这个品类的数据长什么样
军工电子智能尽调报告的数据主要来自军工集团公开年度报告、行业协会发布的产能与供应链数据、军工电子专项招标公告及配套技术参数文档。数据更新节奏覆盖年度、季度、月度多个周期，文档包含结构化财务字段与非结构化技术文本两类。结构化字段包含装备型号、核心元器件型号、交付周期、单价等，单位涵盖万元、台、小时等；非结构化文本包含技术原理说明、性能指标描述等内容。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
军工电子尽调数据的混合结构要求向量模型需同时适配结构化字段的精准编码与非结构化文本的语义捕捉，避免专业术语混淆。多周期更新的数据要求索引需支持差异化刷新策略，避免全量刷新占用过多资源或遗漏实时更新的招标信息。不同长度的文档（短招标公告与长年报）要求分段策略需兼顾语义完整性与拆分精度，同时需保留字段单位信息以避免向量维度的语义偏差。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
embedding_model | 选用支持工业领域语义编码的向量模型 | 军工电子文档包含大量专用元器件、装备术语，需模型准确捕捉领域内的语义关联 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 兼顾年度报告长文本的语义完整性与招标公告短文本的精准拆分，避免关键信息断裂 |
chunk_overlap | 50–80 字符 | 弥补长文本分段后的信息断层，适配军工电子文档的长段落结构特征 |
recall_top_k | 前8–12条 | 覆盖军工电子尽调所需的供应链、产能、技术参数等多维度信息，避免召回过多无关内容 |
similarity_threshold | 0.72–0.80 | 区分相似型号的军工元器件与技术参数，避免低相似度的无关内容被纳入召回结果 |
index_refresh_interval | 每日全量+实时增量 | 适配年度年报、季度招标、月度产能数据的混合更新节奏，保证索引数据的时效性 |
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：配置多模态向量模型时返回
400 Bad Request错误，原因是误用了通用文本模型的调用协议，未适配模型专属的调用逻辑。 - 现象：索引模型与文本模型混搭配置后出现向量维度不匹配报错，原因是未确认两类模型的输出向量维度一致，导致索引构建失败。
- 现象：GraphRAG关联查询返回空结果，原因是未将军工电子的结构化实体字段（如核心元器件型号、装备型号）纳入实体抽取范围，导致无有效关联关系可构建。
怎么确认配好了
- 上传一份军工电子的年报与招标公告样本，检查分段后的文本块长度符合预设的
chunk_size配置。 - 发起一次尽调查询，核对召回结果的相似度得分符合预设的
similarity_threshold区间。 - 查看索引刷新日志，确认全量刷新与实时增量任务按配置的
index_refresh_interval执行。 - 测试多模态技术文档上传，确认向量模型可正常生成跨模态的向量嵌入。
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。