这个品类的数据长什么样
航运港口投研数据主要来源于港口运营管理系统的结构化报表、国际航运组织发布的运价与运力数据、海关通关台账、航道水文监测日志及行业公开研报。数据更新节奏覆盖实时（靠泊、泊位占用）、每日（班期、通关数据）、月度（吞吐量、营收）三类。文档结构包含结构化表格（含泊位利用率、分货种箱量等字段）、长文本研报、结构化API接口数据，字段单位多涉及标准箱（TEU）、万吨、米、小时等专业计量标准。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
航运港口投研的多源异构数据结构、多时效更新特征及专业计量字段，对多轮对话与提示词配置带来明确约束。首先，结构化表格、实时API、长文本研报并存的数据形态，要求提示词需明确指定数据调用的类型边界，避免混淆实时靠泊数据与月度吞吐量统计。其次，多更新节奏的数据源，要求多轮对话上下文需跟踪当前会话调用的数据源时效，防止输出过期的运营数据。此外，TEU、万吨、米等专业单位字段，要求提示词强制要求输出时标注对应单位，避免投研结论出现计量偏差。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 令牌 | 航运港口投研数据包含长文本研报与结构化表格，需保留多轮会话中的历史提问与知识库召回内容，避免上下文截断丢失关键字段信息 |
recall_top_k | 前6–8 条 | 港口投研数据覆盖泊位、箱量、运价等多维度指标，需召回足够数量的相关片段以覆盖多轮对话中的跨维度提问需求 |
prompt_template | 固定预设投研专属模板，强制要求标注数据来源与更新时间 | 航运港口数据时效要求高，需在每次回复中明确数据源时效，避免混淆实时运营数据与历史统计数据 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 港口投研文档常包含大型结构化表格与长文本研报，需足够时间完成完整解析 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 港口投研数据包含专业术语与跨品类指标，需设置合理阈值以过滤低相关片段，同时保留跨术语的关联召回 |
enable_chat_history | 开启，且保留当前会话72小时内上下文 | 多轮投研对话需跟踪连续提问的上下文，但需定期清理过期会话数据以避免上下文过载 |
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
- 现象：工作流串联多个AI对话模块后，最终输出包含所有模块的对话内容。原因：未配置
chat_history_trim参数截断冗余上下文，或未设置仅保留最后一个对话模块的输出上下文。 - 现象：首次发起投研对话时延迟3秒以上，后续对话速度恢复正常。原因：未启用
cache_rag_result参数，或知识库关联的实时港口数据未完成缓存，首次调用需拉取全量数据源。 - 现象：多轮对话中输出的投研数据未标注专业单位。原因：提示词模板未强制要求在回复中附带TEU、万吨等对应单位，未在
prompt_template中加入单位校验规则。
怎么确认配好了
- 发起包含多维度港口指标的提问，核对回复中是否附带对应专业单位与数据时效信息。
- 串联两个AI对话模块并触发工作流，核对最终输出仅包含最后一个模块的对话结果。
- 首次发起对话并记录延迟时长，核对延迟是否符合业务场景的时效要求，确认缓存配置已生效。
- 在工作流中绑定自动触发事件，核对对话框加载后是否自动生成预设的投研提问内容。
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。