这个品类的数据长什么样
广告营销投研的数据来源包含广告投放台账、媒介实时监测报表、竞品投放素材库、行业营销研报等。数据更新节奏差异较大，投放执行数据为T+1更新，行业研报为周度或月度更新，素材库随新投放上线实时新增。文档结构通常包含投放日期、媒介渠道、素材形式、曝光量级、点击量级、转化量级、预算花费等字段，字段单位包括次、元、秒等，单份文档通常覆盖单周期内的单渠道投放详情。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
广告营销投研数据的多维度、多更新节奏特征，对多轮对话与提示词配置带来多重约束。多期投放数据的跨轮查询需保留完整的时间与渠道上下文，否则AI易混淆不同周期的投放指标。实时更新的投放数据要求上下文需定期刷新，避免使用过时的历史数据。多字段的文档结构要求提示词需明确指定查询的字段范围，防止AI生成无对应数据的虚构内容。跨媒介的数据源覆盖要求召回环节需兼顾不同渠道的特征，避免召回结果偏向单一媒介类型。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
max_context_tokens | 10000–14000 | 广告营销投研文档包含多期投放数据、多维度字段，长上下文可保留完整跨轮查询的业务背景 |
recall_count | 前6–10条 | 广告营销数据维度覆盖投放渠道、素材形式、转化数据等，足够的召回量可覆盖不同细分查询的需求 |
similarity_threshold | 0.72–0.82 | 广告营销存在大量同品类竞品投放案例，需过滤低相似度的无关召回结果 |
chunk_size | 1200–1800字符 | 广告营销投放报表的单组字段逻辑通常集中在1000字符以内，分段后保留完整业务单元 |
rag_timeout | 70–100秒 | 广告营销数据源包含跨媒介的实时监测数据，召回过程需遍历多个数据源接口 |
enable_global_variable | 开启 | 广告营销投研中需复用投放周期、核心渠道等全局业务参数，提升多轮对话的一致性 |
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：知识库召回结果与当前查询不匹配，AI回复答非所问。原因：
similarity_threshold设置过低，召回了大量不相关的历史投放数据，导致上下文污染。 - 现象：多轮对话中跨期查询的投放数据出现偏差。原因：
max_context_tokens设置不足，未保留前一轮查询的时间范围参数，导致AI混淆不同周期的投放数据。 - 现象：提示词调用MCP工具后无返回结果。原因：未在
mcp_config中配置广告营销数据源的接口权限，或未在提示词中明确指定调用MCP的触发条件。
怎么确认配好了
- 发起包含多期投放渠道、素材形式的跨轮查询，核对AI回复是否保留前一轮的时间范围参数。
- 调整
similarity_threshold的取值，测试不同阈值下的召回结果，确认返回的投放数据与查询主题的匹配度符合业务预期。 - 在提示词中配置全局变量调用逻辑，发起包含全局参数的查询，核对AI回复是否正确代入变量值。
- 调用配置好的MCP工具，查询广告营销监测数据，核对工具返回的结果与实际数据源的内容一致。
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。