这个品类的数据长什么样
航空装备投研数据来源包括军工行业公开研报、主机厂年度/半年度年报、航空装备型号研制节点公告、航材公开报价数据等。更新节奏覆盖年度财报、半行业动态、突发型号节点三类。文档结构包含结构化参数表、半结构化技术说明文档、非结构化研报文字，字段涉及整机空重、最大航程、单位推力、研制进度等，单位包含千克、千米、千牛、亿元等。
这些特征在「上下文与 token」这一环带来什么约束
航空装备投研数据包含多源结构化参数、长周期技术文档与突发型号节点公告，不同来源的单位（如千米与海里）易引发上下文歧义。长文档会占用大量token，突发节点需快速召回但易因上下文拼接超出窗口限制，结构化字段的多维度关联也会增加上下文整合的token消耗，需针对性调整配置参数。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 航空装备单篇研报或型号文档可达数千字符，需覆盖核心参数与突发节点信息，避免上下文截断 |
chunkSize | 1000–1500 字符 | 航空装备文档含大量长句技术描述，分段过细则破坏参数关联逻辑，过粗则占用过多token |
recallTopK | 前6–8 条 | 需同时召回多源结构化参数、型号节点与研报观点，避免遗漏关键关联信息 |
similarityThreshold | 0.72–0.78 | 需区分同系列航空装备的细微参数差异，避免误召回非目标型号的内容 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 大型航材报价表或批量研报合集解析耗时较长，防止中途超时中断 |
rerankTopK | 前3–4 条 | 对召回结果重排后保留核心关联内容，减少不必要的token消耗 |
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：启动后提示
AIPROXY_API_ENDPOINT或AIPROXY_API_TOKEN无效，无法调用模型。原因：未正确配置环境变量，或填写的端点地址缺少协议前缀、令牌权限不足。 - 现象：执行
root新增用户时报错E11000 duplicate key error collection: wisegpt.。原因：数据库中已存在同名用户或唯一索引冲突，未提前校验用户唯一性。 - 现象：RAG知识库分类匹配时返回结果条数异常，或token消耗超出上限。原因：未调整
chunkSize参数，默认分段长度过大，导致单段占用过多token，或上下文拼接时超出窗口限制。
怎么确认配好了
- 上传单篇航空装备研报PDF，查看解析后的分段结果，确认分段长度符合预期，无过长或过短的片段。
- 发起一次投研问答，查看模型返回的上下文引用来源，确认召回条数与相似度符合配置要求。
- 批量上传多份大型文档，检查解析任务是否全部完成，无超时报错。
- 调用API接口测试，确认
AIPROXY_API_ENDPOINT与AIPROXY_API_TOKEN的配置可正常发起请求。
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。