这个品类的数据长什么样
热力研报数据主要来源于公用事业行业协会、热力供应企业公开财报、地方能源监管部门月度运营通报及第三方行业研究机构报告。更新以月度为周期更新核心运营数据，每季度发布深度分析研报，每年更新全年行业总结报告。文档结构包含热力供应总量、管网损耗率、居民供暖覆盖率、单位供热成本等核心字段，字段单位涵盖吉焦、平方米、元/吉焦等专业计量标准，部分跨区域研报还会包含不同城市的统计口径对比数据。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
热力研报的专业字段多且单位口径存在差异，多轮对话需逐步引导用户明确具体指标与统计口径，避免因术语歧义导致回答偏差。长文档结构要求上下文窗口需预留足够空间保留多轮交互的历史信息，同时需限制无意义的冗余上下文。高频更新的数据要求提示词需指定数据的时间范围，确保召回的研报为最新版本。不同维度的关联数据需在多轮对话中逐步关联，避免一次性输出过多信息导致用户理解困难。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 热力研报单篇文档长度较长，多轮对话需保留上下文但避免窗口溢出 |
召回条数 | 前6–8 条 | 热力行业研报涉及多维度细分指标，需召回足够覆盖细分场景的文档 |
相似度阈值 | 0.72–0.80 | 热力行业术语专业度较高，需平衡召回精准度与覆盖范围 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 大型热力研报文档包含多组关联数据，解析耗时较长 |
分段长度 | 800–1000 字符 | 热力研报段落包含多组关联指标，分段需保留数据关联性 |
WORKFLOW_OUTPUT_LAST_NODE | 开启 | 多AI对话模块场景下，仅需保留最终节点的对话输出结果 |
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：知识库回答出现截断，且简单模式对话可正常输出。原因：未调整
maxContext参数适配热力研报长文档上下文，导致窗口溢出截断内容。 - 现象：导入热力研报文档时返回500错误。原因：在
fastgpt 4.8.10版本中，未设置合理的PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS，或通过ollama部署的bge向量模型未配置正确的模型加载路径。 - 现象：工作流中多个AI对话模块的结果全部输出。原因：未开启
WORKFLOW_OUTPUT_LAST_NODE配置，未限制仅保留最终节点的对话输出结果。
怎么确认配好了
- 上传单篇10页以上的热力研报文档，检查解析后分段长度是否符合预设的
分段长度要求。 - 发起包含多组热力行业指标的多轮提问，核对上下文是否被完整保留且未出现内容截断。
- 测试导入批量热力研报文档，确认解析耗时未超过
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS设置的时长。 - 配置包含多个AI对话节点的工作流，触发运行后确认仅输出最后一个节点的对话结果。
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。