这个品类的数据长什么样
证券投研相关数据主要来自交易所公开披露文件、券商研报、行情接口及上市公司定期报告。行情类数据按交易时段实时更新，公告类数据在披露后即时同步，研报类按工作日更新。单篇文档包含核心观点、持仓标的明细、估值指标等模块，字段包括标的代码、最新交易价格、估值倍数、持仓占比，单位涵盖元、倍、比例。
这些特征在「知识库检索与召回」这一环带来什么约束
行情类数据的实时更新要求检索链路支持增量同步机制，避免召回过时的行情信息。多源异构的文档结构要求预处理阶段完成字段统一映射，防止检索时出现字段不匹配导致的召回偏差。研报类文档篇幅较长，要求分段时保留核心观点与标的的绑定关系，避免割裂完整论证逻辑。标的代码与名称的对应关系要求检索时支持精准匹配，防止混淆同行业不同标的的相关内容。公告类数据的即时发布要求检索队列支持低延迟处理，确保最新公告能快速纳入可检索范围。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前10-15条 | 证券投研相关文档多源分散，需要覆盖多份研报、公告与行情数据，避免遗漏关键关联信息 |
相似度阈值 | 0.75-0.85 | 证券数据专业性强，术语与逻辑关联紧密，较高阈值可过滤无关内容，保证召回精度 |
分段长度 | 800-1200字符 | 研报文档包含长逻辑链条，该分段长度可保留核心观点与标的的绑定关系，避免割裂论证 |
增量同步间隔 | 60秒 | 行情类数据需实时更新，该间隔可平衡同步成本与时效性，适配投研场景的即时性需求 |
重排返回条数 | 前5条 | 投研决策需快速获取核心信息，较少的返回条数可降低信息过载风险，提升检索效率 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300秒 | 单篇研报或定期报告篇幅较长，该超时时间可保证长文档的完整解析，避免解析失败 |
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：知识库包含4个步骤的完整文档，AI返回结果仅保留前两条内容，后续步骤缺失。原因：文档分段时未保留步骤间的上下文绑定关系，或召回条数设置过低，未将后续分段纳入检索结果。
- 现象：使用项目README作为知识库后，发起对话时返回报错提示，或无匹配内容返回。原因：未正确配置文档解析参数，或README中的Markdown代码块、标题层级未被系统正确识别。
- 现象：检索后返回的结果未包含知识库文档的引用出处，仅展示文本内容。原因：未开启检索结果的元数据记录配置，或发布知识库时未启用“显示引用来源”的界面开关。
怎么确认配好了
- 上传单篇研报文档，检查解析后的分段结构，确认核心逻辑未被不当割裂。
- 发起包含特定标的代码的查询，核对返回结果中是否包含对应标的的相关内容。
- 发起未在知识库中出现的通用查询，验证是否返回预设的无匹配回复。
- 查看对话界面的返回结果，确认每条结果均附带对应的文档来源信息。
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。