这个品类的数据长什么样
休闲食品的收益率与行情数据来自品牌方线下POS收银系统、第三方电商销售后台及经销商进销存台账。数据按SKU维度拆分，线下门店数据按日更新，线上渠道数据按小时更新，临期促销类数据实时同步。单条数据文档包含SKU编码、商品名称、销售渠道、当日营收、进货成本、单位售价、库存余量字段。营收与成本以元为单位，库存余量以件为单位，售价以元/件为单位。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
多SKU且分渠道的数据结构，要求对话日志必须按SKU与销售渠道双重维度聚合记录，否则无法匹配用户查询的具体商品场景。日、小时、实时混合的更新节奏，要求审计日志必须记录每条数据的拉取时间戳，便于核对行情播报的时效性。多类数值字段的存在，要求审计环节需校验字段单位的一致性，避免跨SKU统计时出现单位混淆。多数据源的差异，要求日志中明确标注数据拉取的源接口，便于定位行情播报的数据源偏差。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
LOG_RETENTION_DAYS | 90 天 | 符合零售行业合规审计的常规留存周期 |
maxContext | 8000–12000 字符 | 适配多SKU行情数据的长上下文记录需求 |
AUDIT_FIELD_WHITELIST | ["sku_code", "sale_channel", "daily_revenue", "unit_price"] | 仅保留审计必需的字段，避免日志冗余 |
DATA_FETCH_TIMEOUT | 30 秒 | 适配多数据源并行拉取的响应时长 |
LOG_QUERY_SAMPLING_RATE | 100% | 零售审计需全量记录对话与数据交互，无采样空间 |
HISTORY_CLEANUP_CONDITION | 按对话关联的SKU过期时间触发 | 匹配休闲食品临期库存的审计周期逻辑 |
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：调用数据源接口返回
400 do request failed或common:code_error.error_message.403报错。原因：未配置数据源接口的访问白名单，或请求参数未匹配休闲食品SKU编码的格式要求。 - 现象：工作流全局变量的历史记录中未显示指定回复组件的输出字段。原因：未在
AUDIT_FIELD_WHITELIST中配置该组件输出的字段，导致日志未收录该内容。 - 现象：调试预览对话生成的历史记录无法按指定条件清理。原因：错误使用全量应用维度触发清理，未匹配
HISTORY_CLEANUP_CONDITION中配置的SKU关联规则。
怎么确认配好了
- 查看
LOG_RETENTION_DAYS配置项，确认保留周期符合内部审计的规则要求。 - 发起一次休闲食品收益率查询对话，检查日志中是否包含
AUDIT_FIELD_WHITELIST配置的所有必填字段。 - 触发一次数据源拉取操作，确认接口响应时长未超过
DATA_FETCH_TIMEOUT的配置值。 - 手动触发历史记录清理，确认仅清理指定SKU关联的对话日志，不清理全量应用历史。
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。