这个品类的数据长什么样
热力投研数据主要来自热力企业的SCADA系统采集的管网运行时序数据、气象监测站的环境数据、行业监管政策文件、上市热力企业的季度财报与运维日志。数据更新节奏存在差异：管网运行参数为分钟级或秒级更新，政策与财报按季度或临时发布，运维日志则随事件生成。单条结构化数据包含采集时间、热力站ID、供水温度、回水压力、供热量等字段，单位分别为秒、无、℃、MPa、GJ；非结构化研报与日志则为纯文本或PDF格式，包含长段落的运维分析内容。
这些特征在「部署与升级」这一环带来什么约束
时序数据的高频更新要求部署时配置支持批量实时同步的数据源连接器，避免单条数据处理延迟；结构化数据的字段标准化程度高但数量庞大，需要在部署阶段预设字段映射规则，避免后续导入时出现字段不匹配。非结构化的运维日志与研报存在长文本与批量上传需求，需调整文件解析的超时与分段参数，适配长文档处理。升级时需兼容历史采集的时序数据格式，避免因版本更新导致已有数据源中断，同时需同步更新字段映射模板以适配新增的监管数据字段。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 2000 MB | 单份热力运维日志或研报PDF可能超过常规文档大小，需适配批量上传需求 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 长时序数据解析或批量PDF解析耗时较长，避免中途超时中断 |
chunkSize | 800–1200 字符 | 热力研报与运维日志存在长段落内容，分段长度适配文本语义完整性 |
similarityThreshold | 0.75–0.85 | 过滤低匹配度的非结构化日志与结构化参数的相似检索结果 |
recallTopK | 前 10 条 | 热力投研需覆盖多站点的运行参数，召回足够的关联数据 |
SYNC_DATA_BATCH_SIZE | 500 条/次 | 适配高频采集的时序数据批量同步，避免单次同步数据量过大导致服务卡顿 |
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：启动容器后提示
MONGODB CONNECTION FAILED错误码500，无法查看知识库索引。原因：未在docker-compose.yml中正确配置数据库连接参数，或未初始化数据库索引。 - 现象：批量导入热力时序数据后，部分字段为空。原因：未预设字段映射规则，导致导入时自动匹配字段失败，未将
采集时间、供热量等核心字段与知识库字段绑定。 - 现象：升级到4.9版本后，原第三方代理配置无法生效。原因：未同步更新代理配置为
aiproxy，未调整环境变量中的代理服务地址与端口。
怎么确认配好了
- 登录FastGPT后台，进入数据源配置页面，测试连接热力企业的SCADA系统连接器，确认返回正常的采集数据。
- 上传一份热力运维日志PDF，查看解析后的分段结果，确认分段长度与预设的
chunkSize匹配。 - 执行一次批量同步任务，查看任务日志中的同步条数与
SYNC_DATA_BATCH_SIZE设置一致，无字段不匹配报错。 - 检查环境变量配置，确认4.9版本下的代理服务参数已替换为
aiproxy相关配置，无残留的旧版代理配置项。
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。