这个品类的数据长什么样
鞋类投研数据主要来自品牌官方供应链台账、线下门店销售POS数据、跨境电商平台交易快照、行业版型协会的季度材质报告。更新节奏随新品发售周期调整，新品上线时段每周更新SKU详情，常规时段每月更新销售与供应链数据。单款鞋款的文档结构包含SKU编号、鞋面材质占比、鞋楦尺码参数、跨境关税编码、单款产能数据等字段，单位包含EU/US尺码、克重（鞋面材质）、件数（单款产能）。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
鞋类SKU数量多且单款字段复杂，对话日志需精准收录核心投研字段，否则无法快速定位单款鞋款的投研对话轨迹。数据更新频率随新品周期波动，需在日志中记录调用时的数据版本与时间戳，避免因数据版本不一致引发审计偏差。跨境鞋类投研涉及关税编码等敏感字段，需为每条日志生成原始数据哈希值，确保审计过程中无法篡改核心信息。同时，鞋类投研的跨渠道调用需求，要求日志记录完整的调用来源，便于追溯不同渠道的投研行为，且金融投研场景的合规要求需长期留存对话记录，日志留存周期需符合行业规范。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
log_record_include_fields | SKU编号、鞋面材质占比、鞋楦尺码参数、跨境关税编码 | 鞋类投研核心字段多，需精准收录审计所需的关键信息 |
log_retention_days | 365 天 | 符合金融投研场景的审计合规留存要求 |
history_display_exclude_thinking | 开启 | 避免对话历史展示模型思考过程，符合投研场景信息展示规范 |
api_log_source_allow_list | api,workflow,plugin | 覆盖投研常用的调用渠道，避免遗漏工作流、插件调用的日志记录 |
log_max_entry_size | 800–1200 字符 | 适配鞋类多字段的日志内容长度，避免截断核心信息 |
delete_log_permission_scope | 仅管理员 | 投研数据敏感，严格控制对话记录的删除权限 |
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
- 对话历史中展示了模型思考过程，原因是未开启
history_display_exclude_thinking配置项。 - 工作流调用的投研对话未出现在日志列表中，且指定
source=workflow的接口查询无结果，原因是未将workflow加入api_log_source_allow_list配置项，默认仅收录api来源的日志。 - 无法通过管理员账号删除指定对话记录，原因是未配置
delete_log_permission_scope为允许操作的角色范围，或未传入正确的日志ID参数。
怎么确认配好了
- 发起一次包含指定SKU的鞋类投研对话，查看对话历史界面，确认未展示模型思考过程。
- 调用工作流触发一次鞋类投研查询，通过日志查询接口指定
source=workflow，确认返回对应日志条目。 - 以管理员身份调用删除日志接口，传入指定对话ID，确认日志被移除；以非管理员身份执行相同操作，确认无法执行。
- 调用日志查询接口，传入
SKU编号为指定鞋款的货号，确认返回包含该SKU的日志记录。
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。