这个品类的数据长什么样
证券投研知识库的数据来源包括上市公司公开公告、券商研报、行业协会报告、实时行情接口。更新节奏为上市公司公告实时推送，券商研报按发布周期更新，行业研究报告按月或季度更新。文档结构多结合结构化表格（财务数据、行情指标）与非结构化分析文本，字段包含发布主体、发布时间、标的证券代码、投资评级、目标价、核心逻辑，单位涉及元、百分比、市盈率倍数等。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
证券投研数据的实时性、结构化特征与合规要求，对对话日志与审计环节形成多重约束。实时公告的高频更新会产生大量增量索引日志，需配置合理的采样与存储阈值，避免存储资源过载。结构化财务数据、目标价、投资评级等敏感字段的交互，需在日志中留存原始字段与AI生成内容的对应关系，满足合规审计的可追溯要求。长文本研报的切割与召回逻辑，需在日志中记录切割节点、召回片段的来源与匹配度，便于回溯知识调用链路。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 证券研报单篇常超5000字符，需保留足够上下文以关联研报核心逻辑与对话内容 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 1000 秒 | 单篇长研报或批量公告解析耗时较长，需适配长文档处理的实际时长 |
召回条数 | 前10–15 条 | 证券投研需覆盖多维度数据源，召回过少无法覆盖完整分析逻辑，过多会增加日志存储与审计负担 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 证券数据专业性强，需过滤低匹配度的无关文档，避免审计日志混入无效召回记录 |
LOG_RETENTION_DAYS | 180–365 天 | 满足金融行业合规审计对交互日志留存时长的要求 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 适配批量导入研报包、历史公告等大型投研数据集的上传需求 |
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：导入批量研报或公告包后，索引任务持续滞留，控制台返回
413 Request Entity Too Large报错或日志提示“内容超出长度限制”。原因：未调整文档切割参数或maxContext配置，单段文本长度超过系统默认阈值，导致解析流程中断。 - 现象：应用对话的查看详情页面仅展示用户与AI的表层交互内容，无法查看知识召回、prompt拼接等内部执行链路。原因：未开启
ENABLE_DETAILED_LOG配置项，系统未启用详细审计日志的采集功能。 - 现象：登录绑定的MongoDB数据库后，未在预设集合中找到对话历史或审计日志记录。原因：未配置
LOG_MONGODB_URI参数，或集合命名不符合系统默认规则，导致日志未正确写入目标存储位置。
怎么确认配好了
- 上传单篇长文本研报，检查解析任务是否在预设超时时间内完成，未出现内容截断类报错。
- 发起一次包含多维度投研逻辑的对话，进入对话详情页，确认可查看知识召回片段、prompt拼接过程等内部链路信息。
- 登录绑定的MongoDB数据库，检查对应日志集合中是否存在本次对话的交互记录与审计字段。
- 调整相似度阈值后发起多轮对话，检查召回结果的匹配度是否符合预期阈值范围。
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。