这个品类的数据长什么样
钢铁贸易智能尽调报告的数据主要来源于企业购销合同、库存台账、物流运单、海关报关单及行业公开报价数据。数据更新节奏覆盖即时（单笔交易完成后生成）、每日（库存、报价更新）与月度（批量尽调报告汇总）三类。文档以结构化为主，包含贸易主体名称、交易标的规格（如螺纹钢HRB400E型号）、交易量（单位吨）、交易金额（单位元）、交易对手方、物流节点、报关单号等字段，同时附带少量非结构化的合同条款与沟通记录。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
多字段且带专业单位的结构化数据，要求向量模型需具备专业术语编码能力，避免通用模型混淆不同品类的贸易参数；混合更新节奏的数据，要求索引需支持增量更新与批量重建两种模式，适配即时交易单据与月度汇总报告的更新需求；结构化与非结构化文本混合的文档结构，要求需区分字段类型进行嵌入，避免非专业文本干扰专业字段的匹配精度；中等量级的单份尽调报告数据量，要求索引分片策略需平衡查询速度与维护成本，避免分片过大导致查询延迟过高或过小增加索引维护开销。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
EMBEDDING_MODEL | text-embedding-3-large（针对钢铁贸易术语微调版） | 钢铁贸易存在大量专业型号、单位术语，微调后的模型可提升专业文本的编码精度 |
INDEX_SHARD_SIZE | 256 MB | 单份尽调报告的结构化数据量适中，256 MB的分片可平衡查询速度与索引维护成本 |
召回条数 | 前10-15条 | 钢铁贸易尽调需覆盖多维度交易、库存数据，该范围可避免召回过多冗余信息或遗漏关键内容 |
相似度阈值 | 0.75-0.85 | 专业术语匹配需较高相似度门槛，避免无关贸易数据被召回 |
PARSE_STRUCTURED_FIELD | 启用，指定交易标的、交易量、交易对手方为嵌入字段 | 结构化字段的专业属性更强，单独嵌入可提升匹配精度 |
VECTOR_DB_INDEX_TYPE | IVF_FLAT（Zilliz环境，FastGPT 4.9及以上版本支持） | 适配钢铁贸易数据的混合更新节奏，兼顾查询速度与增量更新效率 |
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：向量召回结果中混杂大量非钢铁品类的贸易数据。原因：未启用
PARSE_STRUCTURED_FIELD配置，未指定专属嵌入字段，通用嵌入模型混淆了不同品类的贸易文本。 - 现象：将向量存储从PGSQL迁移到Zilliz后出现
INDEX_SHARD_MISMATCH报错。原因：沿用了PGSQL的索引分片配置，未调整INDEX_SHARD_SIZE参数适配Zilliz的分片规则。 - 现象：接入FastGPT 4.9版本的私有化重排模型后，返回结果为空。原因：未将重排模型的输入格式调整为钢铁贸易尽调报告的结构化字段拼接格式，导致模型无法识别有效输入内容。
怎么确认配好了
- 上传一份真实的钢铁贸易尽调报告，查看嵌入任务的日志，确认指定的结构化字段被正确提取并完成嵌入。
- 执行一次针对钢铁贸易专属型号的检索请求，核对召回结果的数量与预期匹配情况。
- 切换向量数据库类型并执行索引重建操作，确认无报错且查询延迟符合预期。
- 接入私有化重排模型后，输入拼接后的结构化字段文本，确认模型返回有效的排序结果。
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。