这个品类的数据长什么样
服装家纺行业研报的数据主要来自中国服装协会、中国家纺协会的官方统计，上市服饰家纺企业的定期公告，以及第三方消费监测机构的终端销售数据。常规报告按季度发布，重大行业节点如秋冬订货会、换季促销周期后会追加专项调研文档。单篇研报文档结构通常包含行业整体供需概况、细分品类产销数据、线上线下渠道占比、头部品牌动态及上游原材料价格关联分析。文档内标准字段包括品类名称、产销规模单位、同比变化标识，其中面料类数据以万米为单位，终端服饰产品以万件为单位，家纺套件类以万套为单位。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
服装家纺研报的多源分散来源，要求引用溯源环节需绑定唯一标识，如协会报告的官方发布文号、上市企业公告的证券代码与公告编号，避免不同来源的同名称数据混淆。季度常规报告与专项调研文档的混合发布节奏，要求溯源系统自动识别文档发布时间戳，过滤超出业务周期的过期数据。细分品类多、单位差异大的文档结构，要求溯源字段需携带具体品类名称与计量单元，避免万米、万件、万套等单位混用导致的引用偏差。同时，研报中上游原材料关联分析的占比不低，需在溯源时标注数据所属的细分环节，确保引用的产销数据与原材料分析严格对应。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 | |||
|---|---|---|---|---|---|
retrieve_top_k | 前8-12条 | 服装家纺研报细分品类较多，需足够召回覆盖细分维度，同时避免过多冗余信息干扰溯源 | |||
chunk_size | 800-1200字符 | 服装家纺研报常包含长段落的产销数据，分段过长会丢失上下文关联，过短则会拆分完整的单位与品类字段 | |||
source_cite_format | `{doc_title} | {publish_time} | {doc_source} | {category_field}` | 需携带研报标题、发布时间、来源机构、细分品类四个核心溯源字段，匹配行业数据的多源多维度特征 |
filter_expired_days | 180天 | 服装家纺行业的周期特性，超过半年的研报数据时效性不足，需自动过滤过期文档 | |||
parse_metadata_fields | ["品类名称", "计量单位", "发布周期"] | 服装家纺研报的核心溯源字段为细分品类、计量单位与适用周期，需在解析时自动提取 | |||
rerank_top_n | 前5条 | 重排后保留最相关的5条溯源数据，既保证引用的准确性，又不会让对话内容过于冗长 |
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：检索后仅返回引用列表，无对应回答内容。原因：未配置回答生成所需的核心数据字段，或提取的元数据未包含研报中的有效业务信息，导致AI无法基于溯源数据生成完整回答。
- 现象：工作流中调用插件后触发代码运行报错，返回
400 Bad Request。原因：未按要求传递溯源所需的元数据字段，如未携带品类名称或计量单位，导致参数校验失败。 - 现象：召回的研报数据与当前查询的细分品类不匹配。原因：未开启元数据字段的品类校验，或
retrieve_top_k取值过大，导致召回了无关的其他细分品类研报。
怎么确认配好了
- 上传一篇服装家纺行业研报，查看解析后的元数据面板，确认预设的元数据字段已被正确提取。
- 发起一次针对具体细分品类的查询，检查返回的引用列表格式是否符合预设的
source_cite_format。 - 手动上传一份发布时间超过半年的旧研报，验证系统是否自动将其排除在召回范围外。
- 调整
retrieve_top_k的取值，发起多次查询，确认召回结果的数量与相关性符合预期。
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。