这个品类的数据长什么样
煤化工品类的行情与收益率数据来源包括行业主管机构发布的公开统计数据、大宗商品现货交易市场的成交数据、期货交易所挂牌交易品种的结算数据。数据更新节奏存在差异：日度现货数据每日16:00后更新，期货交易时段实时推送，月度汇总数据次月第一个工作日更新。数据以结构化格式存储，支持JSON、CSV两种导出格式，字段包含品种分类、产地标识、交易场所、当日成交均价、前一交易日成交均价、统计周期，单位统一为元/吨。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
煤化工品类的多源数据更新节奏存在差异，日度现货数据与实时期货数据的触发节点需分别配置不同的定时规则，避免任务重叠占用系统资源。数据字段包含产地、交易场所等多维度标识，需在数据提取节点配置精准过滤条件，筛选目标品类与区域的有效数据。不同数据源的格式差异要求适配对应解析规则，API返回的JSON数据需配置字段映射规则，CSV格式文件需指定列名与数据类型的对应关系。月度汇总数据的更新周期与日度任务不同，需单独设置独立的执行周期，避免资源冲突。部分字段需校验存在性，防止缺失数据导致后续节点运行异常。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
schedule_cron_expression | 按数据源类型配置多组表达式，日度现货为0 16 * * *，期货实时为0 9-15 * * 1-5，月度汇总为0 9 1 * * | 匹配煤化工不同数据源的更新时间，避免任务重叠 |
ai_node_output_mode | 仅返回结构化结果，隐藏对话流 | 避免AI节点输出冗余对话内容，仅保留任务所需的收益率与行情数据 |
data_filter_condition | 配置品种=煤化工品类且交易场所=目标市场的过滤规则 | 精准筛选目标品类的有效数据，排除无关品类的干扰 |
parse_format | 按数据源格式选择JSON或CSV | 适配不同来源的数据格式，确保解析节点正确读取字段 |
retry_max_times | 3次 | 应对网络波动或数据源临时不可用的情况，减少任务失败概率 |
field_validation_rules | 校验当日均价、前一交易日均价字段存在且为数值类型 | 避免缺失或格式错误的字段导致后续节点运行异常 |
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：AI节点运行后返回冗余对话内容，无结构化数据。原因：未配置
ai_node_output_mode参数，默认启用对话流输出模式。 - 现象：工作流跨节点运行时丢失前序步骤的上下文数据。原因：未开启工作流的全局上下文传递开关，各节点默认仅使用自身输入参数。
- 现象：尝试复制工作流组件时无法移动或粘贴，操作无响应。原因：未启用工作流编辑模式下的组件选择功能，或浏览器缓存导致交互异常。
怎么确认配好了
- 手动触发一次测试任务，查看各节点的运行日志，确认触发时间与配置的
schedule_cron_expression一致。 - 检查AI节点的输出内容，确认仅包含结构化的收益率与行情数据，无冗余对话信息。
- 查看数据解析节点的返回结果，确认已筛选出目标煤化工品类的有效字段，无缺失或错误数据。
- 复制任意一个工作流组件，粘贴至其他位置，确认操作可正常完成，组件配置未丢失。
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。