这个品类的数据长什么样
数据来源包括畜牧主管部门的公开监测数据集、养殖场端的生产管理系统导出文件、第三方检测机构的畜禽健康报告。更新节奏为基础档案每季度更新，生产台账每日同步，检疫与出栏数据随批次实时更新。文档结构为多sheet的表格文件，包含养殖场基础信息、分批次生产数据、疫病防控记录、成本核算四个模块。字段包含养殖品类、存栏规模、饲料领用总量、日均增重、免疫次数、出栏数量，单位分别为品类名称、头/羽、千克、千克/天、次、头/羽。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据源分散且更新频率不一，需要多轮对话中逐步引导用户补充不同模块的缺失数据，避免一次性输入过多信息导致交互混乱。文档包含多sheet表格，提示词需要明确指定读取对应sheet的字段，避免混淆不同品类的生产数据。字段单位多样，多轮对话中需要统一单位转换的逻辑，避免出现单位不匹配的计算误差。实时更新的出栏数据需要对话中支持实时调用最新的批次数据，不能依赖静态知识库内容。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 4000–6000 字符 | 畜禽养殖尽调数据的单轮对话上下文较长，包含多字段的生产数据，需要足够的上下文保留历史对话信息 |
recallTopK | 前8–12 条 | 尽调文档包含多模块数据，需要召回足够的相关字段来覆盖完整的生产台账信息 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 单份尽调文档包含多sheet表格，解析耗时较长，避免提前超时导致文件解析失败 |
conversationMaxRound | 10–15 轮 | 尽调需要逐步收集多模块的信息，过多轮次会导致上下文冗余 |
similarityThreshold | 0.75–0.85 | 区分不同养殖品类和生产数据的相关性，避免召回无关的文档内容 |
promptTemplate | 固定指定读取对应sheet的字段，按养殖品类统一单位，逐步引导补充缺失数据 | 适配多sheet文档和多字段单位的要求，规范多轮对话的交互逻辑 |
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
- 对话返回结果自动附带引用文件列表，无法通过界面操作隐藏。原因：未关闭
enableCitation配置项的默认启用状态，系统默认追加引用来源内容。 - 多轮对话进行至第8轮后，系统提示无法继续响应新的查询。原因：
conversationMaxRound参数被设置为7，超出预设的最大对话轮次上限。 - 针对疫病防控的查询被错误分配至成本核算流程。原因：问题分类模块的触发规则未绑定养殖品类与模块的对应关系，导致分类逻辑混淆不同业务模块。
怎么确认配好了
- 发起一轮包含多字段的测试查询，检查返回结果是否附带引用列表，根据业务是否需要引用内容调整
enableCitation的开关状态。 - 连续发起多轮测试对话，确认对话未在预设轮次后中断，根据业务需要的对话长度调整
conversationMaxRound的取值。 - 导入多份不同品类的尽调文档，发起分类查询，核对分类结果是否匹配业务模块，根据分类准确率调整问题分类模块的触发规则。
- 发起包含单位转换的测试查询，核对返回字段的单位是否统一，根据养殖品类的单位要求调整提示词模板的规则。
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。