这个品类的数据长什么样
小金属智能尽调报告的数据主要来自行业协会公开统计、现货交易所报价系统、矿山与冶炼企业披露公告、海关进出口备案数据。更新节奏分为实时现货报价、月度行业供需报告、季度产能动态三类。单份尽调文档通常包含金属牌号、产地、品位参数、现货报价、库存规模、产能利用率、进出口量等字段，报价类字段单位多为元/吨、美元/千克，产能与库存字段单位多为吨、万吨。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
小金属数据包含实时报价、月度报告等多更新节奏的内容，要求索引支持增量更新与全量刷新并行的模式。多字段混合结构包含数值参数与带单位的文本内容，向量模型需适配混合字段的向量化处理，避免单位信息丢失。单份尽调文档篇幅较长且存在大量专业术语，分割时需兼顾语义完整性与块大小合理性，避免语义断裂或块丢失。不同细分小金属的字段差异较大，索引需支持自定义字段映射，适配不同品种的尽调需求。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
分段长度 | 800–1200 字符 | 小金属尽调报告包含专业术语与长段落，该区间可保证语义块完整性，避免过大分割导致的块丢失 |
max_embedding_threads | 2–4 线程 | 降低向量化速率，规避embedding速率超限报错，同时平衡处理效率 |
index_refresh_interval | 300 秒 | 适配实时现货报价的更新节奏，保证索引数据与源数据的时效性匹配 |
recall_top_k | 前 10–15 条 | 小金属数据字段密集，需召回足够数量的相关块以覆盖全量信息 |
similarity_threshold | 0.72–0.85 | 区分专业术语与无关文本，过滤低相关性的检索结果 |
embedding_batch_size | 16–32 | 适配小金属数据的字段数量，平衡向量化效率与内存占用 |
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
- 设置
分段长度为3000字符时出现文本块丢失，原因是小金属尽调报告存在大量长句与专业术语组合，超过语义块的合理拆分边界，导致分割时语义断裂或块丢失。 - 向量化过程中出现embedding速率超限报错，原因是未调整
max_embedding_threads参数，线程数过高导致向量化请求超出接口限制。 - 问答对提取方式长期处于索引中无法就绪，原因是未配置合理的增量刷新触发规则，全量索引任务堆积未完成。
怎么确认配好了
- 上传一份标准小金属尽调文档，检查分割后的文本块数量与预期一致，无明显语义断裂或块丢失情况。
- 查看向量化任务日志，确认无embedding速率超限报错，且任务完成时长符合预期。
- 执行检索测试，输入小金属相关的专业查询词，核对返回结果的相关性与数量符合配置要求。
- 查看索引状态面板，确认增量刷新任务按时触发，无长期处于索引中的未就绪条目。
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。