这个品类的数据长什么样
航空机场研报的数据主要来自民航局官方月度通报、机场集团年度年报、国际航空运输协会行业报告及券商细分研报。更新节奏覆盖月度客流起降数据、季度营收动态、年度完整分析报告，以及不定期的政策影响解读。文档结构包含起降架次、客座率、旅客吞吐量、非航收入占比等核心字段，对应单位分别为架次、百分比、人次、百分比。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
多源数据的接入需要适配不同格式与权限要求，要求配置灵活的数据源绑定规则。不同更新频率的内容需要对应增量召回的参数调整，避免重复加载过时数据。专属字段与单位的存在，要求模型能精准识别行业术语，需在系统提示中明确字段规则。长文档与细分数据的组合，会增加解析与推理的耗时，需要调整超时与上下文窗口参数。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunkSize | 800–1200 字符 | 航空机场研报包含长句的营收分析与细分数据，过长会导致上下文碎片化，过短会丢失字段关联 |
recallTopK | 前10–15 条 | 研报中同一指标可能分散在多篇文档中，需要足够召回量覆盖关联数据 |
similarityThreshold | 0.72–0.78 | 航空机场研报的细分字段语义相似度较高，阈值过低会引入无关文档 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300–600 秒 | 大型机场年报或合集研报解析耗时较长，默认超时时间不足 |
systemPrompt | 加入「需准确识别起降架次、客座率、吞吐量、非航收入等航空机场专属字段及对应单位」 | 研报中存在大量行业专属术语与单位，需模型精准匹配 |
maxRetryTimes | 2–3 次 | 多源研报接入时偶发的接口超时，重试可降低失败率 |
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：模型调用后返回时间超过5分钟，界面显示超时。原因：未调整
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS与模型推理超时参数，航空机场研报的长文档解析与多字段推理占用更多计算资源。 - 现象：工作流对话显示失败，但模型后台有响应日志。原因：工作流节点未绑定正确的模型接入密钥，或未配置模型实例的工作流绑定规则，导致工作流无法调用已验证的模型实例。
- 现象：召回结果中出现无关的公路客运数据，未包含机场起降数据。原因：
similarityThreshold设置过低，或未在systemPrompt中指定航空机场专属字段，导致模型混淆同类交通行业术语。
怎么确认配好了
- 上传单份机场年报文档，检查解析后的文本块是否保留了起降架次、非航收入等专属字段，确认解析逻辑符合配置要求。
- 发起包含特定机场指标的查询，核对召回结果的条数是否符合预设配置，确认召回规则生效。
- 触发多次连续查询，记录平均返回时间，调整超时与推理参数，确保超时率符合业务预期。
- 切换不同来源的研报文档，检查是否能正常解析不同格式的文件，确认多源接入配置无误。
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。