这个品类的数据长什么样
证券智能尽调报告的数据主要来自沪深交易所披露平台的上市公司公告、定期报告，中国证监会及各地证监局的监管公开文件，以及第三方工商征信、行业调研数据。更新节奏符合证券披露监管要求：定期报告按会计年度、半年度、季度固定更新，临时公告在事项发生后2个交易日内披露，研报随发布实时更新。文档结构上，定期报告有固定会计准则章节划分，包含财务报表、管理层讨论、股权变动等内容；临时公告多为短文本加附件格式，核心字段包含披露日期、证券代码、证券简称、事项类型、核心财务数据，单位多为人民币元、万元或亿元。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
证券尽调数据来源分散且格式差异明显，工作流需适配多源数据拉取，包括交易所披露平台、监管公开渠道及第三方数据源。定期报告单份文档篇幅较长，工作流需配置分段解析与异步处理节点，避免单节点超时。临时公告触发时机不固定，工作流需支持事件触发或高频轮询配置，确保及时拉取最新数据。不同来源数据的字段标准化程度不一，需配置实体抽取与字段校验节点，确保证券代码、披露日期等核心字段匹配准确。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 证券定期报告单份文档篇幅较大，解析需处理大量文本，常规超时时间不足以完成完整解析 |
文件解析分段长度 | 800–1200 字符 | 平衡上下文拼接成本与模型窗口限制，避免分段过短导致上下文碎片化，过长超出模型上下文上限 |
数据拉取触发周期 | 临时公告节点设为每15分钟1次，定期报告节点设为每季度1次 | 适配证券披露规则，临时公告需及时拉取，定期报告无需高频拉取以降低接口调用成本 |
实体抽取召回条数 | 前 8 条 | 尽调报告需提取的核心实体（证券代码、披露日期、核心财务数据）数量有限，过多召回会引入无关信息 |
工作流失败重试次数 | 3 次 | 证券数据拉取可能因交易所接口限流导致临时失败，重试可提升工作流执行成功率 |
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：工作流执行后，全局变量的输出内容包含前一个节点的结果与当前节点的输出叠加。原因：未在节点配置中关闭上下文自动拼接开关，或未使用
重置上下文节点清空前序变量缓存。 - 现象：导出工作流时无法找到对应操作入口，或导出的文件无法导入至其他工作流。原因：未在工作流编辑页的右上角菜单中选择正确的导出格式，或使用了不兼容的导出版本。
- 现象：使用API访问链接为全局变量赋值时，变量未更新或返回报错。原因：未在API请求中携带正确的
global_vars请求体参数，或全局变量的作用域配置未开放给API访问渠道。
怎么确认配好了
- 手动触发工作流，拉取一份已知的证券定期报告，检查解析后的分段文本长度是否符合配置的取值区间。
- 查看工作流执行日志，确认数据拉取节点的触发频率符合配置要求，无接口限流相关的报错。
- 调用API为全局变量赋值后，查看工作流的全局变量面板，确认变量值已正确更新。
- 开启工作流的交互模式，添加MCP节点并触发，确认可正常接收并处理用户输入内容。
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。