这个品类的数据长什么样
铁矿石投研数据包含多来源的结构化与半结构化内容。数据源涵盖大宗商品现货交易平台、期货交易所公开数据、行业协会调研数据、远洋航运物流数据。更新节奏存在差异：现货交易数据每日更新，行业供需周报每周发布，月度供需报告与研报每月更新。文档分为三类：单日现货日报包含产地标识、等级标识、交易价格、港口存量数值；跨品类供需报告包含上下游联动数据字段；研报包含供需平衡与趋势分析内容。价格与存量的单位统一为元每吨与万吨。
这些特征在「上下文与 token」这一环带来什么约束
铁矿石投研数据的多源异构与长度差异，对上下文与token管理带来多重约束。单日现货日报篇幅较短，月度研报则可达数万字符，单文件上传与分段处理需适配体积差异。高频更新的现货数据需定期重新切片入库，避免上下文召回过时信息。投研问题常需关联多维度数据，例如港口库存与期货价差的联动分析，需召回多段不同来源的文档，导致上下文总token消耗高于单品类通用场景。连续追问的投研场景需保留历史对话上下文，进一步增加token占用需求。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunkSize | 1000–1500 字符 | 适配铁矿石单段核心信息的覆盖需求，避免单段过长超出模型上下文限制，同时减少分段数量降低冗余token消耗 |
maxContextToken | 8000–12000 | 覆盖铁矿石研报与现货数据的组合召回总token需求，预留空间处理连续追问的对话上下文 |
召回条数 | 前8–10 条 | 满足铁矿石投研多维度关联分析的需求，平衡有效信息召回与token占用上限 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 过滤格式不匹配的跨品类文档，避免无效token占用，精准匹配铁矿石专属数据字段 |
conversationContextMaxTurns | 3–5 轮 | 适配投研连续追问的逻辑需求，保留完整对话上下文的同时控制历史token消耗 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 200 MB | 适配铁矿石月度研报的单文件体积区间，避免上传时触发文件尺寸限制报错 |
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：上传超过200MB的铁矿石行业研报时，界面弹出
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE报错，或解析后单段文本超出模型上下文限制。原因：未针对铁矿石长文档调整上传阈值与分段长度，沿用通用品类的低配置参数，未适配品类文档的体积特征。 - 现象：连续追问铁矿石投研问题时，第二个及后续问题的回答与历史提问无关联，出现答非所问的情况。原因：未配置
conversationContextMaxTurns参数或取值过低，或工作流未正确绑定对话上下文变量，导致每轮请求仅使用当前查询文本，未带入历史上下文token。 - 现象：调用API调用配置了上下文的FastGPT工作流时，返回结果未带入历史对话上下文。原因：未在API请求中携带
chatHistory字段，或工作流未正确绑定对话上下文变量，导致上下文token未被传入。
怎么确认配好了
- 上传单份150MB左右的铁矿石月度研报，检查解析后的分段数量与单段字符数，确认符合
chunkSize配置的取值区间。 - 发起连续3轮的铁矿石投研提问，例如先查询当日现货价格，再询问近7日走势，最后关联港口库存数据，检查回答是否连贯关联历史提问内容。
- 调用API发起请求，携带
chatHistory字段与当前query，检查返回结果是否带入历史对话的上下文信息。 - 查看知识库配置界面的
maxContextToken参数，通过测试召回多份铁矿石文档，验证总token占用未超出配置上限。
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。