这个品类的数据长什么样
投资平台的研报数据主要来自券商、公募基金、行业协会发布的公开研究报告。更新节奏随报告类型变化，短期点评报告在交易日实时更新，行业深度报告按周更新，季度策略报告按月更新。文档结构包含标题、发布机构、发布时间、投资评级、核心财务指标、行业分类、正文分析等字段，部分长研报转写后文本长度较长，结构化字段带有明确单位，如每股收益的单位为元，市盈率的单位为倍。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
研报的结构化与非混合数据特征，要求模型接入时同时支持结构化字段抽取和非结构化文本问答。高频更新的数据源要求配置准实时的召回逻辑，避免缓存过期导致返回旧数据。长文本内容要求上下文窗口配置适配单篇研报的长度，防止核心分析内容被截断。特定单位的结构化字段要求模型输出严格匹配单位格式，避免数据失真影响投资决策。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000-12000 字符 | 适配单篇长研报的平均文本长度，避免截断核心分析内容 |
streamOutput | false | 避免流式输出导致的Markdown表格截断，保证完整展示结构化研报数据 |
recallTopK | 前10-15条 | 覆盖不同机构的研报观点，同时避免返回过多冗余内容 |
rerankThreshold | 0.75 | 过滤低相关性的研报，保留与提问匹配度较高的内容 |
parseTimeout | 600 秒 | 适配长研报的解析耗时，防止因超时导致解析失败 |
outputFormat | markdown | 支持结构化数据以表格形式展示，提升研报内容的可读性 |
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：模型以Markdown表格输出研报结构化数据时，内容被截断，对话末尾显示
...[hide 38432 char]。原因：开启了流式输出模式，逐块返回的内容无法完整拼接长表格，触发了平台的截断缓存机制。 - 现象：调用模型后返回的研报数据中，核心财务指标的单位缺失或错误。原因：未配置结构化字段的单位映射规则，模型未识别研报中的单位字段，导致输出数据失真。
- 现象：检索返回的研报数量远低于预期，且更新滞后。原因：召回条数配置过低，且未设置按发布日期过滤的参数，导致旧数据优先被召回。
怎么确认配好了
- 上传一篇超过5000字符的研报，查看模型返回结果是否完整展示正文与结构化表格，无截断提示。
- 发起包含明确单位的提问，比如“2024年Q3某券商对新能源行业的研报中，宁德时代的目标价是多少”，检查返回结果是否包含正确的数值与单位。
- 查看平台的召回日志，确认返回的研报发布日期为最近7个交易日内，符合更新频率要求。
- 检查后台的模型调用日志，确认所有配置参数均已正确加载，无参数缺失或错误的提示。
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。