这个品类的数据长什么样
煤化工收益率与行情日报的数据来源为国内大宗商品现货交易平台公开数据、行业协会监测数据及期货盘面行情数据。更新节奏为每日国内大宗商品市场收盘后1至2小时生成当日完整日报，文档为结构化表格格式，包含产品名称、统计日期、当日现货报价（单位元/吨）、期货结算价、港口库存（单位万吨）、周度均价变动等字段，单份日报覆盖数十种煤化工衍生产品的行情数据。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
煤化工品类覆盖甲醇、聚丙烯、乙二醇等数十种衍生产品，各产品的行情字段存在差异，因此对话日志需按产品维度拆分记录，避免不同产品的行情字段在日志中混淆。日报数据每日更新，审计时需校验日志时间戳与数据生成时间的匹配性，防止跨日过期数据混入请求链路。同时，日报字段数量较多，日志需完整记录每次调用的请求参数（如指定产品列表、统计周期），确保审计时可溯源查询具体请求范围。此外，数据来自多类公开数据源，日志需同步记录数据源标识，便于审计环节核对数据来源的合规性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chatHistoryMaxCount | 前8条 | 单轮对话通常涉及2至3种煤化工产品，8条历史上下文可覆盖完整请求链路，避免上下文溢出导致日志截断 |
LOG_RETENTION_DAYS | 180 天 | 符合金融审计场景下的日志留存合规要求，覆盖完整月度审计周期 |
PARSE_FIELD_FILTER | ["产品名称","统计日期","当日报价"] | 煤化工日报字段较多，仅保留审计必需的核心字段，降低日志存储与查询开销 |
WORKFLOW_NODE_TIMEOUT | 600 秒 | 跨数据源拉取煤化工行情数据可能耗时较长，避免因超时中断审计日志的完整记录 |
AUDIT_LOG_SAMPLING_RATE | 100% | 审计场景需全量留存操作日志，确保所有请求均可被溯源核查 |
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
- 工作流中调用
文本内容提取节点后多轮对话中断，仅保留单轮请求结果。原因是未在工作流全局配置中开启历史上下文传递，仅在节点内设置了聊天历史保留条数，未将历史信息传入后续执行节点。 - v4.8.14版本工作流中，代码运行节点输入包含历史记录参数时触发校验失败，无法进入执行环节。原因是该版本新增的字段校验规则未兼容审计场景下的历史记录入参。
- 偶发工作流执行超时10秒后返回
llm model response empty错误。原因是跨大宗商品平台拉取煤化工数据时出现网络波动，导致日志未完整记录请求链路，未触发自动重试机制。
怎么确认配好了
- 发起包含2种及以上煤化工产品的多轮对话，检查系统日志中是否完整记录每一轮的请求参数、返回数据字段。
- 进入审计日志管理页面，筛选指定日期的日志条目，确认所有日志字段均符合
PARSE_FIELD_FILTER的配置规则，无冗余字段。 - 模拟工作流执行流程，触发代码运行节点并传入历史记录参数，确认节点无校验失败报错，可正常完成执行。
- 查看日志存储面板或后台配置，确认日志留存时长与
LOG_RETENTION_DAYS的配置一致，无提前清理的历史日志记录。
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。