这个品类的数据长什么样
影视院线投研数据主要来源于院线运营系统、国家电影局备案公示平台、第三方票房统计接口、行业公开研报与影院端POS日志。数据更新节奏存在差异：票房与排片数据为每日更新，部分头部院线可提供小时级更新；备案公示数据按季度更新；行业研报以周/月度为周期发布。单条投研文档的标准结构包含影片唯一标识、上映档期、覆盖院线名称、当日排片场次、票房营收、观影人次、出品方信息等字段，其中票房单位为元，场次单位为场，日期采用ISO 8601格式。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
影视院线投研数据的多更新节奏特征，要求对话日志必须绑定精确到小时级的时间戳，确保审计时可匹配对应时间窗口的票房、排片数据。多字段的文档结构，要求日志中需同步记录影片ID、院线标识、数据来源接口等关联字段，避免审计时无法追溯单条对话对应的投研数据来源。实时更新的票房数据存在分钟级变动，若日志未携带请求时的数据源版本标识，将导致审计时无法复现对话对应的原始数据状态。跨渠道的投研对话场景，要求日志统一采用标准化字段命名，避免不同终端采集的日志出现字段歧义，影响审计一致性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
log_record_fields | ["request_id", "user_uid", "query_time", "film_id", "theater_id", "response_content", "inference_duration"] | 匹配影视投研数据的核心关联字段，覆盖审计所需的用户、时间、数据关联项，确保日志可完整追溯投研对话的上下文 |
history_retrieve_uid_strategy | custom_uid | 影视投研场景多使用影院ID、影片ID作为自定义用户标识，该配置可确保历史对话关联正确的投研数据主体，匹配用户自定义标识的使用需求 |
log_retention_days | 180 天 | 影视行业投研审计通常要求保留至少半年的对话记录，该取值满足合规与追溯的通用要求 |
inference_log_enable | 开启 | 投研场景需统计单轮问答的推理时间，用于评估知识库响应效率与数据召回准确性，该配置可启用推理过程的耗时记录 |
log_delete_api_enabled | 开启 | 合规要求中需支持用户或管理员删除敏感对话记录，该配置可启用日志删除接口，避免敏感投研数据泄露 |
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：使用自定义
user_uid发起请求后，获取到的历史对话与预期用户不匹配。原因：未将history_retrieve_uid_strategy配置为custom_uid，默认使用FastGPT生成的会话ID作为用户标识，无法关联自定义的影院或影片标识。 - 现象：无法获取单轮问答的推理耗时日志。原因：未开启
inference_log_enable配置项，未启用推理过程的耗时记录功能，无法采集单轮对话的推理时间数据。 - 现象：审计时无法关联对话与对应影片的投研数据。原因：未在
log_record_fields中配置film_id、theater_id等关联字段，日志未携带核心投研数据标识，无法将对话与对应的影片、院线数据绑定。
怎么确认配好了
- 发起一条测试对话，携带自定义
user_uid与film_id参数，查看系统生成的日志是否包含配置的所有关联字段。 - 调用日志查询接口，传入自定义
user_uid，确认返回的历史对话仅关联该标识的会话记录。 - 调用日志删除接口，删除指定会话的日志，确认对应日志条目已从存储中移除。
- 发起多轮对话，查看日志中是否记录了每一轮的推理耗时与请求时间戳。
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。