这个品类的数据长什么样
证券尽调数据的来源包括上市公司公开披露的年报、季报、临时公告，监管机构发布的合规文件，以及行业公开研究资料。更新节奏为定期披露节点与实时监管动态触发的更新。文档结构混合结构化表格与非结构化文本段落，包含证券代码、披露主体、披露时间、核心经营数据、关联交易明细等字段，部分字段附带明确的计量单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
证券尽调数据的混合结构要求多轮对话需支持结构化字段查询与非结构化文本理解的切换；定期与实时结合的更新节奏，要求提示词明确限定数据源的披露时间范围，避免调用过时信息；多字段带明确计量单位的特征，要求提示词强制模型返回结果时标注对应单位，防止数据歧义；同时，尽调常需跨多份公告追溯关联交易、经营数据变化，需要对话环节保留多轮追问的上下文关联，避免信息断层。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–16000 字符 | 适配证券尽调需跨多份公告追溯的长上下文需求，避免关键历史对话丢失 |
chunkSize | 800–1200 字符 | 证券尽调文档包含长段落与结构化表格，该分段长度可平衡文本完整性与召回精度 |
similarityTopK | 前 8–12 条 | 覆盖多份公告的核心字段与关联交易细节，避免单一召回遗漏关键信息 |
rerankTopN | 前 3–5 条 | 聚焦最相关的尽调数据，减少非必要信息干扰对话逻辑 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 适配大额结构化尽调文档的解析耗时，防止解析中断 |
promptTemplate | 「请基于上传的证券尽调文档，按用户追问的字段返回对应内容，明确标注数据对应的计量单位与披露时间」 | 适配证券尽调字段多、需明确单位与时间的特征，规范模型输出格式 |
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：调用知识库对话接口返回结果未包含尽调文档的结构化字段，原因：提示词模板未明确要求提取指定字段，导致模型仅返回非结构化文本内容。
- 现象：本地部署场景下知识库训练后数据处理为空，原因：
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE配置值小于上传的尽调文档总大小，或PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设置过短导致大文件解析超时。 - 现象：多轮对话中跨公告的追溯查询结果出现数据混淆，原因：
maxContext配置值过小，导致历史追问的上下文被截断，无法关联不同披露时间的尽调数据。
怎么确认配好了
- 上传一份完整的证券年度尽调文档，触发知识库解析后，核对解析后的文本块是否包含核心经营字段与关联交易明细，确认分段与解析配置生效。
- 发起包含多轮追问的测试对话，例如先查询某季度经营数据，再追问同期关联交易明细，核对对话上下文是否保留前序查询的主体与时间范围，确认上下文配置合理。
- 发起包含明确字段要求的测试查询，例如「请返回指定披露周期内的核心经营数据」，核对模型返回结果是否标注对应计量单位与披露时间，确认提示词模板配置合规。
- 调用公开的对话接口发起测试请求，核对返回结果的字段完整性与格式，确认接口参数与前端配置保持一致。
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。