这个品类的数据长什么样
造纸投研的数据主要来自中国造纸协会行业报告、上市公司定期财报、海关进出口统计、木浆等原材料的现货与期货报价平台，以及造纸产业链上下游的生产、流通数据。更新节奏分为多个层级：原材料现货报价每日更新，行业供需平衡表按季度发布，上市公司财报每季度或年度更新，产业政策文件不定期发布。文档结构多按细分品类拆分，包含价格、产量、成本拆解、供需缺口等板块，字段单位多为元/吨、万吨等工业计量标准。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
造纸行业数据的多源更新节奏与细分品类特征，对多轮对话与提示词配置提出明确约束。每日更新的原材料价格数据要求对话系统能实时召回最新信息，避免返回过期报价；细分品类的差异要求提示词需绑定当前讨论的具体纸种，防止跨品类数据混淆；多板块的结构化文档要求多轮对话能跟踪上下文的讨论主题，自动关联历史提问中的品类与环节；不同文档的更新周期差异，要求配置差异化的召回时效规则，确保行业报告与现货数据的时效性匹配。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 造纸行业文档篇幅较长，多轮对话需保留5-7轮的产业链讨论上下文，避免上下文溢出导致回答断裂 |
conversationHistoryMaxTurns | 5–7 轮 | 造纸投研的多轮提问通常围绕单一产业链环节展开，5-7轮足够覆盖完整讨论，减少冗余历史信息占用上下文空间 |
recallTopK | 前 8–12 条 | 造纸细分品类多、数据分散，需召回足够数量的相关文档，避免遗漏细分品类的关键数据 |
similarityThreshold | 0.72–0.78 | 造纸行业专业术语密集，较高的相似度阈值可过滤通用无关文档，仅保留与造纸主题强相关的内容 |
rerankTopN | 前 4–6 条 | 重排后保留最贴合当前提问的产业链与品类数据，优化多轮对话的回答准确性与简洁性 |
promptTemplate | 绑定当前造纸细分品类与上下文主题的提示词模板 | 明确指定讨论的纸种与产业链环节，避免多轮对话中出现跨品类数据混淆 |
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：使用大语言模型搭配本地造纸知识库对话时出现长时间无响应。原因：未调整
recallTopK与rerankTopN参数，召回并传入过多冗余的造纸行业文档，导致模型计算负载过高。 - 现象：多轮对话中无法返回造纸行业的图表类数据。原因：未开启知识库的图片解析功能，且提示词未指定可返回图片格式的回答内容。
- 现象：高级编排中配置判断器节点后，无法获取初始用户提问内容。原因：未在判断器的输入参数中绑定
userQuery全局变量，导致初始提问未被传递至后续AI对话节点。
怎么确认配好了
- 发起包含具体造纸细分品类的提问，查看召回文档的品类匹配度，核对
recallTopK与similarityThreshold的生效效果。 - 发起连续5-7轮围绕造纸产业链的递进式提问，确认回答能关联历史提问的主题与数据，无上下文丢失情况。
- 测试高级编排中的判断器节点，验证初始用户提问是否被正确传递至后续AI对话环节。
- 发起包含行业图表的提问，确认对话可返回对应图片内容，验证图片解析与展示配置的有效性。
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。