这个品类的数据长什么样
鞋类智能尽调的数据来源包括品牌官方供应链档案、第三方质检机构报告、跨境电商销售台账、线下门店铺货记录。更新节奏为：供应链数据按生产批次更新，质检报告随抽检批次更新，销售数据按自然周更新。单份尽调文档的结构包含鞋款基础信息、材质明细、生产溯源信息、合规检测结果、渠道流通记录，字段包括鞋款货号、鞋面材质、鞋底材质、生产工厂代码、甲醛检测值（单位mg/kg）、单鞋净重（单位g），部分地区文档会使用EU、US、CN三种鞋码单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
鞋类数据的多维度分散特征要求多轮对话需逐步引导用户明确关键标识，比如先确认鞋款货号再展开后续查询，避免混淆同品牌不同款式的尽调数据。不同地区的鞋码单位差异要求提示词需明确统一的单位转换规则，避免输出结果出现单位混乱。生产批次与质检报告的绑定关系要求对话需按顺序引导用户提供溯源信息，不能一次性要求过多参数，防止用户遗漏关键内容。材质明细的细分字段要求提示词需分轮次确认是否需要覆盖鞋面、内衬、大底等全部材质项，或是仅针对特定部位进行查询。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 鞋类尽调报告包含多维度溯源数据，需保留多轮对话的鞋款货号、质检批次等关键信息，避免上下文丢失 |
recallTopK | 前6–8条 | 鞋类数据字段分散，需召回足够的关联文档覆盖材质、溯源、合规等多个维度 |
similarityThreshold | 0.72–0.78 | 避免召回非目标鞋款的冗余数据，同时覆盖同货号不同批次的细微差异 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 单份鞋类质检报告可能包含多张检测页，解析耗时较长 |
chunkSize | 1000–1500 字符 | 鞋类材质、溯源等字段信息集中，分段过长会丢失上下文，过短会破坏字段完整性 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 支持批量上传多份供应链台账、海关报关单等大体积文档 |
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：调用时返回“Cannot read properties of null (reading 'q')”，原因：未正确绑定多轮对话的上下文变量，导致对话链中的查询参数未被正常传递。
- 现象：无法在单轮对话中分别上传不同类型的鞋类文档，导致数据混淆，原因：未在工作流中配置多文件分类上传规则，未为不同文件类型绑定专属的解析提示词。
- 现象：工作流问题分类节点识别准确率偏低，原因：未针对鞋类尽调场景调整提示词的分类标签，未限定仅识别鞋款货号、材质合规、生产溯源三类核心问题。
怎么确认配好了
- 发起测试对话，输入目标鞋款的货号与生产批次，连续多轮追问材质、合规检测结果，查看对话界面是否完整保留前期输入的关键信息，确认上下文配置生效。
- 上传两份不同类型的鞋类文档，一份质检报告、一份供应链台账，查看工作流是否自动将不同文件分配至对应处理节点，确认多文件上传规则配置正确。
- 触发问题分类节点，输入“这款鞋的甲醛含量是否达标”“帮我查一下XX货号的生产工厂”，查看分类结果是否准确匹配预设的合规检测、生产溯源两类标签，确认提示词配置有效。
- 上传单份超过300MB的海关报关单，查看解析任务是否在120秒内完成，确认超时配置合理。
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。