这个品类的数据长什么样
白酒智能尽调的数据来源涵盖酒厂公开年度/季度财报、行业协会发布的产销数据、第三方质检机构出具的酒体检测报告、电商平台的销售与评价数据、老酒溯源的批次与流通记录。数据更新节奏差异明显：电商数据实时更新，行业协会月度发布，酒厂财报按季度/年度更新。文档结构包含结构化表格（如产能、营收明细）、长文本分析（如品牌战略说明）、单行结构化字段（如酒精度、生产批次）。常见字段包含酒精度（单位%vol）、总酸（单位g/L）、总酯（单位g/L）、生产批次、生产日期、铺货区域等。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
多源数据的格式差异带来解析约束：财报为PDF格式的长文档、质检报告为结构化表格、溯源数据为CSV格式的单行记录，需配置适配不同格式的解析节点。不同数据源的更新节奏差异要求调度规则分层配置，需为电商数据设置高频同步，为财报设置低频同步。字段单位与命名的不统一，需在工作流中加入标准化映射步骤，避免后续分析出现单位混淆。长文档与短字段混合的结构，需调整分段参数以平衡上下文连贯性与数据召回精度。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 白酒相关财报、质检报告多为长文档，需足够时间完成文本解析与结构化转换 |
chunkSize | 1000–1200 字符 | 白酒数据包含短字段与长文本财报，该区间可平衡上下文连贯性与召回精度 |
SYNC_DATA_INTERVAL | 3600 秒（电商数据）、2592000 秒（年度财报） | 不同数据源更新节奏差异明显，需匹配对应同步频率 |
fieldMappingRule | 统一转换为{酒精度: %vol, 总酸: g/L, 生产批次: string} | 白酒行业数据字段单位存在差异，需标准化后用于尽调分析 |
CODE_RUN_TIMEOUT_SECONDS | 30 秒 | 白酒尽调的代码逻辑多为数据清洗与字段映射，无需过长运行时间 |
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：代码运行节点执行后，调试面板无
console.log输出日志，工作流状态显示成功但无预期数据。原因：未开启CODE_RUN_LOG_ENABLE配置项，日志未重定向至工作流调试面板。 - 现象：本地部署的工作流中代码节点执行后返回
500 内部错误。原因：本地环境未配置Node.js运行时依赖，或代码中引用了未安装的第三方包。 - 现象：问题分类节点的AI模型下拉列表为空。原因：未在平台后台配置可用的大模型API密钥，或模型权限未开放。
怎么确认配好了
- 进入工作流的调试面板，触发一次执行，检查解析节点的耗时是否符合当前配置的超时阈值。
- 运行代码节点，查看调试面板中的输出日志，确认自定义
console.log内容是否正常打印。 - 随机抽取一条原始数据，核对字段映射规则转换后的字段名称与单位是否符合预设标准。
- 调用官方API接口，验证
/v1/workflows/create接口是否可以正常创建白酒尽调专用工作流。
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。