这个品类的数据长什么样
耐火材料投研数据主要来自原料质检报告、窑炉运行日志、行业标准规范、下游应用案例文档。数据更新节奏分为三类：原料价格与供需数据每周更新，窑炉工况实时采集，标准规范与案例文档按需修订。单篇文档包含理化指标字段（如Al₂O₃含量、体积密度，单位为百分比、克每立方厘米）、使用场景参数、寿命周期数据，部分长文档包含多段连续的工况监测记录。
这些特征在「数据库与运维」这一环带来什么约束
数据的多源异构特性要求数据库支持结构化与非结构化数据混合存储，实时工况数据的高频写入需要配置高吞吐的存储节点。不同字段的单位与精度要求严格，需建立统一的字段映射规则避免数据混乱。长文档的分段存储与向量召回需要适配单文档的长度上限，避免拆分时丢失关键工况关联信息。同时，投研场景下的历史数据留存周期较长，需配置合理的数据归档策略以平衡存储占用与查询效率。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 1000 MB | 耐火材料单份质检报告或窑炉日志文档通常不超过800 MB，预留合理缓冲空间 |
VECTOR_SEARCH_TOP_K | 前10–15条 | 投研场景需兼顾召回覆盖率与查询效率，10–15条可覆盖多数关键理化指标与工况数据 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 长文档包含多段工况监测记录，拆分与向量化需较长处理时间 |
MONGO_CONNECTION_POOL_SIZE | 50–80 | 高频实时工况数据写入需足够的数据库连接池支撑，避免连接耗尽 |
DB_BACKUP_INTERVAL | 每日凌晨2点 | 投研数据需定期备份，低峰时段执行可降低对业务的影响 |
VECTOR_DB_MAX_CONNECTIONS | 30–50 | 向量检索的并发请求需匹配数据库连接上限，避免过载 |
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
- 部署后出现硬盘空间持续占用过高，服务报错磁盘空间不足。原因是未配置长文档的自动归档策略，高频写入的窑炉工况日志未定期清理或迁移至冷存储。
- 服务启动后报错
getaddrinfo EAI_AGAIN mongo。原因是数据库连接配置的域名解析超时，未配置本地hosts映射或连接池参数过小导致解析请求堆积。 - 向量检索后提示
column vector does not exist。原因是删除并重新安装vector扩展后未执行初始化脚本，未重建向量字段的索引与映射规则。
怎么确认配好了
- 上传一份典型的耐火材料质检报告文档，验证上传进度无卡顿，解析完成后可正常检索其中的理化指标字段。
- 模拟高频写入100条工况日志数据，检查数据库连接池无报错，查询响应时间符合预设阈值。
- 执行一次手动数据库备份，验证备份文件生成完整，可通过备份恢复工具还原全部配置与数据。
- 发起向量检索请求，确认返回结果包含目标理化指标与工况数据，无字段缺失或格式错误。
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。