这个品类的数据长什么样
保险智能尽调报告的数据主要来源于保险产品备案条款、投保告知书模板、核保规则手册、既往理赔案例文档以及监管部门公示的合规文件。数据更新节奏分为三类：产品条款随监管备案调整不定期更新，核保规则随行业政策每季度或半年度更新，理赔案例随业务开展实时生成。文档以长文本为主，同时包含结构化字段，如产品唯一标识、投保年龄区间、免赔额、赔付比例等，字段单位涵盖元、整数区间等，部分非结构化文本包含专业合规表述与业务话术。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
保险尽调数据的混合结构要求向量模型与索引支持结构化与非结构化文本的联合检索，避免遗漏关键业务规则。实时更新的理赔案例与不定期调整的产品条款，要求索引支持增量更新以降低全量重建的资源消耗。长文本与专业术语密集的特征，要求分段时保留上下文语义关联，防止关键合规条款被截断。同时，业务对检索精度要求较高，需确保向量模型能准确匹配「既往症免责范围」「核保阈值」等专业语义单元，避免误判。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunk_size | 800–1200 字符 | 保险尽调文档包含长条款与结构化字段，该分段长度可保留核保规则、免责范围等关键语义单元，避免跨分段语义断裂 |
recall_top_k | 前 20 条 | 保险尽调需覆盖多维度合规规则，召回足够数量的候选文档以确保检索覆盖度 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 保险文本语义严谨，需过滤低匹配度的无关文档，避免核保相关的误判 |
rerank_top_k | 前 5 条 | 尽调报告需聚焦高匹配度的核心规则，减少后续人工筛选的成本 |
vector_db_type | Zilliz 或 PGVector | 支持增量索引与高并发查询，适配保险业务随业务增长的数据量变化 |
incremental_index_enable | 开启 | 保险理赔案例、产品条款实时或不定期更新，增量索引可降低全量重建的时间与资源消耗 |
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：向量存储从PGSQL迁移到Zilliz后，检索结果为空。原因：未配置跨数据库的向量维度对齐参数，导致新旧索引的向量嵌入维度不匹配。
- 现象：部署4.9.6版本时，调用外部索引模型返回500错误。原因：未在环境变量中配置外部模型的API地址与密钥，或未开放对应端口的访问权限。
- 现象：尝试使用免费开源向量模型搭建索引，尽调报告的核保规则召回率偏低。原因：未针对保险尽调的专业术语（如既往症、免赔额）调整分段参数，或未对模型进行适配性微调。
怎么确认配好了
- 上传单份完整的保险条款文档，检查分段生成的文本块是否保留完整的核保规则、免责范围等关键内容，确认分段参数的取值符合业务需求。
- 发起一次标准的尽调报告检索请求，查看向量数据库的查询日志，确认召回的文档数量与配置的召回条数一致。
- 对比私有化重排模型的返回结果与人工筛选的核心规则，确认重排返回条数的取值可覆盖所需的关键文档。
- 提交更新后的保险产品条款，等待索引更新完成后发起检索，确认增量索引功能正常生效。
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。