这个品类的数据长什么样
鞋类智能尽调报告的数据主要来自品牌方供应链台账、第三方质检机构出具的PDF格式质检报告、跨境电商平台的商品备案文档以及行业协会抽检档案。数据更新节奏随新SKU上线、季度质检批次调整，无固定周期。文档结构包含SKU编号、鞋面/鞋底材质、生产批次号、耐折次数、防滑系数、供应商资质等字段，其中耐折次数单位为次，防滑系数为无量纲数值，部分文档附带鞋款实拍图与质检现场照片。
这些特征在「文档解析与分块」这一环带来什么约束
鞋类尽调报告的多源混合格式、专业检测字段、内嵌图片与强关联标识特征，对文档解析与分块带来多重约束。多源文档包含Excel台账、带图片的PDF质检报告、报关单等不同格式，需兼容不同解析引擎的适配逻辑。专业检测字段如耐折次数、防滑系数需精准绑定对应质检项，分块时不能拆分参数与数值的关联。内嵌于正文的鞋款实拍图与质检照片，会导致纯文本解析丢失视觉关联信息。SKU编号与生产批次号为强关联标识，分块需保留同一SKU下的所有关联片段，避免跨品类信息混淆。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 鞋类质检报告常包含多页高清图片，OCR解析耗时较长，默认超时时间不足以完成全量解析。 |
chunk_size | 800–1200 字符 | 鞋类文档包含专业检测参数与SKU关联信息，分段长度需覆盖单条完整检测项或SKU档案，避免拆分关键关联信息。 |
chunk_overlap | 100–150 字符 | 保留分段重叠可避免SKU编号、检测项等关键信息被拆分至两个分段，提升召回准确性。 |
ENABLE_IMAGE_OCR | 开启 | 鞋类尽调报告内嵌质检实拍图与鞋款图，启用OCR可提取图片内的文字信息，避免图片内容被忽略。 |
MAX_CHUNKS_PER_DOC | 按实测标定 | 单份鞋类文档可能包含数十个SKU的关联信息，限制分段数量可避免无效分段占用上下文配额。 |
filter_empty_chunk | 开启 | 批量上传的台账文档可能存在空行或格式错误的分段，过滤后可提升后续召回效率。 |
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：上传包含质检实拍图的鞋类PDF后，知识库召回结果未包含图片内的文字信息。原因：未启用
ENABLE_IMAGE_OCR配置项，仅提取了PDF的纯文本内容。 - 现象：上传HTML格式的鞋类报关文档后，知识库未解析出任何有效内容。原因：未配置HTML文档的解析适配规则，默认解析引擎未适配该格式的标签结构。
- 现象：批量上传多份鞋类SKU台账后，召回结果中出现SKU编号与对应检测项分离的片段。原因：
chunk_overlap参数取值过小，导致强关联的标识与内容被拆分至不同分段。
怎么确认配好了
- 上传单份包含质检实拍图的鞋类PDF，检查解析后的分段内容，确认是否包含图片内的检测参数文字。
- 上传一份包含SKU编号与对应材质描述的文档，验证分段是否保留了SKU与关联内容的绑定关系。
- 运行批量上传测试，上传多份同品类文档，确认解析结果无跨SKU的混乱片段。
- 查看系统解析日志，确认OCR解析、分段处理等步骤未出现异常报错。
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。