数据主要来自海关监管通关数据、离岛免税门店经营台账、财政部及海关总署发布的免税政策文件、品牌方免税专供商品SKU清单。政策类文档更新无固定周期，随监管政策调整即时发布；门店经营数据按月度更新；商品SKU清单随品牌上新频率每周更新。文档包含结构化报表与非结构化文本两类，结构化字段包含门店编码、销售额、客流量、供货单价等，单位分别为无、元、人次、元；非结构化文本包含政策原文、行业分析片段与商品详情说明。
这些特征在「上下文与 token」这一环带来什么约束
免税投研数据的多源异构特征与更新节奏差异，对上下文与token管理带来多重约束。政策类文档无固定更新周期且单篇长度波动大，长文本切分后若上下文召回片段跨切分边界，会导致政策解读不连贯。结构化经营报表包含多字段组合，上下文召回需保留完整字段关联关系，否则会引发投研计算错误。高频更新的SKU清单与经营数据，若上下文召回包含过期数据，会降低结论准确性。跨政策、经营、商品三类数据源的上下文拼接，会额外增加token消耗，需严格限定召回范围。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
recallTopK | 前8–12条 | 免税投研需同时关联政策、经营、商品三类数据，过多召回会增加token消耗，过少则丢失关键关联信息 |
chunkSize | 1000–1500 字符 | 免税政策文档多为长文本，该分段长度可保留政策条款完整性，避免切分后上下文断裂 |
maxContextTokens | 8000–12000 | 适配多源上下文拼接的token消耗需求，预留足够空间给用户提问与系统回复 |
contextRecallThreshold | 0.75–0.85 | 过滤低相关性召回片段，保证投研所需的语义匹配度，控制整体token占用 |
rerankTopK | 前4–6条 | 对初始召回结果重排后，保留最相关的片段，进一步降低无效token消耗 |
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：工作流中设置
maxContext为0，但API请求日志显示仍携带历史聊天上下文。原因：未关闭工作流的自动携带历史上下文开关，或配置项未同步到部署环境。 - 现象：上下文引用区域显示的文档片段未渲染markdown格式，仅保留原始文本。原因：知识库解析时未开启markdown格式解析开关，或切分后的chunk未保留原文档的格式标记。
- 现象：页面展示的上下文召回条数为30，但实际发送到模型的上下文条数为310。原因：初始召回与重排环节的配置参数未对齐，页面展示的是初始召回结果，实际发送的是重排后的完整结果，未做前端展示同步。
怎么确认配好了
- 查看API请求日志，核对
maxContextTokens参数的实际取值与配置值一致。 - 触发一次投研查询，检查上下文引用区域的文档片段是否保留原文档的markdown格式。
- 对比页面展示的上下文条数与API请求体中携带的上下文片段数量，确认两者匹配。
- 调整
recallTopK参数后，验证查询结果的召回片段数量符合预期调整幅度。
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。