这个品类的数据长什么样
普钢智能尽调报告的数据主要来源于钢厂出厂质检报告、现货交易平台的成交台账、行业协会的月度统计报表及下游采购订单。数据更新节奏分为三类：出厂报告随生产批次更新，现货数据每日更新，行业统计数据按周或月更新。单份报告的文档结构包含钢厂名称、产品牌号、规格尺寸、屈服强度、抗拉强度、延伸率、交货周期、库存余量等字段，字段单位多为MPa、mm、吨等专业计量标准。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
普钢尽调报告的多字段数值型特征，要求向量模型需同时适配中文专业术语与结构化数值的语义编码，避免因数值单位差异导致的向量偏差。高频更新的现货与批次数据，要求索引需支持短周期刷新，避免索引数据滞后于业务变化。多字段的强语义关联，如牌号与强度指标的绑定关系，要求分段需保留字段边界，避免割裂核心指标的上下文关联。不同报告的字段顺序与格式存在差异，要求索引需支持灵活的字段匹配规则，适配不同格式的报告结构。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
embedding_model | m3e-base 或 text-embedding-3-small | 适配普钢中文专业术语与数值型字段的语义编码，输出维度与主流向量数据库兼容 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 普钢尽调报告包含多字段长文本，分段长度适配字段间的语义关联边界，避免过度割裂指标 |
chunk_overlap | 50–80 字符 | 保留相邻字段的上下文关联，避免分段后出现语义断裂，影响向量匹配精度 |
similarity_threshold | 0.72–0.85 | 普钢指标的数值相关性较强，阈值范围可过滤无关批次数据，同时保留有效匹配项 |
recall_top_k | 前 8–12 条 | 普钢尽调需覆盖同牌号、同规格的多批次数据，召回条数可满足多维度匹配需求 |
index_refresh_interval | 每 15 分钟 | 适配现货数据日更、出厂报告批次更新的节奏，保证索引数据的时效性 |
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：向量匹配结果出现10000+的异常相似度数值。原因：未对齐向量数据库维度与当前使用的embedding模型输出维度，导致向量空间计算偏差。
- 现象：知识库上传后显示未索引，或索引状态长时间停留在处理中。原因：未配置
index_refresh_interval为适配普钢高频更新的取值，或chunk_size设置超出系统解析上限。 - 现象：m3e模型显示无可用频道，无法调用embedding服务。原因：未在系统配置中添加m3e的部署地址与端口，或未启动对应的embedding服务容器。
怎么确认配好了
- 上传单份普钢尽调报告，查看解析后的分段内容，确认分段按字段边界拆分，无割裂的核心指标文本。
- 发起同牌号普钢产品的检索，查看召回结果的分布情况，确认阈值可过滤掉无关的非牌号匹配项。
- 等待配置的索引刷新周期结束后，查看索引数据库的更新日志，确认新上传的报告已被自动索引。
- 切换embedding模型为目标配置项，验证检索结果的数值相关性符合预期，无异常高相似度值。
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。