这个品类的数据长什么样
航天装备研报主要来自军工行业咨询机构、航天院所公开报告、上市公司定期公告及行业展会披露资料，主要服务于金融机构军工赛道的投研分析场景。更新节奏随重大型号节点波动，常规季度更新，型号立项、首飞、交付阶段会追加专项报告。文档多为PDF格式，包含型号性能参数、研制进度、配套供应链、行业政策解读等模块，字段多带明确单位，如运载能力（吨）、轨道高度（千米）、研制周期（月）。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
航天装备研报的参数带明确单位特征，且服务于金融投研场景，要求多轮对话需识别并校验单位一致性，避免出现单位混淆导致的投研错误。研报更新随型号节点波动的特征，要求提示词需引导金融投研用户明确指定目标型号及对应时间节点，同时适配知识库的增量更新逻辑。文档包含大量结构化参数表格的特征，要求多轮对话支持精准提取特定字段，避免泛化回答影响投研决策。数据源多样的特征，要求提示词需明确指定优先采信的数据源类型，减少口径冲突。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 航天装备研报单篇常含多页参数表格，需保留足够上下文用于多轮参数校验 |
recallTopK | 前 8–12 条 | 航天装备研报的参数关联性强，需覆盖同型号不同维度的报告内容 |
chunkSize | 1000–1500 字符 | 航天装备研报的参数表格常跨段落，分段需保留表格结构完整性 |
parseTimeout | 120 秒 | 航天装备研报常含高清矢量图表，解析耗时高于通用文档 |
similarityThreshold | 0.75–0.85 | 航天装备研报的专业术语辨识度高，需过滤低关联的召回结果 |
streamResponse | 开启 | 航天装备研报内容较长，流式输出可降低金融投研用户的等待感知 |
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：对话日志未保留历史交互内容。原因：未开启
dialogueLogRetention配置项，导致会话数据自动清除。 - 现象：工作流执行至知识库搜索后直接终止，无报错提示。原因：未配置
recallTopK的最小召回条数阈值，当搜索结果为空时工作流未触发后续AI对话节点。 - 现象：AI对话输出内容未进入后续处理模块。原因：未开启
dialogueOutputPassthrough配置项，导致仅原生AI对话节点可直接输出至对话框。
怎么确认配好了
- 上传1-2篇航天装备研报，执行解析任务，核对解析耗时是否符合配置的取值范围。
- 发起包含明确参数要求的多轮对话，核对召回结果的条数是否匹配配置的取值。
- 配置工作流串联知识库搜索与AI对话节点，发起测试请求，确认工作流可完整执行至收尾环节。
- 调用API对话接口，验证是否返回流式数据，确认
streamResponse配置项已正确开启。
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。