这个品类的数据长什么样
房建工程智能尽调报告的数据主要来源于项目立项审批文件、施工图设计文件、施工日志、监理周报、竣工结算资料、不动产登记信息及周边配套调研数据。数据更新节奏随项目阶段波动，立项初期数据量较小，施工阶段按周或月更新进度、材料、造价类数据，竣工归档后数据进入稳定状态。文档多为结构化文本与附件混合的结构，包含项目基本信息、进度节点、材料台账、造价明细、质量验收记录等字段，单位涉及平方米、元、天、吨、MPa等专业工程单位。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
房建尽调数据的混合结构与阶段化更新特性，对向量模型与索引环节带来多重约束。首先，数据包含结构化元数据与非结构化文本、图片附件，需支持多模态向量化与元数据过滤；其次，阶段化的高频更新要求支持增量索引，无需全量重建，避免资源浪费；再者，文档长度差异较大，需适配语义块拆分，不采用固定长度分段，保留专业段落的完整语义；最后，大量专业工程术语与固定枚举字段，要求向量模型具备专业领域的编码能力。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
embedding_model | 智谱Embedding-3 或 通义千问文本嵌入V2 | 房建数据包含大量专业工程术语与结构化字段，这类模型对专业词汇的编码效果更适配 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 房建文档多为语义连贯的专业段落，该区间可保留单段造价或进度记录的完整语义 |
chunk_overlap | 100–150 字符 | 避免跨语义块的信息断裂，适配长文档的上下文连贯性 |
index_type | HNSW | 房建数据向量量随项目推进持续增长，HNSW索引的召回效率随数据量提升的衰减幅度较小 |
metadata_filter_enabled | 开启 | 房建尽调数据包含项目地址、结构类型等可过滤字段，可通过元数据缩小召回范围，提升精准度 |
image_embedding_enabled | 开启 | 房建文档包含施工图、检测报告等图片附件，需同步向量化实现图文联合检索 |
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：执行
集合添加数据后，全量索引未同步更新，查询结果缺失新增数据。原因：混淆了集合添加数据与创建训练订单的功能边界，前者仅新增单条向量，后者用于触发全量或增量索引重建，未按更新场景选择对应操作。 - 现象：检索结果中仅返回文本片段，无法召回施工图、检测报告等图片附件。原因：未开启
image_embedding_enabled配置，未对图片内容生成向量嵌入，仅基于文本向量进行召回。 - 现象：配置
embedding_model为Embedding-3时，接口返回401 Unauthorized或模型未找到错误。原因：未在映射配置中添加对应模型的别名，或未将模型权限授予当前使用的令牌。
怎么确认配好了
- 上传一份包含文本与图片的房建尽调样例文档，查看解析后的向量嵌入结果，确认图片字段已生成对应向量。
- 执行
集合添加数据新增一条测试数据，调用检索接口，确认新增数据的向量已被纳入索引范围。 - 配置元数据过滤规则，尝试按项目地址或结构类型过滤召回结果，确认过滤逻辑生效。
- 调用
创建训练订单触发全量索引重建，查看索引更新日志，确认任务执行状态为成功。
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。