这个品类的数据长什么样
水产养殖的核心数据来自基层养殖主体的日常生产台账、区域水产技术推广站的环境监测数据、大宗水产品批发市场的当日收购报价。更新节奏：核心行情报价与收益测算相关数据按日更新，养殖水体的实时监测数据按小时采集，日报取当日均值整合。文档结构按养殖区域、养殖品种、生产周期分块，包含的字段有养殖面积、品种名称、当日饲料投入量、水体溶氧与水温、出塘重量、收购单价、前期固定成本分摊，单位涵盖平方米、千克、℃、mg/L、元/千克等，不同养殖主体的台账字段存在细微差异。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源分散且字段不统一，多轮对话需要逐步引导用户明确养殖区域、品种与生产周期，避免模型调用无关数据。日报数据按日更新，多轮对话中需主动提示用户当前数据的更新日期，防止使用过期信息。收益率计算依赖多个关联字段，若用户未提供全部必要参数，需通过多轮追问逐步获取，不能直接生成结果。不同养殖品种的行情波动差异显著，提示词需限定在用户指定的品种范围内，避免混淆不同品类的报价数据。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 15000–20000 字符 | 水产养殖日报数据包含多类生产与行情字段，较长的上下文需保留足够的历史对话与知识库内容，确保模型能关联多轮提问的关键信息 |
maxHistory | 前6–8 轮对话 | 水产养殖的对话需跟踪用户指定的品种、区域等核心参数，过多的历史对话会干扰当前请求的上下文聚焦 |
RECALL_TOP_N | 前8–12 条 | 水产养殖的行情数据存在细分品种与区域差异，召回过多会导致冗余信息干扰，过少会遗漏关键报价与成本数据 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 养殖台账可能包含多页的每日生产记录，解析过程需要较长时间完成字段提取与整合 |
systemPrompt | 「仅基于当日水产养殖行情与对应养殖主体的台账数据，按用户指定的养殖品种、区域与生产周期计算收益率，需先确认缺失的关键参数」 | 引导模型主动追问用户未提供的必要信息，避免生成脱离实际数据的结果 |
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
- 现象为调用API发起对话后，响应预览中
Human字段为空。原因是未在API请求参数中正确携带content字段的用户输入内容，导致对话上下文缺失，该问题在FastGPT V4.9.1版本中较为常见。 - 现象为不同用户的对话记录互相可见。原因是未为每个用户生成独立的
chatId，或未在API请求中绑定对应用户的唯一标识，导致会话隔离失效。 - 现象为多轮对话中混淆了不同养殖周期的收益率数据。原因是提示词未明确要求用户指定当前讨论的生产周期节点，导致模型调用了不同周期的历史数据。
怎么确认配好了
- 发起测试对话，输入指定养殖品种的基础信息，核对模型是否主动询问缺失的收益率计算参数，如出塘重量、收购单价等。
- 调用API发起两次独立对话，使用不同的用户标识，核对两次对话的历史记录互不重叠。
- 上传一份水产养殖的日报文档，核对解析后的字段是否包含养殖区域、品种、价格等核心信息。
- 查看对话响应预览，确认
Human字段始终携带用户的输入内容，无空值情况。
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。