这个品类的数据长什么样
酒店餐饮投研数据主要来源于酒店PMS系统、餐饮POS终端、供应链台账、行业协会公开运营数据及门店菜单台账。数据更新节奏分为三类：门店客流量、客单价等实时运营数据按日更新，菜单调价、供应商报价等动态数据不定期更新，行业宏观运营数据按月度更新。文档结构包含门店唯一标识、时间戳、细分运营字段、供应链关联字段，字段单位包括人次、元/人、元/公斤、小时等，覆盖从前端门店运营到后端供应链的全链路信息。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
日更的实时运营数据要求多轮对话需限制历史上下文的时间范围与轮次，避免引入过期信息干扰投研判断。多维度细分字段的文档结构，要求提示词需明确指定数据提取的维度边界，防止不同字段间的信息混淆。跨模块的数据关联需求，要求多轮对话需保留上下文的门店、时间等锚点信息，避免重复询问基础参数。动态更新的菜单与报价数据，要求每次对话需实时召回最新的知识库切片，避免依赖静态缓存。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
historyKeepTurns | 3–5 轮 | 酒店餐饮投研数据多为日更的实时运营数据，3–5轮可保留有效上下文同时避免冗余过期信息 |
recallTopK | 前6–8条 | 投研文档包含多维度细分字段，需召回足够数量的候选片段以覆盖食材成本、客流量、供应链等不同维度数据 |
similarityThreshold | 0.72–0.80 | 过滤低匹配度的过期库存、历史菜单等非相关文档，确保召回内容与当前投研主题匹配 |
promptTemplate | 「请基于以下酒店餐饮投研数据，结合上下文的门店与时间范围，回答用户问题：{context}」 | 明确指定数据维度与上下文关联规则，适配多字段的文档结构 |
apiTimeout | 15–20 秒 | 供应链数据与实时运营数据的查询可能涉及跨系统调用，预留足够超时时间避免对话中断 |
maxPromptTokens | 8000–10000 | 适配多轮对话中拼接的多维度文档片段，避免超出模型上下文窗口限制 |
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：调用模型时返回认证错误，第三方日志显示请求携带的令牌为固定字符串“fastgpt”。原因：未正确配置API密钥，或在代理层错误覆盖了令牌参数。
- 现象：多轮对话中不同模型节点的上下文轮次不一致，同ID多次访问时历史记录出现混乱。原因：未在工作流各节点统一配置
historyKeepTurns参数，导致上下文保留规则冲突。 - 现象：对话返回结果包含大量与当前投研主题无关的内容，如过期的门店装修记录。原因：未设置
similarityThreshold过滤低匹配度文档，或未在提示词中限定数据的时间与维度范围。
怎么确认配好了
- 发起包含多维度数据请求的测试对话，检查返回结果是否覆盖了客流量、食材成本、供应链等相关字段。
- 连续发起多轮同ID的对话，检查上下文是否按配置的轮次保留，且未引入过期数据。
- 查看API调用日志，确认请求携带的令牌与配置一致，未被错误替换。
- 导出对话历史，检查是否仅包含与当前投研主题相关的内容，无冗余无效数据。
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。