这个品类的数据长什么样
风电投研的数据来源包括风电整机厂商的技术白皮书、风电场运行日志、气象监测机构的逐小时风速风向数据、电网并网调度指标、行业协会的年度发展报告。更新节奏存在差异：运行日志为小时级更新，技术白皮书与行业报告为季度或年度更新，气象数据为实时更新。文档结构覆盖三类：结构化的运行参数（如单机容量、轮毂高度、发电小时数，对应单位为kW、米、小时）、半结构化的项目可研报告、非结构化的技术分析文档。
这些特征在「上下文与 token」这一环带来什么约束
风电投研的数据类型差异带来了多维度的约束：实时运行数据与长文档可研报告的token消耗差异显著，单次上下文召回可能同时覆盖高频小字段与数千字符的报告片段，易导致token超标。结构化参数字段多且相似度高，召回时易混入无关机型的同类型参数，干扰上下文准确性。长文档若未按风电场景拆分（如按风机型号、项目区域），会导致上下文污染，影响AI回复的针对性。实时数据的高频更新要求上下文召回需匹配时效，否则将使用过时的运行数据生成结论。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 前10–15条 | 风电投研数据包含实时运行日志、项目可研报告等多类型内容，过多上下文会超出token上限，过少无法覆盖跨机型、跨项目的关联信息 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 风电可研报告单段不宜过长，避免单段token超标，同时保留风机型号、发电参数等核心信息的完整性 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 风电行业同型号风机参数、同区域项目数据相似度较高，阈值过低会召回无关机型内容，过高会遗漏有效关联信息 |
召回条数 | 前8条 | 风电投研需兼顾实时运行数据与历史项目数据，过多召回会导致上下文token消耗超标 |
parseTimeout | 300 秒 | 风电大型可研报告、整机技术白皮书解析耗时较长，避免因超时导致解析失败 |
maxTokenPerReply | 12000–15000 | 风电投研回复需整合多源分段内容，需匹配上下文总token消耗，避免回复被截断 |
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：设置
maxContext为30条，但对话明细仅显示2条上下文。原因：未开启跨文档上下文关联，或召回条数配置过低，仅召回了少量匹配内容。 - 现象：AI回复出现不符合预期的JSON格式内容。原因：上下文混入了非结构化的运维日志片段，导致大模型生成非预期的格式输出。
- 现象：投研任务执行超时。原因：未调整
parseTimeout参数，大型风电可研报告解析耗时超出默认阈值，或上下文token消耗超出模型上限导致任务中断。
怎么确认配好了
- 查看知识库解析后的分段列表，确认分段长度符合预设的
分段长度配置，无过长或过短的片段。 - 发起测试投研查询，核对召回的上下文条数与
召回条数配置一致，且内容均为风电相关的机型、项目或运行数据。 - 观察对话明细中的上下文总token数，确认未超出
maxTokenPerReply的配置范围，无被截断的回复内容。 - 提交大型风电可研报告进行解析，确认解析任务未出现超时报错，符合
parseTimeout的配置时长。
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。