这个品类的数据长什么样
电网设备投研数据主要来自设备厂商官方运维手册、电力行业研报、设备厂商财报、电网企业设备标准规范、场站运行台账。更新节奏随新设备型号上线、季度行业研报发布、厂商财报披露进行调整。文档结构包含结构化参数表（含型号、额定电压、额定电流、产能数据等字段）、故障排查流程、行业分析模板、物料编码清单。字段与单位遵循电力行业与金融投研标准，电压以kV为单位、电流以A为单位，设备型号采用固定编码格式，营收数据以万元为统计单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
结构化参数与固定编码格式要求多轮对话需严格匹配字段规则，避免参数单位或型号错误；长文本行业分析与故障流程需保留上下文以支撑连续投研分析，不能截断关键步骤；非实时更新的数据源要求提示词明确标注知识库内容的参考时间范围，避免引入过时信息；多维度关联数据（如型号对应产能、财报对应营收）要求多轮对话需逐步聚焦，避免无关信息干扰投研判断。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 9000–11000 字符 | 电网设备投研文档包含长文本行业分析、财报数据与结构化参数表，需保留足够上下文支撑多轮校验 |
召回条数 | 前7条 | 设备数据关联字段多，需召回足够条目覆盖型号、参数、营收、运维记录等维度 |
相似度阈值 | 0.78–0.82 | 设备型号编码规则严格，需过滤低相关的通用电力文档，提升投研数据精准度 |
conversationHistoryMaxLength | 保留最近2轮对话 | 投研场景多聚焦单设备或单类行业分析，过长历史会干扰当前提问的上下文理解 |
timeout | 65 秒 | 结构化参数提取与多维度数据校验流程耗时较长，避免请求中途中断 |
rerankTopN | 前3条 | 对召回的条目进行二次筛选，聚焦最相关的行业研报与设备标准文档 |
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：工作流执行后，返回结果包含所有串联AI模块的对话文本，并非仅包含最后一个模块的输出。原因：未在工作流节点中配置上下文截断规则，默认携带了全部历史对话内容。
- 现象：首次发起投研对话时，首条响应延迟超过3秒，后续对话响应速度恢复正常。原因：未启用会话上下文缓存，首次请求需重新加载全部关联的知识库条目与模型上下文。
- 现象：多轮对话中，提取的设备参数单位错误，如将额定电压标注为“V”，未使用“kV”作为单位。原因：提示词模板未明确指定电网设备参数的标准单位规则，导致模型匹配字段时出现偏差。
怎么确认配好了
- 发起单台电网设备的参数查询对话，检查返回结果仅包含当前提问相关的上下文，无历史冗余内容。
- 首次发起投研对话后，记录响应延迟，对比后续对话的延迟，确认首次延迟符合预期。
- 输入包含设备型号与参数的提问，检查返回结果中参数单位符合电网设备的标准格式。
- 在工作流中测试多模块串联场景，确认最终输出仅保留最后一个AI模块的处理结果。
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。