这个品类的数据长什么样
鞋类投研数据主要来源于品牌官方供应链文档、行业协会品类监测报告、电商平台销售明细、海关进出口贸易数据及面料供应商原料报价单。数据更新节奏存在差异：供应链成本数据按月更新，电商销售数据按日更新，行业报告按季度发布。文档结构多为结构化表格与长文本结合，包含SKU款号、材质成分、单双重量、出厂价、竞品对标参数等字段，款号格式多为品牌缩写+季度+流水号，单位统一使用双、克、元/平方米等细分品类专用单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
SKU款号的固定格式与多品类特性，要求多轮对话需精准跟踪当前讨论的SKU标识，避免上下文漂移；不同数据源的更新频率差异，要求提示词需明确区分实时销售数据与历史文档的调用时机，防止输出过时信息；结构化字段与专用单位的存在，要求提示词强制统一输出格式，避免单位混淆或字段缺失；长文本文档的占比提升，要求多轮上下文窗口需适配长文本拼接需求，防止关键信息被截断。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 鞋类投研文档多包含长文本的供应链拆解、竞品对标内容，该区间可覆盖多数单篇文档的有效信息，避免上下文截断 |
prompt_template | 固定前缀+当前SKU款号+用户原始提问 | 鞋类SKU数量多，锚定款号可确保每轮对话的上下文精准绑定目标品类，避免混淆不同款号的参数 |
recall_top_k | 前6–8 条 | 鞋类投研数据维度丰富，过多召回条目会稀释有效信息，该数量可兼顾全面性与精准性 |
temperature | 0.3–0.5 | 投研场景需严谨输出，该区间可降低虚构SKU数据或错误参数的生成概率 |
multi_turn_history_strategy | 按SKU分组存储历史上下文 | 鞋类投研常围绕单个SKU展开多轮提问，分组存储可避免跨SKU的上下文混乱 |
global_variable_sync_mode | 对话级临时存储 | 鞋类投研中单次对话的SKU变量仅在当前会话有效，该模式可防止跨会话的变量冲突 |
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：多轮对话中修改全局变量后，后续提问未读取到更新后的值。原因：未配置
global_variable_sync_mode为对话级临时存储，变量仅在首次请求时绑定固定初始值，未随对话更新同步。 - 现象：无法获取每一轮用户提问的原始内容，仅能获取整合后的上下文片段。原因：未在
prompt_template中保留用户原始提问的字段，或未启用multi_turn_history_strategy的单轮提问提取开关，导致上下文丢失原始提问标识。 - 现象：对话调用耗时超过600秒，且仅显示1个模型调用分组。原因：未限制
maxContext的长度，导致长文档上下文拼接后触发长文本处理超时，未拆分多轮对话的上下文分组，导致单次请求负载过高。
怎么确认配好了
- 发起围绕单个SKU的三轮连续提问，核对每轮回答均锚定当前SKU款号，无上下文漂移现象。
- 查看模型调用日志，确认每轮提问的原始内容被正确提取，未被上下文覆盖或截断。
- 调整
temperature参数后，验证回答的严谨性变化符合预期，无虚构的SKU参数或单位错误。 - 测试全局变量的更新操作，确认多轮对话中变量修改后可被后续步骤正确读取并应用。
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。