这个品类的数据长什么样
白色家电投研数据来源包含行业协会公开报告、品牌官方季度财报、线下卖场销售台账、电商平台用户评论、专利数据库等。数据更新节奏差异明显：财报按季度/年度更新，卖场销售数据按周度更新，用户评论实时生成，专利申请信息不定期更新。文档结构涵盖结构化SKU参数表（含型号、能效等级、售价单位元、出货量单位万台等字段）、半结构化新品公告、非结构化行业研报与用户评价。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
结构化数据占比高，要求对话日志精准记录用户查询的字段维度与具体SKU信息，审计时需核对查询结果与原始数据的字段匹配度。多更新节奏的数据源需关联知识库版本号，确保审计时可追溯查询时的知识库内容。SKU数量多、查询维度分散，要求日志系统支持按团队、用户ID隔离数据，避免跨场景数据混淆。非结构化评论数据的查询需记录关键词与来源链接，便于审计时溯源原始内容。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
ENABLE_CONVERSATION_AUDIT | true | 投研场景需全链路可追溯，满足行业合规要求 |
USER_ISOLATION_ENABLE | true | 适配多投研团队的场景需求，隔离不同用户的对话日志与查询数据 |
LOG_RETENTION_DAYS | 180 天 | 符合金融投研领域的合规留存周期要求 |
API_CHAT_HISTORY_SCOPE | app + user_id | 避免单应用下全量数据过载，支持按应用与用户精准查询历史记录 |
SSE_CONNECTION_TIMEOUT | 600 秒 | 适配白色家电研报数据量大的场景，避免长对话因超时丢失日志 |
CONVERSATION_LOG_INCLUDE_FIELDS | ["query_keywords", "knowledge_version", "sku_info"] | 记录投研场景核心溯源字段，便于审计时匹配原始数据与知识库版本 |
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：对话日志中未显示知识库版本号，审计时无法确认查询时的知识库内容。原因：未配置
CONVERSATION_LOG_INCLUDE_FIELDS包含knowledge_version字段，导致核心溯源信息缺失。 - 现象：客户端关闭SSE连接后，部分对话交互内容未写入数据库。原因：未设置合理的
SSE_CONNECTION_TIMEOUT时长，或未启用中断请求日志落盘配置，导致未完成的请求未留存日志。 - 现象：不同投研团队的对话日志混合展示，无法按团队隔离查看。原因：未开启
USER_ISOLATION_ENABLE配置，未按用户ID划分日志存储维度，导致数据混淆。
怎么确认配好了
- 进入系统设置页面，查看
ENABLE_CONVERSATION_AUDIT的开关状态，确认已开启。 - 发起一次针对特定白色家电SKU的投研对话，查询参数与市场数据，查看对话日志详情，确认包含querykeywords、knowledgeversion、sku_info等核心字段。
- 切换不同用户ID发起相同查询，确认日志按用户ID隔离，无法跨用户查看对方的对话记录。
- 模拟SSE连接中断场景，检查数据库中是否完整记录本次对话的全部交互内容。
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。