这个品类的数据长什么样
电商服务研报的数据主要来自电商平台交易监测数据库、品牌方销售台账、第三方商贸零售研报机构公开文档。数据更新节奏分两类：核心交易类数据按日同步，行业趋势类研报按月度更新，专题赛道研报按需发布。单份研报文档结构包含标题、发布主体、发布日期、核心品类指标、用户行为数据、供应链参考数据，字段包含监测周期、品类销售额、用户访问频次、库存周转天数，对应单位分别为日、元、次/人、天。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
电商服务研报的日更交易数据要求多轮对话需限定检索时效范围，提示词需明确仅调用近指定周期的更新文档，防止返回过时数据。多维度品类指标字段要求多轮对话支持逐层细分追问，提示词需预设可调用的字段清单，避免模型生成未覆盖的指标。文档的摘要+详细板块结构要求提示词引导模型优先提取核心结论，再结合用户追问调取对应板块的详细内容，同时需控制上下文窗口长度，避免冗余信息干扰对话逻辑。此外，研报来源包含第三方机构文档，提示词需明确标注数据来源的引用规则，确保回复的可信度。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 电商研报单份文档平均长度较长，多轮对话需保留足够的历史交互与检索结果，避免上下文截断丢失关键信息 |
retrieve_top_k | 前6–8条 | 电商研报的细分赛道较多，过多召回会导致信息过载，过少则无法覆盖用户所需的细分数据 |
context_retrieve_time_range | 近30日 | 电商行业数据时效性强，近30日的更新数据可满足多数用户的实时分析需求 |
parse_chunk_size | 1500–2000 字符 | 电商研报的核心指标段落较长，合适的分段长度可保留指标的完整关联性，避免拆分破坏数据逻辑 |
rerank_top_n | 前3–4条 | 重排可过滤无关研报，保留最相关的内容，避免多轮对话中出现信息混乱 |
system_prompt_template | 预设电商研报检索模板，包含字段清单与引用规则 | 需明确限定模型可调用的研报字段，避免生成无关内容，同时规范数据来源的标注方式 |
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
- 现象为多轮对话返回的研报数据与当前提问无关，结果条数不符合预期。原因是未配置
retrieve_top_k参数的取值范围，导致召回了过多不相关的研报文档。 - 现象为嵌入的小程序对话页面顶部标题被自动修改且无法恢复。原因是未在嵌入代码中添加
custom_title配置项，平台默认加载了系统默认标题。 - 现象为AI回复中出现了预设字段外的研报指标。原因是系统提示词未明确限定可调用的字段清单，导致模型生成了未在知识库中收录的内容。
怎么确认配好了
- 发起一轮包含明确时效要求的提问，核对返回的研报发布日期是否符合预设的时效范围。
- 发起逐层细分的追问，核对模型是否仅调用预设的字段清单中的指标，未生成无关内容。
- 测试嵌入代码的标题配置，核对页面顶部显示的标题是否与自定义配置一致。
- 查看对话上下文记录，核对历史交互内容是否被完整保留且未出现冗余信息。
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。