这个品类的数据长什么样
多元金融领域的投研数据包含结构化与非结构化两类。结构化数据来自交易所公开披露、行业数据库，包含产品代码、净值、年化收益率、存续期等字段，单位涉及百分比、亿元、年化收益率。非结构化数据包括券商研报、行业分析文章、私募机构季报，更新频率因来源差异较大，研报类按周或交易日更新，机构季报按季度更新。单份文档长度跨度大，短则数百字的市场点评，长则数万字的深度行业研究。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
结构化数据的字段精准性要求高，溯源需绑定具体数据发布时间与发布主体，避免混淆同字段不同周期的统计口径。非结构化文档跨度大，需支持按文档类型、发布机构筛选溯源路径。多来源同主题数据并存时，需明确溯源层级，区分原始数据与二次加工内容。部分私募季报属于半公开数据，需额外配置权限校验规则，确保溯源时可验证数据获取合规性。长文档的溯源需支持精准定位到段落级，仅文档级溯源无法匹配投研场景下的精准引用需求。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
recall_top_k | 3–7 条 | 匹配多元金融多来源研报的筛选需求，避免召回过多无关数据导致溯源混乱 |
source_trace_level | paragraph | 适配长文档研报的精准引用，支持定位到具体分析段落 |
citation_threshold | 0.75–0.85 | 过滤低相似度的召回结果，确保溯源内容与提问高度相关 |
file_parse_chunk_size | 800–1200 字符 | 平衡长文档拆分后的语义完整性与溯源精准度 |
DATA_SOURCE_AUTH_WHITELIST | 券商官网、行业协会、交易所公开域名 | 限定合法数据来源，确保溯源内容合规 |
citation_display_style | full_source | 显示完整来源路径，包括发布机构、发布时间、文档链接，符合投研场景的合规要求 |
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
- 生成的投研报告中嵌入了不必要的知识库引用标记，无法通过界面操作移除。原因是未正确配置
citation_enable参数，默认开启了全内容引用标记，且未设置引用过滤规则。 - 召回结果中出现同字段不同周期的混淆数据，溯源时无法区分具体发布时间。原因是未绑定数据溯源的时间戳字段，仅按文档级关联数据，未细化到结构化数据的发布周期。
- 上传的私募季报文档未被系统正常解析，溯源时无法显示机构名称与发布日期。原因是未将私募机构的域名加入
DATA_SOURCE_AUTH_WHITELIST参数，系统拦截了非白名单来源的文档解析。
怎么确认配好了
- 上传一份券商研报文档，触发知识库召回，查看返回结果中是否显示完整的来源路径，包括发布机构、发布时间与文档链接。
- 输入包含具体字段名称的提问，比如“2024年某私募产品的年化收益率”，核对召回结果的溯源层级是否精准到具体分析段落。
- 上传非白名单来源的文档，检查系统是否拦截该文档的解析与召回，验证
DATA_SOURCE_AUTH_WHITELIST配置生效。 - 调整
recall_top_k参数为2，输入多来源相关提问，确认召回结果条数符合设置值。
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。