这个品类的数据长什么样
酒店餐饮智能尽调报告的数据来源包含工商备案证照、门店经营台账、供应链采购记录、线下客评汇总等。数据更新节奏存在差异：门店营业执照、食品经营许可证按季度更新，月度经营流水按自然月归档，供应链采购数据按周同步。单份尽调文档通常包含多类子文件，结构分为证照核验页、经营数据页、供应链明细页、风险提示页，字段包含「单店日均客流」（单位：人次）、「食材采购单价」（单位：元/千克）、「证照有效期」（单位：天）、「营业面积」（单位：平方米）等，部分非结构化客评数据需做字段提取。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
多源异构的数据来源要求多轮对话需先明确查询的具体数据类型，避免模型混淆不同类别的文档。不同更新节奏的数据需在提示词中指定时间范围，例如需调取最新月度经营数据时，需明确标注「近30天」的时间限定。字段与单位的特殊性要求提示词中强制匹配专属字段名与单位，防止模型生成不符合行业规范的输出。较长的文档结构则要求多轮对话中保留足够的上下文，避免前置查询要求在后续推理中丢失。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 酒店餐饮尽调数据多为多文档拼接，需保留多轮查询的上下文，避免中途丢失前置要求 |
json_schema | 按{"门店名称":"string","日均客流":"number","证照状态":"string","采购单价":"number"}格式定义 | 尽调报告需结构化输出，匹配下游报表工具的导入要求 |
similarity_threshold | 0.72–0.85 | 酒店餐饮字段多且单位特殊，需提高匹配精度避免混淆「人次」与「营收」类字段 |
recall_top_k | 前7–9条 | 酒店餐饮数据字段多且分散，需召回足够数量的匹配文档避免遗漏关键信息 |
workflow_debug_timeout | 600 秒 | 尽调数据需跨文档召回与多轮拉取，调试时需预留足够时间完成全流程 |
prompt_template | 「请先确认需查询的酒店餐饮门店类型，再依次调取对应类别的数据，输出需严格遵循指定JSON格式」 | 适配多轮对话的前置引导，明确查询顺序与格式要求 |
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
- 对话返回结果为空，且无明确报错日志。原因：未在提示词中明确指定酒店餐饮专属的字段单位，导致召回的文档与查询要求不匹配。
- 工作流运行耗时远超调试阶段的耗时。原因：未限制
maxContext的合理取值范围，多轮对话中累积了过多冗余上下文，导致模型推理耗时增加。 - 输出的JSON格式不符合预设标准，存在额外字段或数据类型错误。原因：未正确配置
json_schema参数，或提示词中未强制要求严格遵循schema格式，导致模型生成非标准内容。
怎么确认配好了
- 触发一次完整的多轮对话查询，查看会话历史的上下文片段，确认前一轮的查询要求被完整保留。
- 生成单条测试输出，对比输出内容与
json_schema的定义，检查字段名称与数据类型是否匹配。 - 运行工作流并查看耗时记录，对比调试阶段的耗时，确认未出现不必要的上下文累积导致的延迟。
- 调取单条酒店餐饮专属字段数据，对比原始文档与输出内容，检查字段单位是否符合行业规范。
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。