这个品类的数据长什么样
城商行收益率与行情日报的数据主要来自城商行内部运营系统的当日存贷款、理财产品收益核算结果，以及官方渠道披露的同业业务挂牌报价。数据更新节奏为每日固定时点完成全量更新。文档以结构化表格为主要呈现形式，包含产品唯一编码、产品类型、期限区间、准入门槛、当日收益测算值、生效日期等字段。准入门槛单位为元，期限区间单位为自然日，当日收益测算值为标准化数值格式。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
城商行收益率数据的结构化分层、日更特性与多字段要求，对多轮对话与提示词配置带来多项约束。首先，数据按产品唯一编码、类型分层，提示词需明确指定字段匹配规则，避免模糊查询导致结果偏差。其次，每日固定更新的特性要求多轮对话支持上下文日期过滤，自动关联当日生效数据，避免调用过期信息。第三，多字段的结构化格式要求提示词严格限定返回字段范围，同时多轮对话需限制上下文长度，防止因字段过多导致模型上下文溢出。此外，产品类型覆盖存贷款、理财、同业业务，提示词需预设分类边界，防止跨品类混淆查询。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 城商行收益率数据包含多类字段，多轮对话需保留产品编码、期限等关键信息，避免上下文溢出 |
contextRetainHours | 24 小时 | 城商行收益率数据为日更产品，超过24小时的上下文已无参考价值，避免调用过期数据 |
promptTemplate | 仅返回指定字段，优先匹配用户提及的产品编码，上下文仅保留近24小时的数据 | 明确限定返回内容范围与数据时效性，匹配城商行日报的更新节奏与结构化数据特征 |
maxSearchResults | 前 3 条 | 城商行单日报的产品数量相对集中，过多召回会增加上下文负载，且用户通常仅关注指定或热门产品 |
imageRecognitionEnabled | 关闭 | 城商行收益率数据为结构化文本，无图片识别需求，避免模型误判非目标内容 |
logRetentionStrategy | 按对话关联保留 | 需保留用户删除对话前的日志用于排查问题，符合业务追溯需求 |
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：删除多轮对话后，关联的对话日志同步消失，无法追溯历史查询记录。原因：未配置
logRetentionStrategy为按对话关联保留，默认策略为随对话删除同步清除日志。 - 现象：提示词无法正确引用多轮对话中的产品信息，返回结果与上下文无关。原因：提示词模板未明确指定上下文调用规则，未绑定上下文范围参数。
- 现象：开启多模态图片识别后，上传收益率日报图片无法返回有效内容。原因：城商行收益率数据为结构化文本，未在提示词中限定处理范围，模型误将图片内容识别为非文本格式。
怎么确认配好了
- 发起包含产品编码的单轮查询，核对返回结果是否包含预设的指定字段，确认提示词模板生效。
- 发起两轮关联查询，比如先查询某产品，再询问其期限，核对模型是否自动关联上下文信息，确认上下文窗口与保留时长配置正确。
- 删除当前对话，查看后台日志是否仍保留该对话的历史记录，确认日志保留策略配置正确。
- 上传结构化收益率日报图片，核对模型是否仅返回文本查询结果，确认多模态识别开关配置正确。
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。