这个品类的数据长什么样
城商行智能尽调报告的数据来源包含内部信贷管理系统、当地监管报送数据库、企业征信接口及工商公示平台。数据更新节奏存在差异：信贷类数据为T+1更新，监管报送数据按季度更新，工商公示信息实时同步。文档结构固定分为主体概况、授信情况、关联交易、风险评级四个模块，字段包含授信额度（单位为万元）、逾期天数（单位为天）、关联企业户数（单位为户）等标准化字段。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
城商行尽调数据来源分散且更新节奏不一，要求多轮对话需逐步对齐各数据源的时间范围与字段标准，避免混用不同周期的数据。文档结构固定但字段数量较多，多轮交互中需保留模块间的关联校验逻辑，防止上下文混乱导致字段匹配错误。字段带有明确单位，多轮对话中需统一单位换算规则，避免出现额度计算偏差。同时，不同主体的尽调数据独立，需在多轮交互中区分主体上下文，防止跨主体信息干扰。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 城商行尽调报告包含多模块结构化字段，需保留多轮交互中的主体信息与历史校验逻辑，避免上下文溢出导致关键字段丢失 |
recallTopK | 前6–8 条 | 城商行尽调数据字段关联度高，需召回足够的历史对话与知识库条目，确保多轮校验的一致性 |
similarityThreshold | 0.72–0.78 | 城商行尽调数据存在大量标准化字段，需平衡召回精准度与覆盖度，避免遗漏关键关联信息 |
promptTemplate | 按「主体概况-授信情况-风险评级」分模块引导对话，明确单位统一规则 | 适配城商行尽调报告的固定文档结构，减少多轮对话中的上下文混乱 |
autoClearHistoryCondition | 当检测到新主体关键词时触发 | 城商行尽调通常按不同企业主体推进，避免跨主体的历史上下文干扰当前对话 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 城商行尽调报告单份文件体积较大，需预留足够的解析时间以完成结构化拆分 |
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：多轮交互超过3轮后，相同问题的回答出现授信额度单位不一致，或遗漏关联企业字段。原因：
maxContext配置值偏小，历史对话的关键校验规则被截断，导致模型无法复用之前的单位统一约定。 - 现象：配置了上下文自动清空规则后，跨企业主体的尽调对话仍保留前一个主体的历史信息。原因：
autoClearHistoryCondition未绑定主体名称关键词触发条件，或触发逻辑的参数配置格式错误。 - 现象：上传的城商行尽调报告解析后，多轮对话中无法召回完整的风险评级数据。原因：
recallTopK配置值偏低，未召回足够的历史知识库条目，导致模型无法获取完整的风险评级字段信息。
怎么确认配好了
- 发起一轮包含3个以上交互回合的测试对话，检查回答中是否保留了初始约定的单位规则，无字段遗漏。
- 切换至不同的企业主体发起尽调对话，验证历史上下文是否被正确清空，未出现跨主体的信息干扰。
- 上传单份完整的城商行尽调报告，发起多轮字段校验提问，检查知识库召回的条目是否覆盖所有核心模块。
- 查看系统日志，确认上下文截断、清空触发的日志记录与配置规则一致，无异常报错。
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。