这个品类的数据长什么样
航空机场智能尽调报告的数据主要来源于民航地区管理局公开运行统计、机场年度/月度运营年报、空管部门空域使用数据、机场财务披露文件。数据更新节奏分为月度起降与客流统计、季度财务简报、年度完整尽调文档三类。文档结构包含标准化运营字段（起降架次、旅客吞吐量、货邮吞吐量，单位分别为架次、人次、吨）、财务字段（营收、成本，单位为万元）、空域权限资质、周边交通配套信息等，部分文档包含多页附件与表格数据。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
航空机场尽调数据的多维度字段与混合类型，要求模型接入环节需适配数值与文本混合的数据集。不同更新频率的数据源，需要配置差异化的增量同步规则。长文档与多附件的结构，会增加解析与索引的耗时。标准化的单位字段，需要避免模型对单位的误匹配。分散的多源数据入口，需要统一的接入映射配置，确保不同来源的机场数据格式保持一致。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 航空机场尽调报告包含多页运营数据与财务明细，过长的上下文会触发模型上下文溢出限制 |
embedding_batch_size | 16–32 | 多源混合的机场数据包含数值与文本字段，批量过大会导致内存占用过高，影响解析效率 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 年度尽调报告包含多份附件与表格，常规解析时长超出默认阈值 |
召回条数 | 前 8–12 条 | 机场尽调数据覆盖起降、财务、空域等多个维度，需要覆盖足够多的指标以支撑尽调结论 |
相似度阈值 | 0.72–0.78 | 数据包含大量标准化数值字段，阈值过低会引入无关的匹配项，影响检索准确性 |
重排返回条数 | 前 3–5 条 | 核心尽调指标集中在少量关键条目，过多的返回结果会分散模型的注意力 |
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
- 接入国内大模型时显示令牌无效，界面返回401状态码。原因是未将OneAPI的自定义密钥与FastGPT的模型配置项正确绑定，未配置正确的接入地址。
- 新增embedding模型后索引成功但搜索测试报错，返回字段解析失败提示。原因是未针对机场数据的标准化数值字段配置类型转换规则，导致模型无法正确识别数值类指标。
- 源码部署的本地服务无法连接Docker部署的FastGPT，日志显示连接超时。原因是未在Docker容器中配置正确的端口映射与网络访问权限，导致本地数据源无法被FastGPT拉取。
怎么确认配好了
- 进入模型管理页面，运行连通性测试，查看返回结果显示连接成功。
- 上传一份机场月度尽调报告，查看解析后的字段列表包含起降架次、旅客吞吐量、货邮吞吐量等预设字段，无缺失。
- 发起一次搜索测试，输入“2024年机场起降数据”，查看返回结果的条数符合预设的召回与重排配置。
- 配置增量索引任务，验证更新后的机场运营数据能够被自动同步到知识库中。
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。