这个品类的数据长什么样
休闲食品的行情数据主要来源于线下零售POS系统、线上电商平台销售后台、行业供应链监测平台。数据更新节奏为每日一次，生成当日行情日报文档。文档为结构化数据表，以单个SKU为基础维度，包含SKU标识、商品名称、包装规格、当日成交均价、当日销量、渠道销售占比、上周同期成交均价等字段。成交均价的单位为元/单位包装，销量的单位为件，销售占比以比例数值呈现，未使用百分比标注。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据源分散导致用户查询时可能需要指定线上或线下渠道，多轮对话需先确认用户所需的数据来源维度，避免返回跨渠道的混合数据。每日更新的特性要求提示词中明确限定查询日期范围，防止AI调用过期数据。多SKU的文档结构要求对话中需保留SKU标识与包装规格信息，避免混淆同类不同规格的产品。多字段与不同单位的设计要求提示词引导用户明确指定查询字段，同时在回复时统一单位格式，防止出现单位混乱的问题。此外，多轮对话需保留前一轮的SKU与日期信息，避免重复询问相同内容，提升交互效率。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 休闲食品行情日报包含多SKU的多字段数据，多轮对话需保留SKU、日期、查询字段等上下文，避免上下文溢出导致信息丢失 |
json_schema | 按需求定义结构化返回格式，示例：{"type":"object","properties":{"sku":{"type":"string"},"date":{"type":"string"},"price":{"type":"number"},"sales":{"type":"integer"}},"required":["sku","date"]} | 规范回复格式，满足用户对标准化JSON输出的需求，便于后续数据处理 |
recall_top_k | 前3–5 条 | 单份行情日报包含数十个SKU数据，召回过多会增加上下文负载，过少无法覆盖用户查询的目标SKU |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 休闲食品行情日报文档通常包含多日、多SKU的批量数据，解析过程需较长时间完成 |
rag_relevance_threshold | 0.75–0.85 | 区分有效SKU数据与无关数据，避免召回非目标品类的行情信息 |
system_prompt | 固定约束：仅基于上传的休闲食品行情日报数据回复，需明确标注查询的SKU、日期，按指定字段返回，单位统一为元/单位包装、件 | 约束AI回复范围，避免生成无关内容，统一回复格式与单位 |
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：多轮对话执行时出现
504 Gateway Timeout状态码，且响应时间超出预期。原因：未调整PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS参数，默认超时时间过短，无法完成多SKU行情文档的完整解析。 - 现象：AI回复的JSON格式不符合预设要求，出现字段缺失或单位标注混乱的情况。原因：未在
system_prompt中明确约束必填字段与单位规范，或json_schema配置未覆盖所有需要校验的字段。 - 现象：多轮对话中AI反复询问相同的SKU或日期信息。原因：未正确配置
maxContext参数，上下文窗口过小，无法保留前一轮对话中的关键查询信息。
怎么确认配好了
- 上传一份测试用的休闲食品行情日报文档，发起单轮查询，核对返回结果的字段与单位是否符合预设要求。
- 发起连续两轮对话，第一轮查询某款SKU的成交均价，第二轮查询该SKU的当日销量，核对AI是否自动关联前一轮的SKU信息，无需重复询问。
- 调整
rag_relevance_threshold参数，发起包含多个品类的查询，核对返回结果仅包含休闲食品相关数据。 - 导出AI回复的内容，核对是否符合预设的JSON格式，无多余字段或不符合要求的格式问题。
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。