这个品类的数据长什么样
能源金属数据主要来自全球金属交易所行情数据、行业协会月度报告、上市公司定期公告、专业供应链调研机构资料。更新节奏分三类：现货价格按交易日更新，行业供需数据按月度发布，企业财报按季度、年度更新。文档形态包含结构化行情表格、半结构化研报章节、非结构化行业分析文本，核心字段包含金属品位、产能/交易量、交易价格、统计周期等，部分文档附带产地、冶炼工艺细节，数据的统计口径与单位因来源不同存在差异。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
能源金属的多源异构数据特征，对引用溯源带来多重约束。结构化行情数据需精准匹配交易场所、合约代码与单位，否则溯源结果会出现单位混淆或数据源错位。高频更新的现货数据要求知识库同步频率匹配行情发布节奏，否则溯源内容可能滞后于当前市场状态。多类型文档形态要求溯源系统区分结构化表格、研报章节等不同载体，为不同类型数据匹配对应的溯源字段，如为行情数据标注交易日期与交易所，为研报标注发布机构与发布时间。复杂的字段体系要求溯源信息需明确标注核心指标的单位与统计口径，避免不同来源的同名称指标产生歧义。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
embedding_model | text-embedding-3-large | 能源金属行业专业术语密集，该模型可更好捕捉行业语义特征，提升溯源匹配精度 |
召回条数 | 前8-12条 | 能源金属数据包含多维度结构化与非结构化内容，过多召回会增加溯源冗余，过少则无法覆盖完整投研逻辑 |
相似度阈值 | 0.72-0.85 | 能源金属行业术语专业性强，过低阈值会引入无关数据，过高则可能遗漏同品类不同产地的有效信息 |
重排返回条数 | 前4-6条 | 投研场景需精准溯源核心数据，重排可过滤低相关性召回结果，同时保留足够溯源样本 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300-600 秒 | 大型行业研报与批量结构化表格解析耗时较长，超时会导致部分数据无法完成溯源准备 |
source_display_mode | 完整路径+元数据 | 能源金属溯源需明确数据源的发布机构、发布时间与统计口径，完整元数据可满足投研合规要求 |
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：工作流中调用知识库查询后，返回的回答未附带任何溯源信息，或引用内容与上传的知识库数据不匹配。原因：未配置
source_display_mode为完整元数据模式，且相似度阈值设置过高，导致有效召回数据未被正确关联。 - 现象：上传批量结构化行情表格后，部分数据无法完成溯源，检索时提示“无匹配内容”。原因：
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设置低于300秒，大型表格解析未完成即被纳入知识库，导致部分字段未被正确索引。 - 现象：回答中出现单位混淆的溯源内容，例如将“美元/吨”标注为“元/千克”。原因：未开启
source_display_mode的单位展示开关，且召回时未校验数据的统计口径字段，导致不同来源的同名称指标被错误关联。
怎么确认配好了
- 上传一份标准能源金属现货行情表格，检索相关关键词，核对返回结果的溯源信息是否包含交易所名称、交易日期与价格单位。
- 调整
相似度阈值与召回条数，检索同一关键词多次，确认召回结果的数量与相关性符合投研场景需求。 - 上传一份大型行业研报，等待解析完成后检索研报内的专业术语，确认解析后的内容可被完整召回并溯源。
- 检查工作流节点配置，确认知识库调用环节已开启溯源信息绑定，确保查询结果可被正确引用到回答中。
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。