这个品类的数据长什么样
酒店餐饮投研数据主要来自供应链报价平台、门店POS交易系统、行业协会公示台账、第三方餐饮评级报告。更新节奏因类型而异：食材原料报价每日更新，单店营收数据按月度汇总，行业趋势报告按季度发布。文档多为结构化表格或半结构化报表，包含食材品类、供应商标识、门店编码、营收区间、合规资质等字段，单位涵盖元/千克、人次、万元、星级评分等。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
酒店餐饮投研数据的多来源、差异化更新节奏与细分字段特征，对溯源环节带来三项约束。第一，不同数据源的更新周期差异大，需在溯源信息中标注数据采集时间与来源类型，避免混淆过期与实时数据。第二，结构化文档包含门店编码、食材品类等细分字段，溯源需绑定对应字段的唯一标识，确保召回内容与原始文档的精准关联。第三，部分数据涉及单店或供应商的敏感信息，溯源需保留原始存储路径的层级信息，便于后续合规校验。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
recall_top_k | 10-15 | 酒店餐饮投研数据条目多且细分字段丰富，需召回足够数量的候选文档覆盖细分投研场景 |
similarity_threshold | 0.72-0.85 | 结构化数据的字段匹配精度要求高，阈值过低会引入无关文档，过高会遗漏有效匹配内容 |
source_cite_format | [{source_name}, {update_time}, {store_id}, {field_value}] | 酒店餐饮数据包含门店、更新时间等核心细分字段，需在溯源模板中绑定对应标识 |
enable_timeliness_check | 开启 | 不同数据源更新周期差异大，需过滤过期数据，确保溯源内容的时效性 |
max_citation_per_response | 3-5 | 避免过多溯源信息干扰AI回答，同时覆盖主要参考依据 |
rerank_top_k | 6-10 | 对召回的候选文档进行重排，优先匹配投研所需的细分字段，提升溯源准确性 |
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：AI回答中未显示原始文档的外部链接，仅展示本地文件名。原因：未配置
source_cite_format中的外部存储路径变量，仅调用了本地文档标识。 - 现象：单回复中引用的文档条数超出预期，且包含低匹配度的无关内容。原因：未设置
max_citation_per_response，且未开启rerank_top_k对候选文档进行优先级筛选。 - 现象：溯源信息中出现字段值为空的情况，例如未显示门店ID或食材品类。原因：未配置
field_mapping_config，未将原始文档的细分字段映射到溯源模板的对应变量中。
怎么确认配好了
- 上传一份酒店餐饮的结构化测试文档，触发投研类问答，检查回复中是否包含配置的溯源字段，如门店ID、更新时间。
- 调整
recall_top_k的取值，对比不同取值下的召回文档数量，确认符合预期的覆盖范围。 - 上传过期的历史文档，验证
enable_timeliness_check是否会过滤该类文档，确保时效性校验生效。 - 模拟多来源的文档上传，检查溯源信息中是否正确区分了不同数据源的标识。
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。