这个品类的数据长什么样
大气治理研报数据主要来自生态环境主管部门的公开监测公报、行业协会的专项研究报告、科研院所的实验观测数据以及大气治理项目的竣工文档。公开监测数据按日或按周更新，行业研报按月度或季度发布，项目文档随项目推进实时更新。文档结构通常包含监测点位信息、污染物浓度数据、治理技术参数、排放限值标准及项目验收结论，字段涵盖点位编号、治理设施型号、运行时长等具体标识。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
大气治理研报的量化数据依赖明确的单位与字段标识，多轮对话需引导大模型保留原文的单位与字段信息，避免混淆不同监测点位的参数。不同来源的数据更新节奏存在差异，对话环节需提示用户确认数据的时效性，避免使用过期的监测或项目数据。文档中常包含多组关联参数，多轮对话需逐步拆解用户提问，补充缺失的场景信息，确保回答的精准性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
recallTopK | 前8-12条 | 大气治理研报单篇文档常包含多组关联参数，召回过多会导致上下文过载，过少则无法覆盖完整场景 |
similarityThreshold | 0.72-0.80 | 大气治理数据的技术参数与监测指标关联性强，阈值过低会引入无关的行业通用数据，过高则可能遗漏同场景的细分项目信息 |
rerankTopN | 前4-6条 | 重排后需保留核心的项目监测数据与政策依据，避免大模型被冗余信息干扰 |
referenceMaxLength | 1200-1800 字符 | 大气治理研报段落常包含多组单位明确的量化数据，过长的引用会超出大模型上下文窗口，过短则丢失参数关联信息 |
maxContext | 8000-12000 令牌 | 多轮对话常涉及多组参数对比，需要足够的上下文保留历史提问与回答的关联信息 |
promptTemplate | 按提问拆解参数，要求保留原文单位与字段名 | 针对大气治理数据的量化特征，提示词需引导大模型明确标注数据来源与对应单位，避免混淆不同监测点位的参数 |
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
- 调大
referenceMaxLength至2000字符以上后，大模型回答未引用任何检索到的研报内容。原因是配置的引用长度超出了当前绑定大模型的上下文窗口限制，系统无法完整加载引用文本，仅保留了召回结果的元数据。 - 检索结果返回的段落中携带了非业务相关的内部标识字段。原因是提示词未明确要求过滤文档中的内部标识，导致大模型将无关字段纳入回答内容。
- 对话界面无法显示知识库中的图片附件。原因是未开启FastGPT的图片解析相关配置项，或上传的图片格式未被系统支持。
怎么确认配好了
- 发起包含具体监测参数的提问，核对回答中是否保留了原文的单位与字段名。
- 调整
recallTopK参数后，查看检索结果的条数是否符合预设的取值范围。 - 上传一份带图片的大气治理研报，测试对话界面是否能正常显示图片内容。
- 绑定自定义模型后，检查工作区与对话界面的模型配置是否一致，确认无缓存残留。
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。