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钢厂出厂质量证明书、公路/铁路物流运单、港口舱单、银行结算凭证以及上下游企业的工商公示信息。数据更新节奏随贸易批次而定，单笔贸易的单据会在履约完成后同步更新。文档多为结构化表格搭配附件扫描件，核心字段包含贸易商统一社会信用代码、钢材牌号、规格型号（如Φ16mm HRB400）、成交数量（单位吨）、结算单价（元/吨）、交货地点、付款周期等，部分文档还包含第三方质检报告的编号与结果。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
钢铁贸易尽调数据的专业字段与专属单位，要求多轮对话需引导用户明确字段指代，避免混淆不同规格钢材的参数。文档长度较长且包含多环节单据，要求多轮对话需保留足够上下文以关联不同批次的贸易数据，同时提示词需限定输出范围，防止模型生成无关内容。数据来源分散且需逐环节核对，要求多轮对话需逐步引导用户补充缺失的单据信息，提示词需明确标注需校验的核心字段。此外，数据更新节奏随贸易批次变动，要求提示词需优先使用当前上传的最新单据数据。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 钢铁贸易尽调报告的单据文档长度较长，需保留足够上下文以关联多轮对话中的专业字段与环节信息 |
chunkSize | 1000–1500 字符 | 钢铁贸易单据的字段多且包含专业规格，分段过长会导致字段关联混乱，过短会丢失上下游贸易的上下文逻辑 |
similarityThreshold | 0.75–0.85 | 需过滤低匹配度的非钢铁贸易相关数据，同时保留同品类的相似单据信息以支撑尽调分析 |
reRankTopN | 前3–5条 | 钢铁贸易的单据数据关联性强，少量高匹配的文档即可覆盖核心尽调环节的信息需求 |
toolCallMaxTurn | 3–5次 | 钢铁贸易尽调需逐步核对资质、物流、结算等多环节数据，多轮工具调用可补充缺失的单据信息 |
promptTemplate | 「仅基于上传的钢铁贸易单据数据生成尽调报告，需明确标注字段单位，若数据缺失需提示补充对应单据」 | 约束模型输出范围，适配钢铁贸易专业字段的单位要求，避免生成无依据的内容 |
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：调用工具时返回结果与平台原生对话效果差异明显。原因：未针对钢铁贸易专业字段调整
promptTemplate，导致模型无法正确识别钢材牌号、规格型号等专属术语。 - 现象：工作流对话日志显示为空。原因：未开启
logConversation配置项，或maxContext设置过小导致上下文被提前截断，日志未正常生成。 - 现象：docker部署环境下模型测试正常但工作流调用失败。原因：未在工作流节点中绑定对应大模型的API密钥，或
toolCallMaxTurn设置超出容器内存限制的上下文缓存阈值。
怎么确认配好了
- 上传一份真实的钢铁贸易单据文档，触发多轮对话，检查模型是否能正确识别钢材牌号、规格型号、数量单位等专属字段。
- 查看工作流的对话日志面板，确认多轮交互的上下文和工具调用记录均正常生成。
- 调整
similarityThreshold的取值，测试不同阈值下的召回结果，确认能过滤无关数据并保留有效单据信息。 - 模拟缺失字段的对话场景，检查模型是否会提示补充对应单据信息，生成有依据的内容。
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。