这个品类的数据长什么样
炼化研报数据主要来自行业协会公开报告、炼化企业季度披露文件、第三方行业咨询机构的专项调研。更新节奏随项目节点与行业例会调整，重大装置投产或调价节点会临时追加更新。文档多为结构化报表搭配文字分析，包含装置产能、原料配比、产品收率、单位能耗、月度加工量等字段，单位多采用吨/年、千克标煤/吨、元/吨等工业计量标准。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
炼化研报的结构化字段多且带有专属工业单位，要求模型接入时需配置专有术语的字段映射规则，避免数值与单位不匹配。非固定周期的更新节奏，要求配置灵活的数据源触发机制，适配临时追加的研报更新。文档长度跨度大，短则几页专项分析，长则数十页可研报告，需配置自适应分段参数，避免截断关键业务数据。工业单位存在区域差异，需配置前置的单位转换规则，确保模型识别统一的计量标准，避免跨区域报告的识别误差。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
PARSE_FIELD_MAPPING | {"产能": "装置设计产能", "能耗": "单位加工能耗"} | 适配炼化研报的专有字段命名习惯，让模型准确提取业务相关数据 |
maxContext | 8000–12000 字符 | 炼化研报单段分析或可研节选的长度通常覆盖该区间，避免截断核心信息 |
RECALL_TOP_K | 前 8–12 条 | 炼化研报的核心业务信息分布集中，过多召回会引入冗余的非关键内容 |
PROMPT_TEMPLATE | 固定行业专属提示词 | 强制模型使用炼化行业术语回答，避免通用术语混淆业务场景 |
SOURCE_TRIGGER_MODE | 事件触发 | 适配炼化研报非固定周期的更新节奏，替代固定定时拉取的低效模式 |
UNIT_CONVERSION_RULE | 按国标工业单位转换 | 统一炼化行业跨区域报告的计量标准，确保模型识别数值的一致性 |
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
- 调用模型接口后，返回结果未包含思维链中间过程，仅输出最终答案。未在模型接入配置中开启
enable_thought参数，导致接口未返回思维链内容。 - 在FastGPT 4.9.7版本中配置多渠道模型后，应用调用时无法选中指定的Deepseek渠道模型。未将渠道模型关联至应用的AI模型组，或渠道配置的API密钥未通过有效性校验。
- 解析炼化研报时出现字段为空的报错日志。未配置
PARSE_FIELD_MAPPING参数，模型无法识别研报中的专有字段，导致关键业务数据提取失败。
怎么确认配好了
- 发起单篇炼化研报的解析测试，检查提取的字段与单位是否与原文一致，确认字段映射与单位转换规则生效。
- 调用模型接口，验证是否返回预期的思维链内容（若已开启对应配置），确认
enable_thought参数配置正确。 - 配置多渠道模型后，进入应用的AI模型设置页面，确认目标渠道模型已出现在可选列表中，验证渠道关联逻辑生效。
- 提交不同长度的炼化研报，检查解析与召回结果是否符合业务预期，确认上下文长度与召回条数参数适配当前场景。
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。