这个品类的数据长什么样
影视院线的尽调数据主要来自院线运营系统、影院POS终端、国家电影局备案公示平台、版权方授权文件。结构化数据包括排片表、票房日报、影院运营报表，非结构化数据包括纸质/电子授权协议、影片备案公示文件。排片数据提前7至30天录入，每日刷新当日场次信息；票房数据每日24点后更新前一日结算数据；版权文件随新片立项、续约或授权变更新增，无固定更新周期。结构化文档字段包含影院唯一标识、影片名称、场次时间、当日票房金额、观影人次，其中时间采用ISO 8601格式，金额以人民币元为单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
影视院线的多轮对话与提示词配置需适配其数据特征带来的约束。首先，数据更新频率高且类型混合，多轮对话需支持动态拉取最新排片、票房数据，提示词需明确指定数据的时间范围，避免返回过期信息。其次，结构化与非结构化数据并存，对话流程需区分字段提取与条款解读的逻辑，提示词需分别定义结构化数据的匹配规则与非结构化授权文件的关键要素提取逻辑。此外，尽调报告需关联多维度数据源，多轮对话需支持逐步关联排片、票房与版权信息，提示词需指定每一轮对话的信息关联步骤，避免信息割裂。同时，数据体量较大，需限制单轮对话返回的文档片段长度，防止上下文溢出。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 适配影视院线多数据源关联的对话上下文长度，避免因上下文溢出丢失关联信息 |
ragTopK | 前 8–12 条 | 影视院线数据包含排片、票房、版权等多维度内容，召回过多会增加上下文压力，过少则无法覆盖关联信息 |
rerankTopN | 前 3–5 条 | 针对多维度数据的相关性排序，优先返回与尽调问题最匹配的排片、票房或版权数据 |
dataSourceRefreshInterval | 3600 秒 | 适配票房、排片数据的每日更新节奏，确保对话中调用的数据为最新结算或排片信息 |
fileParseChunkSize | 1000–1500 字符 | 适配影视授权协议、备案文件的段落长度，避免拆分后破坏条款的完整语义 |
conversationHistoryMaxLength | 10 轮对话 | 限制尽调对话的历史轮次，防止上下文过长导致模型推理延迟或信息混乱 |
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：解析影视版权授权PDF文件时返回乱码内容。原因：未针对中文PDF文本提取配置正确的拆分参数，导致文件解析时破坏了语义块的完整性。
- 现象：在v4.8.10版本的对话界面中，未显示内置点赞交互按钮。原因：FastGPT的对话点赞功能需通过自定义前端组件实现，未加载对应插件的情况下不会默认展示。
- 现象：本地部署版本的对话日志未自动留存。原因：未开启
conversationLogAutoSave配置项，或本地存储目录的权限配置不正确。
怎么确认配好了
- 发起针对当日院线排片的查询，核对返回数据的时间范围与当前自然日匹配。
- 上传影视版权授权文件，发起条款提取请求，核对返回结果包含授权方、有效期等专属字段。
- 启动本地部署实例，发起连续多轮关联查询，核对对话历史被正确留存至指定存储路径。
- 调用v4.8.10版本的对话接口，核对响应内容中包含配置的提示词指定的输出格式。
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。