这个品类的数据长什么样
综合服务投研数据来源包括公开行业研报、上市公司定期公告、监管披露文件、第三方行业数据库。更新节奏依文档类型不同，公告类实时更新，研报类按发布周期更新，数据库类按月度批量同步。文档结构包含正文段落、结构化数据表格、行业分类标签、发布机构标识、发布时间字段。字段单位涵盖货币单位、倍数单位等，无统一固定单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
不同来源的文档结构差异大，包含长文本段落与结构化表格，多轮对话需支持跨类型上下文的关联解析，提示词需明确区分结构化数据与非结构化文本的调用逻辑。实时更新的公告类数据与周期性更新的研报数据并存，多轮对话的上下文召回需限定时间范围，避免引入过时信息。字段与单位无统一标准，提示词需额外指定字段匹配规则，多轮对话中需校验上下文内的单位一致性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 前12000 字符 | 综合服务投研数据包含长文本研报与结构化表格，12000字符可覆盖单份核心研报的有效上下文，避免截断关键信息 |
history_window_size | 前6 轮对话 | 投研对话需关联前期行业标签与数据口径，6轮窗口可覆盖完整研究周期的上下文，同时控制token消耗 |
system_prompt_template | 按「文档类型+字段规则」格式编写 | 投研数据字段与单位无统一标准，模板需明确指定结构化数据的调用优先级与单位校验逻辑 |
recall_top_k | 前8 条召回结果 | 综合服务投研数据源多样，8条结果可覆盖不同维度的研报与公告，避免遗漏关键信息 |
token_limit_per_call | 8000 令牌 | 投研对话需处理多份文档的上下文，8000令牌可平衡响应速度与信息完整性 |
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：多轮对话中无法直接调用历史对话的上下文内容。原因：未开启
history_window_enable配置项，或设置的窗口轮数为0。 - 现象：工具调用流程中残留AI对话文本。原因：未在
system_prompt_template中明确要求工具调用后隐藏对话冗余内容，或配置了错误的输出格式开关。 - 现象：提示词编写的Markdown格式未被渲染，直接以原文输出。原因：未开启
markdown_render_enable配置项，或提示词模板中未指定输出格式为Markdown渲染模式。
怎么确认配好了
- 发起包含历史上下文的测试对话，验证系统可关联前期提及的行业标签与数据内容，核对上下文召回的准确性。
- 编写包含Markdown格式的提示词，发起测试请求，验证输出内容为渲染后的格式，并非原文，核对渲染开关的配置状态。
- 查看对话日志中的token统计字段，核对输入与输出令牌的数值是否正常显示，验证token统计配置的开启状态。
- 发起工具调用测试，验证调用完成后无冗余AI对话文本残留，核对系统提示词的格式要求配置。
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。