这个品类的数据长什么样
服装家纺品类的行情与收益率数据，主要来自沪深交易所纺织服饰板块的公开披露接口、行业指数服务平台。数据更新节奏为每个交易日收盘后1至2小时完成批量更新。单份数据文档为JSON或CSV格式，包含交易日期、行业指数代码、当日收益率、成交量、成交额等字段。其中trade_date字段格式为YYYY-MM-DD，daily_return为当日收益率浮点值，turnover_volume单位为股，turnover_amount单位为元，未包含额外统计类聚合数据。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
每日集中更新的批量数据会导致短时间内产生大量同类型行情查询请求，审计日志需区分单用户请求与批量任务请求，避免日志混淆。多字段的结构化数据要求日志完整记录返回内容，不能截断关键数值与参数。数据更新时间固定，需在日志中关联请求时间与数据更新时间，验证返回数据的时效性。同时需记录请求的参数范围，便于核对AI返回的行情内容与用户请求的一致性，确保审计可追溯。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
CHAT_RECORD_SAVE_DAYS | 7-30 天 | 服装家纺行业审计合规要求需留存对话与日志记录，该区间可覆盖常规追溯周期 |
LOG_SAVE_DAYS | 30 天 | 行情数据接口的异常排查需追溯近30天的请求日志，匹配行业合规留存周期 |
LOG_REQUEST_DETAIL | 全量记录 | 需完整记录用户请求的服装家纺行情参数（如指数代码、查询日期范围），便于核对返回内容 |
ERROR_LOG_LEVEL | WARN 及以上 | 需捕获行情接口报错（如404 数据源未找到、504 接口超时），确保异常可溯源 |
LOG_FIELD_TRUNCATE | 关闭 | 服装家纺行情数据包含多字段数值，关闭截断可确保日志完整记录所有返回内容 |
RECORD_AUDIT_FLAG | 开启 | 为对话日志添加审计标记，便于后续按合规要求导出审计日志 |
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：调用服装家纺行情接口返回
500 内部错误，无法在系统界面找到对应报错日志。原因：未将ERROR_LOG_LEVEL配置为WARN 及以上，仅记录INFO级别的日志，未捕获异常报错。 - 现象：对话日志中仅显示部分行情字段，完整数值被截断。原因：开启了
LOG_FIELD_TRUNCATE配置，单条日志长度限制未匹配服装家纺行情的多字段内容。 - 现象：对话记录在部署7天后自动消失，无法追溯历史交互。原因：未修改
CHAT_RECORD_SAVE_DAYS的默认配置，默认保存周期未覆盖行业审计要求的留存时长。
怎么确认配好了
- 进入系统日志管理界面，筛选近24小时的请求日志，确认包含服装家纺行情的请求参数与返回内容。
- 手动触发一次行情查询，输入无效的行业指数代码，检查错误日志是否捕获对应异常。
- 查看对话记录列表，确认近7天的历史对话仍可正常查看，未被自动清理。
- 导出指定时间段的审计日志，确认日志包含完整的请求参数、返回数据与时间戳。
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。