这个品类的数据长什么样
水务研报数据主要来自券商公用事业行业研究报告、城镇水务行业协会公开运营数据、水务上市企业定期披露文件。更新节奏为券商研报随行业季度、半年度报告发布周期更新，行业运营数据按月度或季度更新。文档结构包含研报标题、发布主体、发布时间、核心运营数据条目、业务分析内容、政策关联说明。字段包含供水处理规模、管网总长度、污水处理量、项目投资金额等，对应单位分别为万立方米/日、公里、万吨、万元。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
水务研报的具象指标属性要求多轮对话需精准锚定用户提及的供水规模、管网长度等具体字段，避免泛化匹配导致的信息偏差。高频更新的特性要求对话上下文自动过滤过期数据，确保引用内容的时效性符合行业数据更新节奏。多政策关联的文档结构需要提示词预设政策导向与具体项目数据的衔接逻辑，辅助跨模块信息整合。多样的单位类型要求提示词明确指定指标与对应单位的绑定规则，防止出现计量维度混淆的回复。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前10-15条 | 水务研报单篇内容较长，需召回足够数量的相关段落覆盖多轮提问的潜在关联指标，同时避免冗余信息干扰 |
相似度阈值 | 0.75-0.85 | 水务指标字段辨识度较高，阈值过低会引入无关研报段落，过高则可能遗漏细分场景下的关联内容 |
maxContext | 前6轮对话历史 | 水务研报多轮提问常围绕单一场景的多指标展开，6轮上下文可覆盖完整的提问链路，同时避免过长上下文导致的模型推理延迟 |
分段长度 | 800-1200字符 | 水务研报的指标段落多为紧凑的结构化内容，该分段长度可保留完整的指标-分析关联，同时适配模型的上下文窗口限制 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120秒 | 单篇水务研报文档体积较大，包含多组结构化指标数据，需足够的解析时间完成字段提取与分段处理 |
重排返回条数 | 前5条 | 重排后筛选最相关的研报片段，适配多轮对话中用户逐步聚焦具体指标的交互逻辑 |
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：工作流中插入的AI对话节点输出内容被拼接至最终回复中。原因：未配置工作流的节点输出过滤规则，导致中间步骤的临时结果未被截断。
- 现象：API调用对话接口时，返回结果中包含研报文档的原始标题冗余信息。原因：未在提示词中指定仅返回指标相关内容，或未配置知识库召回的内容过滤字段。
- 现象：多轮对话中出现同一指标的单位混淆回复。原因：未在提示词中绑定指标与对应单位的映射规则，导致模型匹配错误的计量方式。
怎么确认配好了
- 发起包含多个水务指标的连续提问，核对回复中是否仅包含与提问相关的研报内容，无冗余的中间步骤信息。
- 查看对话日志，确认召回的研报段落均为近7天内更新的内容，无过期数据。
- 调用API接口，核对返回结果的字段与预设的指标单位匹配，无混淆情况。
- 调整单轮提问的聚焦方向，确认多轮对话可连贯衔接不同指标的查询逻辑。
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。