这个品类的数据长什么样
风电投研数据主要来自风机厂商公开技术手册、电网调度公开运行数据、第三方行业研究报告、气象观测站点公开数据集。数据更新节奏差异较大，厂商技术文档随新品迭代更新，行业报告按季度或年度发布，电网运行数据为小时级更新。文档结构多包含风机额定参数、项目运维台账、电价测算表格、政策条款片段，字段包含有功功率、风速、轮毂高度等，对应单位分别为MW、m/s、米。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
风电投研数据的多源更新节奏差异，要求引用溯源链路区分静态文档与动态数据的溯源逻辑，避免将实时电网数据与年度行业报告的溯源规则混淆。文档包含结构化表格与非结构化文本，溯源需精准定位表格行、参数条目，仅匹配文档片段无法满足溯源需求，增加了元数据提取的复杂度。风电投研常涉及跨文档的参数对比，溯源需关联同一项目的多份文档条目，进一步提升了溯源的关联难度。同时，字段单位统一要求高，未标注单位的溯源信息可能导致投研结论出现数值混淆。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 | ||
|---|---|---|---|---|
引用内容模板 | `{doc.content}\n来源：{doc.source} | 段落位置：{doc.paragraph_num} | 更新时间：{doc.update_time}` | 风电投研参数易随机型迭代变化，需明确标注来源与更新时间，避免跨源数据混淆 |
召回条数 | 前8-12条 | 风电投研需对比多台风机参数、多个项目数据，足够的召回量覆盖对比需求，同时避免冗余 | ||
相似度阈值 | 0.75-0.85 | 风电参数多为标准化数值，阈值过低易引入无关的运维日志或政策文本，过高则可能遗漏同型号风机的不同批次参数 | ||
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 风电厂商手册常包含多页结构化表格，解析耗时较长，避免因超时截断文档内容导致溯源缺失 | ||
重排返回条数 | 前5条 | 风电投研核心参数集中，重排后优先返回最相关的权威来源，简化溯源链路 |
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回复中混用了知识库引用内容与自定义提示词的生成内容。原因：未区分
引用内容模板与对话提示词的配置边界，导致溯源信息被自定义内容覆盖。 - 现象：配置
变量引用时无可选值。原因：未在知识库绑定的上下文变量节点中配置对应参数，或变量未通过上游节点输出传入检索链路。 - 现象：线上环境触发
Cannot redefine property: toString报错。原因：自定义脚本中重复定义了toString方法，与FastGPT内置原型链方法冲突。
怎么确认配好了
- 发起包含风电核心参数的检索请求，检查返回结果的引用栏是否包含文档来源、段落位置与更新时间信息。
- 调整
相似度阈值后发起多次检索，验证召回结果的相关性符合预期阈值范围。 - 上传一份风电厂商技术手册，查看解析后的文档片段是否保留了参数字段与对应单位。
- 查看检索日志，确认每条召回结果都关联了正确的文档元数据。
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。