这个品类的数据长什么样
休闲食品智能尽调的数据来源包括国家市场监督管理总局抽检公示、行业协会月度供应链报告、品牌方公开的产品备案文档、第三方检测机构的质检报告。更新节奏为监管数据按月更新，企业公开文档按季度更新，供应链数据按周同步。文档结构通常分为产品基础信息模块、原料溯源模块、合规抽检模块、销售合规模块。字段包含备案编号、原料名称、采购批次、抽检合格项数、保质期（单位：天）、销售覆盖区域等。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
多源数据的更新节奏存在差异，多轮对话时需明确区分不同数据源的时效性，提示词需指定优先使用最新的监管抽检数据。文档分模块的结构，要求多轮对话引导用户明确指定查询的模块，避免混淆不同模块的字段。字段附带明确单位的特点，要求提示词强制要求返回结果附带对应单位，避免歧义。供应链数据按周同步的特性，要求多轮对话中需提示用户确认数据的时间范围，确保使用的是最新的供应链信息。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 休闲食品尽调单份文档通常包含5000-8000字符的内容，预留多轮对话的上下文缓存 |
prompt_template | “请基于提供的休闲食品尽调数据，按用户指定的模块和时间范围回答，结果需附带对应字段的单位，若数据缺失需明确说明” | 明确约束回答的范围与格式，适配休闲食品字段带单位的特性 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 休闲食品尽调文档可能包含较多供应链明细，解析耗时较长 |
recall_top_k | 前 8 条 | 休闲食品尽调数据字段较多，需召回足够条目覆盖不同模块的查询需求 |
similarity_threshold | 0.75 | 过滤低相关性的非尽调数据，避免干扰核心尽调结果 |
enable_chat_history | 开启 | 支持多轮对话保留上下文，便于用户逐步细化查询条件 |
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：调用对话节点后返回空字符串或显示“模型调用失败”报错文案。原因：未设置合理的
similarity_threshold，召回了大量低相关性的非尽调数据，导致上下文溢出触发空返回或模型报错。 - 现象：使用POST请求删除对话记录后，平台内仍保留对应记录。原因：请求未携带对话记录的唯一
chat_id字段，接口无法定位目标记录，删除操作未实际执行。 - 现象：配置飞书在线文档作为数据源后，对话无法读取文档内容。原因：未将文档的共享链接设置为“可由链接访问”，平台无法获取文档的读取权限，导致解析失败。
怎么确认配好了
- 上传一份休闲食品的公开尽调文档，发起对话查询“抽检合格项数”，核对返回结果是否附带对应单位。
- 调整
similarity_threshold的取值，测试不同阈值下的召回条目数量，确认符合当前场景的过滤需求。 - 发起多轮对话，逐步细化查询条件，核对上下文是否被正确保留。
- 发起一轮完整的尽调对话，结束后核对是否生成了符合当前查询主题的推荐问题列表。
- 调用删除对话记录的POST接口，携带正确的
chat_id字段，核对平台内对应记录是否被移除。
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。