这个品类的数据长什么样
专业连锁的收益率相关数据，来自各连锁门店的POS交易系统、总部ERP的成本归集模块，以及区域运营管理台账。数据更新节奏为每日生成全量门店的运营汇总，次工作日凌晨完成全量更新。文档按行政区域分组，每组下按门店名称排序，每条记录包含门店唯一标识、经营地址、当日营收总额、当日直接成本、当日间接成本、当日毛利总额、运营天数字段。单位统一为：营收、成本、毛利为人民币元，运营天数为自然日计数，无百分比类指标。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
这些数据特征对多轮对话与提示词配置带来明确约束。首先，数据按区域-门店分层，多轮对话需明确追问用户未指定的维度，避免混淆不同门店的数据。其次，数据仅包含当日已更新的汇总内容，提示词需限定仅使用当前会话关联的最新日报数据，禁止引用未更新的历史数据。此外，字段无百分比类指标，提示词需避免自动生成百分比转换，保持原始数值与单位。最后，数据来自多系统归集，需确保对话上下文保留门店筛选条件，避免跨会话的维度混乱。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 25-35条对话上下文 | 专业连锁的收益率对话常需关联门店、区域的多轮追问，足够的上下文可保留筛选条件，适配FastGPT 4.10.0及以上版本的会话存储逻辑 |
contextRecallCount | 8-12条历史关联对话 | 专业连锁数据按区域-门店分层，过多上下文会干扰当前会话的维度筛选，平衡上下文关联与查询效率 |
systemPrompt | 指定仅使用当日已更新的专业连锁门店收益率日报数据，仅包含文档中列出的字段，禁止生成百分比类指标，追问未明确的门店/区域维度 | 匹配该品类数据的字段限制、更新节奏与分层结构，避免模型生成无效或错误内容 |
promptTemplate | 保留原始文本空格，按完整门店名称/ID匹配数据，禁止自动转换单位 | 解决提示词识别空格的问题，匹配数据字段的单位要求，避免拆分门店名称导致匹配错误 |
LOG_RETENTION_DAYS | 30-90天 | 专业连锁的运营数据需要保留至少月度周期用于复盘，匹配用户日志丢失的修复需求，适配docker部署的配置逻辑 |
apiConversationMode | 持久化会话模式 | 确保API调用时维护多轮对话的上下文关联，避免每次调用重置会话，适配跨终端的查询需求 |
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：在FastGPT 4.10.0及以上版本中配置
maxContext为30后，对话明细仅显示2条上下文，回复无法关联历史门店筛选条件。原因：未开启会话上下文的持久化存储，或配置的contextRecallCount取值远小于maxContext，导致仅召回少量历史内容。 - 现象：提示词无法正确识别包含空格的门店名称，如“上海南京西路店”被拆分为单独词汇匹配错误数据。原因：提示词模板未明确保留原始文本空格，未指定按完整门店名称匹配数据。
- 现象：通过API调用应用时，对话日志丢失，无法回溯之前的收益率查询记录，docker部署环境下无法通过配置恢复。原因：未在docker配置文件中设置
LOG_RETENTION_DAYS参数，或配置的保留天数小于业务复盘周期，导致日志被自动清理。
怎么确认配好了
- 发起包含门店名称、区域维度的多轮对话，检查回复是否关联当前会话的筛选条件，未出现上下文丢失的情况。
- 输入包含空格的门店名称，检查模型是否能正确匹配对应门店的收益率数据，未出现拆分错误。
- 查看对话日志列表，确认已保存的历史对话记录未被自动清理，符合业务复盘的周期要求。
- 通过API调用发起连续两轮对话，检查第二轮回复是否关联第一轮的门店筛选条件，未出现会话重置的情况。
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。