这个品类的数据长什么样
白酒智能尽调报告的数据来源包含白酒生产企业公开披露的年度/季度财报、行业协会发布的产销监测数据、第三方酒水质量检测报告、品牌官方渠道的铺货信息与产品参数文档。数据更新节奏随来源类型差异：财报按季度、年度更新，行业监测数据按月度更新，检测报告随批次抽检完成更新。文档结构多为混合格式，包含结构化表格、长文本专业描述、标准化参数字段。字段单位包含酒精度%vol、产能千升、营收万元等专业计量标准，部分字段需结合生产年份、品牌等级做维度区分。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源分散要求多轮对话中需依次引导模型确认不同数据源的合规性与时间维度，避免跨周期数据混淆。文档长度与混合格式要求上下文窗口需覆盖足够多的原始片段，防止专业术语与结构化数据被截断。专业字段的单位差异要求提示词明确约束输出格式，避免模型混用计量标准。多时间维度的数据需求要求对话流程中需主动提示用户确认数据的统计周期，防止输出结果的时间范围不匹配。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000-12000 字符 | 白酒尽调报告包含多类文档片段，需覆盖至少3份完整数据源的核心内容，避免上下文截断导致专业字段丢失 |
streamResponse | false | 白酒尽调结果需整合多维度数据后统一输出，流式输出会打断专业数据的拼接逻辑 |
promptTemplate | 「针对白酒尽调场景，需先确认数据的时间维度、来源合规性，输出需明确标注字段单位，如酒精度为%vol、产能为千升」 | 白酒尽调涉及专业计量与多时间维度数据，需约束模型输出格式与信息校验逻辑 |
contextRecallCount | 前6条 | 白酒尽调数据分散在财报、行业报告、检测报告等多类文档中，需召回足够多的相关片段覆盖产能、渠道、检测等核心维度 |
similarityThreshold | 0.75-0.85 | 白酒行业术语语义相似度较高，需平衡召回精度与覆盖度，避免遗漏相关数据片段 |
fileParseChunkSize | 1000-1500 字符 | 白酒尽调文档包含长段落的勾调工艺、产能说明等专业描述，拆分过短会破坏专业术语的上下文关联 |
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：调用API时返回非流式结果但前端仍出现分段加载的报错文案。原因：未正确设置
streamResponse参数为false，同时前端未适配非流式响应的格式。 - 现象：工作流中AI对话输出直接展示在页面，无法通过后续组件拼接后统一输出。原因：未关闭
autoShowDialog配置项，导致模型输出直接挂载到对话面板，跳过了工作流的中间处理环节。 - 现象：对话日志标注后无法关联到对应尽调数据片段。原因：未在对话配置中开启
logContextLink参数，导致标注仅记录文本内容，未绑定原始数据源的位置信息。
怎么确认配好了
- 上传1份白酒企业的年度财报与2份行业协会月度报告，发起「请梳理该企业指定周期的产能与渠道占比」的对话，核对模型输出是否包含明确的单位标注。
- 调用API发起对话，检查响应格式是否为完整的JSON对象，无分段流式的chunk字段。
- 在工作流中添加文本拼接组件，连接AI对话节点与输出节点，发起测试对话，确认仅拼接后的内容展示在最终输出面板。
- 进入对话日志页面，选中任意一段对话内容进行标注，检查标注是否关联到上传的原始文档片段。
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。