这个品类的数据长什么样
风电智能尽调报告的数据来源主要包括风机厂商出厂检测报告、风电场运维日志、电网并网数据及气象部门风速风向记录。更新节奏存在差异：运维日志每日更新，出厂报告为一次性归档文件，并网数据按月同步。文档多为多页PDF格式，结构包含设备基本信息、运行参数台账、运维记录、并网验收报告等模块，核心字段包含风机编号、额定功率、月发电量、运维时长等，单位涵盖千瓦（kW）、米每秒（m/s）、兆瓦时（MWh）等。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
风电尽调数据的多源分散特性、差异化更新节奏及专业字段要求，对引用溯源环节带来多重约束。多源数据需关联不同知识库，避免召回内容交叉混乱；不同更新频率要求差异化的同步策略，确保高频更新的运维日志及时同步，低频的并网数据按需更新。长文档拆分后需保留专业单位与字段关联，否则溯源内容无法准确对应具体风机的运行数据。同时，风电尽调的核心引用需精准到单台设备的具体记录，需控制召回范围避免冗余信息干扰。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
知识库关联召回数 | 3–5 条 | 风电尽调数据块多且分散，少量精准召回可避免冗余，同时覆盖核心数据来源 |
分段长度 | 1000–1200 字符 | 风电尽调文档包含长段运维日志与并网数据，该长度可保留完整参数上下文，避免拆分丢失单位与字段关联 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 单份风电尽调PDF可能包含多页设备台账，解析耗时较长，该时长可避免解析超时 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 风电数据字段专业性强，较高阈值可过滤无关运维记录，确保召回内容与尽调问题强相关 |
增量同步间隔 | 每日 1 次 | 运维日志每日更新，并网数据按月同步，每日增量可覆盖高频更新数据，同时减少重复解析 |
召回重排条数 | 前 3 条 | 风电尽调核心数据集中在3个以内来源文件，重排后可优先展示最相关溯源内容 |
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：知识库变量引用后返回空值。原因：未将风电运维日志、并网数据等数据源添加到关联知识库，或配置的召回数过低未覆盖目标数据块。
- 现象：解析后的文档块丢失单位信息。原因：
分段长度设置过短，拆分时截断了包含单位的字段末尾内容。 - 现象：增量同步后磁盘占用持续增长。原因：未配置旧块自动清理规则，重复解析的风电文档块未被自动删除，导致原文件、分割块和嵌入向量持续累积。
怎么确认配好了
- 上传一份风电尽调PDF文档，查看解析后的文本块是否保留了完整的风机编号、额定功率及对应单位信息。
- 发起一次风电尽调相关的查询，查看返回结果中是否附带了来源文档的文件名、页码或具体字段标识。
- 查看知识库的增量同步日志，确认每日更新的运维日志文件被正确触发同步，未出现超时报错。
- 检查知识库的存储统计项，确认已配置旧块自动清理规则，分割块与嵌入向量的数量未随时间无限制增长。
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。