这个品类的数据长什么样
燃气智能尽调报告的数据来源包括燃气经营企业内部管理系统的管网台账、第三方检测机构的安全巡检报告、市政公用事业监管平台的合规公示文档。数据更新节奏存在差异：管网基础参数每半年更新一次，单次巡检记录按巡检批次实时更新，年度合规文档随监管检查周期更新。文档以结构化表格为核心主体，辅以非结构化的隐患描述与现场照片说明，包含管道内径、检测压力值、巡检周期、经纬度坐标等字段，各字段附带明确物理单位。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
燃气尽调报告的结构化数值与地理空间字段占比高，通用向量模型难以精准编码经纬度、压力值等物理特征，需适配支持结构化数据编码的专用向量模型。不同数据源的更新节奏差异较大，全量索引重建会消耗大量计算资源，需支持分批次增量索引的能力。文档内字段关联紧密，如单段内容同时包含管道位置与对应压力参数，分段索引时需保留上下文关联，避免特征割裂导致检索精度下降。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
embedding_model | bge-m3 或 text-embedding-v3 | 两款模型均支持结构化数值与地理空间特征的编码，适配燃气尽调报告的多类型字段 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 燃气尽调报告包含多字段关联内容，该长度可保留单段内的字段关联，避免特征拆分 |
enable_spatial_index | 开启 | 报告包含经纬度坐标字段，空间索引可优化地理特征的召回效率与准确性 |
index_refresh_interval | 1 小时（巡检数据）或 7 天（基础管网数据） | 匹配不同数据源的更新节奏，避免全量索引重建的资源消耗 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 燃气安全相关特征的语义相似度区分度较高，该区间可过滤低相关的召回结果 |
top_k | 前 8–12 条 | 尽调报告的特征维度较多，适量召回可覆盖全量相关信息 |
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：界面提示“无可用的向量模型渠道”，原因：未在模型供应商管理中配置对应向量模型的API密钥与接入地址，且未将该渠道绑定至default分组。
- 现象：向量召回结果条数少于配置的
top_k值，原因：配置的similarity_threshold过高，导致符合阈值的召回结果不足指定条数。 - 现象：新增的巡检数据未同步至索引库，原因：未根据巡检数据的更新节奏调整
index_refresh_interval参数，使用了过长的刷新周期。
怎么确认配好了
- 进入模型供应商管理页面，查看向量模型的接入状态，确认显示“已连接”。
- 上传一份燃气尽调报告，触发向量索引，查看索引日志中是否包含经纬度、管道压力等字段的向量编码记录。
- 发起包含燃气安全或管网参数的检索请求，查看召回结果的相似度分值是否落在配置的
similarity_threshold区间内。 - 修改
index_refresh_interval参数，等待对应周期后，查看新增的巡检数据是否已同步至索引库。
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。