这个品类的数据长什么样
塑料橡胶投研数据来源包括国内期货交易所公开行情数据、行业协会月度供需报告、现货贸易商每日报价文档。更新节奏覆盖实时到月度周期，单篇结构化文档多包含品名、规格型号、产地、报价单位（元/吨）、供需缺口、产能利用率等字段，非结构化研报类文档包含多维度市场分析段落。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
多更新周期的数据源要求日志需按采集时间分类记录，避免跨版本数据混淆引发的审计偏差。结构化字段带明确单位，审计环节需校验参数传递时的单位一致性，防止单位转换错误导致的对话结果偏差。多源数据的调用链路复杂，日志需绑定会话ID与每个接口的返回标识，便于回溯完整投研对话的异常链路。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
log_retention_days | 90 天 | 匹配投研行业常规审计周期，满足合规溯源要求 |
embedding_batch_size | 32–64 条/批 | 平衡向量化效率与速率限制，适配塑料橡胶数据长度差异 |
audit_session_bind | 开启 | 绑定会话ID与所有关联调用日志，便于回溯完整投研对话链路 |
log_field_whitelist | ["session_id", "user_input", "ai_output", "data_source", "timestamp"] | 仅保留审计必需字段，减少日志存储开销 |
api_response_log_threshold | 500 毫秒 | 记录超过阈值的现货/期货数据调用，排查延迟异常 |
thread_pool_size | 4–6 | 降低向量化并发速率超限的概率，适配单批次数据规模 |
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：API调用时响应预览中Human字段为null。原因：未在请求体中正确传递
user参数，或参数格式不符合FastGPT的接口规范。 - 现象：向量化任务触发速率超限报错。原因：
embedding_batch_size与thread_pool_size设置过高，超出平台速率限制。 - 现象：知识库中无法筛选特定企业专属的记录。原因：未开启
record_owner_field配置，未为每条知识库文档绑定企业标识字段。
怎么确认配好了
- 登录FastGPT后台日志模块，筛选会话ID，确认每条投研对话的关联日志均绑定了相同的会话标识。
- 构造一条带
user参数的测试API请求，查看响应预览的Human字段是否正确显示请求内容。 - 提交批量塑料橡胶数据执行向量化，确认任务执行过程中无速率超限的报错提示。
- 检查知识库文档的元数据，确认每条记录已绑定可用于权限筛选的专属标识字段。
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。