这个品类的数据长什么样
热力行业研报的数据来源包括国家能源派出机构、地方住建部门供热统计、专业能源咨询机构的调研数据。更新节奏为月度更新基础运行数据，季度更新行业分析文档，年度更新长期规划内容。文档结构包含摘要、核心运行指标、供需分析、政策解读模块，核心字段包括供热负荷、单位供热能耗、管网热损耗量、供热覆盖服务范围，对应单位分别为兆瓦、千克每吉焦、吉焦、平方公里。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
热力研报包含大量专业能源术语与精准数值指标，要求模型能准确关联指标与分析结论，因此需配置领域适配的上下文参数与知识库关联规则。多更新频率的数据源并存，需区分配置增量与全量拉取任务的调度规则。单篇研报篇幅较长，需调整文档分段与解析超时参数以保留完整信息。行业数据的指标单位统一要求严格，需配置字段校验规则确保输出与原始数据一致。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 热力研报核心分析段平均长度较长，需预留足够上下文保留指标关联逻辑 |
recallTopK | 前 8–12 条 | 热力领域相关研报数量适中，过多召回会引入无关分析，过少则遗漏关键数据 |
rerankReturnCount | 前 3–5 条 | 重排环节需聚焦最相关的专业指标分析，避免冗余信息干扰模型推理 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 单篇长研报需处理大量表格与文本段落，预留足够解析时长 |
scheduleCron | 0 0 2 * * * | 适配月度更新的基础数据每日增量同步、季度研报全量更新的节奏 |
apiRequestTimeout | 60 秒 | 大模型需处理专业术语解析与长上下文推理，避免超时中断请求 |
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：调用大模型返回
400 Bad Request，提示输入文本长度超限。原因：未根据热力研报的长文档特征调整maxContext参数，导致输入内容超出模型支持的上下文长度。 - 现象：配置本地重排模型后界面显示请求错误，返回
Connection refused。原因：Linux部署环境中未开放重排模型的监听端口，或FastGPT配置中未正确填写本地模型的API地址与端口。 - 现象：并发请求上升时，系统返回
MongoDB query timeout，模型回答延时显著增加。原因：未限制apiRequestConcurrentLimit参数的并发数量，导致MongoDB连接池被耗尽，无法及时处理查询与写入请求。
怎么确认配好了
- 上传单篇热力行业研报，检查解析后的文本是否完整保留核心指标与分析逻辑，确认解析超时配置适配文档长度。
- 发起多轮连续检索请求，观察是否出现超时或报错，确认请求超时与并发限制参数适配当前业务负载。
- 验证定时拉取任务的触发日志，确认任务按照预期节奏同步最新研报数据。
- 测试本地重排模型的接口连通性，确认FastGPT配置的模型地址与端口可正常访问。
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。