这个品类的数据长什么样
国有大行的智能尽调报告数据主要来源于内部信贷管理系统、监管报送归档文件、年度财报、单笔授信审批档案。数据更新以季度、年度固定周期为主，伴随单笔授信变更时的临时更新。文档结构以结构化字段为主，包含客户统一社会信用代码、授信额度、审批日期、风险评级等固定字段，同时附带数千字符的尽调说明文本。字段单位多为万元、百分点，评级采用监管统一的等级体系。
这些特征在「知识库检索与召回」这一环带来什么约束
结构化字段占比高的特征要求检索需同时匹配关键词与字段属性，避免无关内容混入。固定更新周期与临时更新并存的特点，要求召回机制支持增量更新与手动触发两种模式，确保最新授信信息可被快速检索。长文本尽调说明与固定字段的组合，要求分段检索时保留字段与对应文本的关联关系，避免割裂信息完整性。监管相关内容的高可信度要求，需对召回来源的文档元数据进行校验，确保内容合规可溯源。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前10-15条 | 国有大行尽调报告覆盖多维度字段，需覆盖不同检索维度的有效结果，避免遗漏核心信息 |
相似度阈值 | 0.75-0.85 | 尽调报告内容严谨，需过滤低相关的检索结果，同时适配部分非标准化的尽调描述文本 |
分段长度 | 800-1200字符 | 兼顾尽调说明文本的上下文完整性与结构化字段的关联保留，避免分段过短割裂字段与对应说明 |
增量更新触发周期 | 每日凌晨2点 | 匹配国有大行固定更新节奏，临时授信变更可通过手动触发增量更新补充最新数据 |
字段加权权重 | 授信审批字段权重1.2，风险评级字段权重1.1 | 尽调报告核心关注授信额度与风险评级内容，提升对应字段的检索权重可优化结果排序 |
重排返回条数 | 前5条 | 聚焦核心尽调内容，减少工程师筛选有效信息的成本 |
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：检索结果为空或条数不足，日志显示匹配度低于阈值。原因：相似度阈值设置过高，未适配尽调报告中部分非标准化的业务描述内容。
- 现象：返回结果包含过期的历史授信文档。原因：未配置增量更新触发规则，未过滤超过有效期的尽调报告版本。
- 现象：检索结果无法关联到对应授信主体，字段信息混乱。原因：未保留文档元数据的字段关联，或未开启字段加权配置。
怎么确认配好了
- 上传一份标准的国有大行尽调报告，检查解析后的字段是否完整提取，包括客户统一社会信用代码、授信额度等核心字段。
- 输入单笔授信的具体关键词，核对返回结果的相似度是否处于设定的区间内，无明显无关内容。
- 触发一次手动增量更新，上传一份新的临时授信尽调文档，确认新文档可被正常检索召回。
- 查看检索日志，确认字段加权后的排序结果中，授信审批、风险评级相关内容排在前列。
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。