这个品类的数据长什么样
投资平台的投研数据主要来自公开上市公司公告、行业研究报告、机构调研纪要、实时交易行情与宏观经济指标。数据更新节奏覆盖实时（行情、临时公告）、每日（行业研报更新）、定期（季度/年度财报）。单份文档包含标准化字段，如披露时间、证券代码、核心财务指标、行业评级，其中财务指标字段带有明确单位，例如市盈率单位为倍、每股收益单位为元。文档长度跨度较大，短则数百字的行情快讯，长则数万字的深度研报。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
投研数据的多源多时效性特征，要求多轮对话上下文需区分数据发布时间，避免混淆历史与实时行情数据。文档长度跨度大，需限制单轮召回的上下文总字符数，防止模型超出上下文窗口限制。标准化财务字段带有明确单位，提示词需强制要求模型输出时匹配对应单位，避免出现单位错误。不同文档的结构化字段存在差异，要求多轮对话中需根据用户提问类型，调用对应文档的结构化解析规则，确保提取的字段准确对应。实时行情数据的高频更新，要求对话过程中优先召回最新的数据集，避免返回过时信息。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–16000 字符 | 覆盖深度研报与行情快讯的上下文长度需求，避免超出模型窗口限制 |
recallTopK | 前 6–10 条 | 平衡投研数据的全面性与上下文负载，防止过多低相关内容干扰模型推理 |
similarityThreshold | 0.75–0.85 | 过滤非专业的低相关召回内容，适配投研领域的高专业性要求 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300–600 秒 | 适配大型深度研报、批量财报文件的解析耗时，避免中途中断 |
promptTemplate | 按「用户提问+召回投研数据+历史对话上下文」固定结构编写 | 明确关联召回的投研数据与用户问题，确保模型输出基于合规数据源 |
enableRerank | 开启 | 优化投研数据的召回排序，提升高相关性内容的展示优先级 |
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：上传研报或财报文件后，数据处理页面显示为空。原因：未配置
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS的合理取值，大型文档解析超时未完成，导致数据未完成入库流程。 - 现象：多轮对话中，模型返回的财务指标单位错误，例如将市盈率标注为元。原因：提示词未强制要求匹配对应字段的标准单位，未明确投研数据的字段规则。
- 现象：对话查看详情中无法查看应用内部的详细调用记录。原因：未开启对话日志的全量存储配置，仅保留了基础交互记录，未记录内部召回与提示词调用细节。
怎么确认配好了
- 上传典型的深度研报与行情快讯，检查数据处理页面是否生成结构化字段，核对解析耗时是否在预设的超时范围内。
- 发起包含多轮追问的投研对话，检查模型输出是否关联召回的投研数据，且匹配对应指标的单位规则。
- 查看对话详情页面，确认是否记录了完整的提示词调用、召回数据列表与模型推理过程。
- 调整相似度阈值与召回条数，验证不同配置下的召回结果相关性变化，确认符合投研场景的专业筛选需求。
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。