这个品类的数据长什么样
投资平台的智能尽调报告数据主要来自公开披露财报、工商公示信息、行业研报、平台自有交易数据及线下尽调底稿。数据更新节奏随来源不同有所差异，财报按季度或年度更新，工商信息随主体变更同步更新，研报与交易数据为实时或准实时更新。文档包含结构化字段与非结构化文本，结构化字段涵盖主体名称、注册资本、营收规模、资产负债率等，单位包含万元、自然日期格式，非结构化部分多为尽调访谈记录、合规说明等长文本。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
结构化字段的固定单位与格式要求，要求模型接入时需配置结构化输出校验规则，避免单位与字段不匹配。多来源数据的更新节奏差异，需要配置动态数据源召回的触发逻辑，适配不同数据的更新周期。长文本尽调底稿的处理，要求模型上下文窗口需适配单文档长度，同时需配置分段与重排规则，避免长文本截断导致信息丢失。关联字段的嵌套关系，要求模型接入时需开启实体关联解析能力，确保跨字段的逻辑一致性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–16000 字符 | 适配尽调底稿与财报的长文本拼接需求，避免核心信息截断 |
structuredOutputSchema | 配置为包含主体名称、注册资本、营收规模、资产负债率的结构化模板 | 匹配尽调报告的固定字段与单位要求，确保模型输出可直接映射到业务字段 |
recallSourceInterval | 按数据源类型分档：财报数据取3天内、工商数据取1天内、研报数据取1小时内 | 适配不同来源数据的更新节奏，保证召回数据的时效性 |
parseChunkSize | 1000–1500 字符 | 平衡长文本解析精度与上下文窗口占用，适配尽调底稿的段落长度 |
rerankTopN | 前8条 | 减少非结构化底稿的冗余召回，聚焦高相关度的尽调内容 |
fieldAssignmentCheck | 开启 | 校验模型输出字段与预设模板的匹配度，避免字段赋值遗漏或格式错误 |
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：模型分析输出文本正确，但业务字段无赋值。原因：未配置
structuredOutputSchema的强制校验规则，模型输出未严格匹配预设字段结构。 - 现象：应用内开启重排模型后无检索结果，知识库测试正常。原因：未配置
rerankTopN与应用内召回条数的匹配参数，导致重排后结果被过滤。 - 现象：模型部署后长时间无法启动。原因：未根据尽调数据的平均长度调整
maxContext参数，导致上下文窗口不足触发超时。
怎么确认配好了
- 上传一份标准尽调底稿文档，触发模型分析，核对输出字段是否与预设模板完全一致。
- 开启重排模型后，对比知识库测试与应用内检索的结果条数，确认重排逻辑正常生效。
- 模拟不同数据源的更新场景，验证召回数据的时间范围是否符合配置要求。
- 查看模型调用日志，确认结构化输出的字段赋值无格式错误或遗漏。
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。