这个品类的数据长什么样
网络安全智能尽调报告的数据来源包括公开漏洞库、企业资产扫描报告、流量日志、合规检查文档等。数据更新节奏随来源不同有所差异，公开漏洞库每日或实时更新，企业内部扫描报告按需生成。文档结构通常包含资产清单、漏洞详情（含CVE编号、CVSS评分、影响范围）、修复建议、合规项检查结果等字段，其中CVE编号为固定格式的字符串，CVSS评分为0-10的数值型字段，单份大型企业的尽调报告可包含数十页内容，涵盖文本、表格与截图等异构格式。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
网络安全智能尽调报告的异构字段与长文本特征，要求模型接入时需适配多类型数据的语义抽取。长文本内容会超出基础模型的上下文窗口，需调整分段与上下文参数以保证信息完整性。多字段的结构化特征要求embedding模型能保留字段间的关联关系，避免语义割裂。频繁更新的漏洞数据需要定期刷新索引，因此需配置自动同步的触发规则。部分报告包含截图类的扫描结果，需支持多模态数据的解析与向量化处理。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunkSize | 800–1200 字符 | 网络安全报告包含长段漏洞详情与资产列表，过长会超出模型上下文限制，过短会破坏语义关联 |
embeddingModel | 优先选择支持长文本的通用embedding模型 | 尽调报告文本密度高，长文本embedding能更好保留CVE编号、CVSS评分等字段的关联关系 |
maxContext | 16384–32768 token | 单份大型尽调报告总字数较多，需足够的上下文窗口以完整加载解析后的分段内容 |
rerankTopN | 前10–15 条 | 尽调报告的相关条目较多，重排过滤可提升返回结果的精准度 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300–600 秒 | 大型扫描报告包含多份日志与截图，解析耗时较长，需延长超时阈值避免中断 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 2048–5120 MB | 企业级尽调报告可能包含多份异构文件，需适配较大的单文件上传体积 |
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
- 配置
embeddingModel为text-embedding-v3并填入API密钥后，界面提示“无可用渠道”。未在对应平台的分组权限中开通该模型的访问权限，或当前分组未关联对应模型的调用渠道。 - 应用编辑页右上角无“创建模型”标识。未开启平台的高级模式，或当前账号不具备模型创建的操作权限。
- 调用尽调报告分析功能时出现超时报错，或搜索响应耗时过长。
chunkSize设置过大导致单段文本超出模型处理上限，同时大体积的报告未拆分导致解析压力过高。
怎么确认配好了
- 上传一份包含10条漏洞记录的小型扫描报告，检查解析后生成的分段数量与
chunkSize设置的字符限制是否匹配。 - 在模型调试界面输入包含CVE编号和CVSS评分的测试文本，查看模型是否能正确识别并关联字段信息。
- 查看平台系统日志，确认未出现
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS对应的超时报错。 - 发起一次全量索引更新，检查磁盘IO占用情况与索引生成速度是否符合预期。
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。