这个品类的数据长什么样
这个品类的数据来自热力运营企业的生产调度系统、能耗计量终端与当地公用事业监管平台。更新节奏为每日聚合前一日全量场站数据，次日凌晨2点前完成日报生成，核心场站的实时计量数据每小时刷新，但日报仅保留每日聚合结果。单篇日报为结构化格式，包含场站唯一标识、当日总供热量、单位供热成本、总运营成本、总营收、区域供热覆盖户数等字段，供热量单位为吉焦，成本与营收单位为元，覆盖户数单位为户。单篇文档包含数十个场站的单行数据，总字符数在5000至15000之间。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
该品类的数据特征对多轮对话与提示词配置带来多重约束。首先，数据来源包含企业内部系统与监管平台，字段标准化程度存在差异，提示词需明确指定所需字段的标准名称与格式，避免模型混淆场站唯一标识与其他编号字段。其次，日报数据每日聚合且单篇数据量较大，多轮对话的上下文召回需限制范围，防止引入无关历史日报数据干扰当前分析。另外，实时计量数据与日报聚合数据的更新节奏不同，提示词需明确指定查询的时间范围，防止模型混用当日实时数据与前一日聚合结果。同时，单篇文档包含数十个字段，提示词需引导模型仅提取指定字段的内容，避免生成无关信息。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 6–10 | 热力日报的多轮对话通常需要保留最近的场站查询与参数请求，过多上下文会增加模型推理负载，过少则无法关联历史查询的场站ID |
召回条数 | 3–5 | 单篇日报包含数十个场站的结构化数据，召回过多片段会导致上下文冗余，过少则无法覆盖所需场站的全部字段 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 场站标识与数据字段的匹配精度要求较高，阈值过低会引入无关场站的数据，过高则可能无法召回正确的场站信息 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 单篇日报的结构化数据量较大，解析过程需要足够时间完成字段提取与格式转换 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 单条场站数据的字段较多，分段长度适配结构化文档的拆分，避免拆分后字段断裂影响模型理解 |
重排返回条数 | 2–3 | 多轮对话中仅需返回用户指定的1-2个场站的数据，过多返回会导致信息冗余 |
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：在FastGPT 4.10.0版本的AI对话节点中，设置
maxContext为30条上下文，但对话明细仅显示2条上下文，且回复无法关联历史上下文。原因：未开启工作流的全局上下文传递开关，或节点的上下文配置未绑定到工作流的全局上下文变量。 - 现象：工作流中的AI对话节点提示词无法识别输入文本中的空格，导致场站标识或字段名称匹配失败。原因：提示词未明确要求保留输入文本中的空格，或未配置文本预处理环节的空格保留规则。
- 现象：多轮对话中无法引用前序AI对话组件的完成原因字段值，导致后续节点无法基于该结果执行分支判断。原因：未将完成原因字段配置为工作流的可引用输出变量，或后续节点未正确绑定该变量的引用路径。
怎么确认配好了
- 打开工作流的配置页面，核对AI对话节点的上下文配置参数，确认其取值与业务所需的历史对话保留数量匹配。
- 上传一份测试用的热力日报文档，运行工作流并查看召回的文档片段，确认数量符合配置的召回条数要求。
- 输入包含空格与场站标识的查询语句，运行工作流后检查回复结果，确认提示词已正确识别空格并提取对应字段。
- 配置循环校验的测试用例，运行后确认分支逻辑与循环触发条件按预期执行。
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。