这个品类的数据长什么样
股份制银行智能尽调报告的数据来源包括内部授信审批台账、人行征信系统、企业工商公示信息、季度财报及监管报送报表。数据更新节奏随项目推进调整，单笔项目数据随授信环节更新，批量尽调数据按周同步。文档结构多包含企业基本信息、财务指标、授信历史、担保情况、行业评级五个核心章节，字段包含「授信余额（万元）」「逾期天数（天）」「担保类型」等，单位统一为万元、天等标准计量，担保类型为枚举取值。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
多源外部数据接入需要配置对应接口的鉴权参数，确保征信、财报等外部数据的合法调用。不同更新节奏要求配置增量同步触发规则，区分单笔项目与批量尽调的同步周期。长文本多章节结构要求适配分段长度，避免语义断裂影响模型对核心信息的提取。明确的字段单位与枚举取值需要配置校验规则，防止模型输出不符合银行内部规范的内容。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunkSize | 800–1200 字符 | 股份制银行尽调报告单章节文本长度多在1000字符左右，适配长文本分段避免语义断裂 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 尽调报告多包含多页DOC/PDF文件，解析耗时较长，避免超时中断解析流程 |
召回条数 | 前 8–10 条 | 尽调报告需要关联多维度字段（如财务、授信、担保），足够的召回量覆盖关键信息 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 尽调数据字段多为结构化枚举或精确数值，较高阈值避免无关数据混入结果集 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 股份制银行单份尽调报告附件（如年度财报PDF）可能达到数百兆，适配大文件上传需求 |
modelTemperature | 0.1–0.3 | 尽调报告需要严谨输出，较低温度系数减少模型生成幻觉内容 |
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：模型测试返回「字段格式不匹配」报错。原因：未配置字段校验规则，未限定数据单位与枚举取值，导致模型输出不符合银行尽调字段规范。
- 现象：上传DOC格式尽调报告后解析失败，返回乱码内容。原因：未开启DOC文件的OCR解析配置，或未适配银行常用的加密DOC模板格式。
- 现象：召回的尽调数据条数不足，关键授信信息未被提取。原因：召回条数设置过低，或相似度阈值设置过高，过滤了部分关联度符合要求的历史授信数据。
怎么确认配好了
- 上传一份标准股份制银行尽调报告DOC文件，检查解析后的文本分段是否完整，无明显语义断裂。
- 发起一次尽调数据查询请求，核对返回的字段单位与枚举取值是否符合银行内部规范。
- 调整召回条数与相似度阈值，验证不同配置下的召回数据覆盖范围是否符合尽调需求。
- 运行模型测试用例，检查输出内容是否无冗余思考过程，且无乱码或格式错误。
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。