这个品类的数据长什么样
油气开采智能尽调报告的数据来源涵盖钻井作业日志、试采阶段监测数据、地质勘探白皮书、区块开发年报等。数据更新节奏存在差异：钻井实时监测数据为分钟级更新，阶段性试采报告为项目周期内按周更新，常规勘探公开数据为季度或年度更新。文档结构以结构化表格与非结构化文本混合为主，包含井位坐标、储层厚度、油气含水率、地层压力等核心字段，字段需匹配行业标准单位，如米、立方米/天、兆帕、百分比等。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源分散且格式多样，要求多轮对话需逐步引导用户明确数据源类型与采集时间，避免跨数据源的参数混淆。不同更新节奏的并存，要求对话中需锚定当前查询的时间范围，确保提取的参数与对应时段的数据匹配。专业字段与标准单位的强绑定，要求提示词必须预设固定的提取规则，明确要求返回参数附带单位与数据来源标识。长文档占比高的特征，要求多轮对话的上下文窗口需预留足够空间，避免关键参数因上下文溢出丢失。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000-12000 tokens | 油气开采尽调报告文档长度较长，需保留足够多轮对话上下文以避免参数溢出 |
prompt_template | 预设油气开采专业字段提取规则，明确要求标注单位与数据采集时间 | 油气开采数据存在专业单位与时间属性，需固定提取逻辑以保证参数准确性 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 2000 MB | 单份钻井日志或地质报告体积通常较大，需放宽上传限制以支持完整文档导入 |
recall_top_k | 前6-8条 | 油气开采数据字段关联紧密，需召回足够数量的相关文档支撑多轮对话的参数推导 |
similarity_threshold | 0.75-0.85 | 需过滤低相关的非专业数据，避免提取错误的油气开采参数 |
voice_recognition_enable | 开启 | 现场作业人员可能更习惯语音输入，需支持语音转文字以适配作业场景 |
voice_model | 工业场景优化的语音识别模型 | 油气开采存在大量专业术语，普通语音模型无法准确识别专业词汇 |
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：开启语音输入功能后，语音对话无文字转化，界面显示语音识别超时。原因：未配置适配专业术语的语音识别模型，油气开采专业词汇无法被正确识别，触发超时逻辑。
- 现象：提取的油气参数缺失单位或数据采集时间，例如仅返回“储层厚度”未标注“米”与采集日期。原因：提示词未明确要求附带标准单位与时间属性，多轮对话中未引导用户补充关键信息。
- 现象：多轮对话中混淆不同井号的开采数据，返回错误的井位参数。原因：未在提示词中预设按井号、区块维度拆分参数的规则，上下文未锚定当前对话的目标井号。
怎么确认配好了
- 上传一份单份体积符合要求的油气开采钻井日志，触发知识库召回，核对召回文档的数量与相关性，调整
recall_top_k与similarity_threshold至符合业务需求的范围。 - 发起语音输入测试，录入一段油气开采专业术语，核对转写结果的准确性，验证语音模型配置是否适配专业场景。
- 发起多轮对话，依次要求提取储层厚度、开采压力等参数，核对返回结果是否包含标准单位与数据采集时间，验证提示词模板的有效性。
- 发起跨井号的参数查询测试，核对返回结果是否锚定当前对话的目标井号，验证上下文锚定逻辑是否生效。
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。