这个品类的数据长什么样
焦煤投研数据主要来自国内现货交易平台、期货交易所公开数据库、行业协会月度报告及港口装卸台账。数据类型涵盖结构化的现货报价、期货交割明细，以及非结构化的产业链调研纪要、产能分析文档。结构化数据包含产地标识、煤种牌号、水分含量、灰分指标、粘结指数、当日交易价格、港口库存等字段，其中价格以元/吨为单位，库存以吨为单位。更新节奏存在差异：现货交易数据每日更新，期货交割数据随交易日更新，调研纪要按月更新，监管产能数据按季度更新。
这些特征在「数据库与运维」这一环带来什么约束
多来源的异构数据需要统一字段映射规则，避免不同渠道的焦煤数据出现格式冲突。每日高频更新的现货数据会带来持续的写入压力，需要调整写入并发与批次参数，防止数据库连接耗尽。不同类型的文档结构需要区分存储策略，结构化数据适合关系型表存储，非结构化调研纪要适合向量数据库存储。焦煤数据的字段精度要求较高，需设置合适的数据库字段类型，保证数据存储的准确性。不同更新频率的数据源需要分批次同步，避免高峰写入任务冲突影响业务可用性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
vector_recall_top_k | 前10-15条 | 焦煤投研数据单条长度较长，过多召回会增加上下文处理压力，过少会丢失关键产业链信息 |
db_write_batch_size | 50-100条/批次 | 焦煤现货数据每日更新量较大，分批写入可避免数据库连接超时与写入阻塞 |
parse_file_timeout_seconds | 600秒 | 焦煤产业链调研纪要多为长文档，包含大量行业术语与表格，解析耗时较长 |
pg_vector_extension_version | 0.5.0及以上 | 旧版本存在向量字段索引失效问题，焦煤数据的向量召回依赖稳定的索引性能 |
db_connection_pool_size | 20-30个连接 | 并发投研查询和数据同步任务同时运行，需保证连接池足够支撑并发请求 |
upload_file_max_size | 1000 MB | 焦煤的大型交割仓单扫描件、季度调研纪要文件体积较大，需放宽上传限制 |
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：执行向量查询时提示
column vector does not exist，原因是重新安装PostgreSQL的vector扩展后，未在目标业务数据库中重新执行扩展初始化命令，导致系统表与函数未正确创建。 - 现象：Docker镜像部署后无法连接数据库，提示
connection refused或连接超时，原因是部署时未将数据库端口映射至宿主机，或连接字符串使用了宿主机本地地址，未使用容器网络内的服务地址。 - 现象：焦煤长文档解析耗时超出预期，原因是未调整
parse_file_chunk_size参数，默认分段长度过短导致分段数量过多，或未开启并行解析配置，导致单线程解析效率不足。
怎么确认配好了
- 执行向量查询语句，验证
vector字段可正常创建与检索，确认扩展安装与初始化完成。 - 启动Docker容器后，通过容器内部网络工具测试数据库连接，确认连接字符串配置正确。
- 上传单份10M以上的焦煤文档，观察解析进度与耗时，确认解析参数适配长文档场景。
- 模拟并发查询请求，观察数据库连接池占用情况，确认连接数配置符合业务峰值需求。
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。