这个品类的数据长什么样
融资租赁研报数据主要来源于国内融资租赁行业协会公开报告、持牌租赁公司的年度信息披露文件、监管部门发布的行业运行简报、专业咨询机构的专项分析文档。公开披露类文件按季度更新，专项研报按需发布，行业简报按月更新。文档通常包含项目概况、交易结构、财务测算、风险提示、行业对标模块，核心字段包括融资金额、租赁期限、还款周期、租赁物类别、承租人所属行业，对应单位分别为万元、月、次、通用类别名称、国民经济行业分类大类。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源分散且更新节奏不一致，需要在多轮对话中先明确用户所需数据的时间范围与发布渠道类型，避免调用过时或不匹配的内容。核心字段的分类逻辑与通用行业研报存在差异，例如承租人所属行业需对齐国民经济行业分类大类，需在初始提示词中明确字段定义，减少后续修正次数。单篇研报的财务测算模块内容较长，需限制上下文召回的总长度，避免超出模型处理上限。部分专项研报仅覆盖特定租赁物类型，需在对话初始阶段引导用户确认关注的租赁物类别，缩小检索范围。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前8–12条 | 融资租赁研报单篇核心内容较长，过多召回会超出模型上下文上限，过少则无法覆盖所需的项目或行业信息 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 融资租赁研报包含大量专业术语与特定业务逻辑，需保证召回内容与查询的语义匹配度，避免引入无关通用行业内容 |
maxContext | 6000–8000 字符 | 单篇研报的财务测算、交易结构模块内容较长，需平衡上下文长度与模型处理能力，避免截断关键信息 |
promptTemplate | 自定义模板，包含“仅基于提供的研报内容回答，若无法匹配则说明未检索到对应信息”的约束 | 明确限定模型仅使用召回的研报数据生成回答，避免调用外部无关知识，保证回答的准确性 |
globalVariable | 预设“承租人行业分类规则”“研报更新周期”等固定变量 | 统一传递行业通用规则，减少多轮对话中重复的提示词内容，降低配置复杂度 |
分段长度 | 1000–1500 字符 | 融资租赁研报的专业段落较长，分段长度适配专业术语的完整性，避免拆分破坏业务逻辑 |
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AI对话节点后，全局变量未按预期替换到提示词中。原因：未在提示词模板中正确使用
{{变量名}}语法，或全局变量的命名包含特殊字符导致解析失败。 - 现象：多次调用后出现
chat:LLM_model_response_empty报错，返回内容为空。原因：召回的研报内容与查询的匹配度过低，或模型未接收到足够的有效上下文，无法生成有效回答。 - 现象：AI输出内容末尾出现半角引用号乱码，后续自动修正为引号。原因：文档分段时未正确处理段落末尾的标点符号，导致模型接收到不完整的标点上下文，生成异常格式内容。
怎么确认配好了
- 发起单轮专业查询，验证召回的研报内容是否包含查询关键词，调整对应配置项直至召回内容匹配业务需求。
- 输入包含全局变量的测试查询，检查提示词模板是否正确替换变量内容，确认变量传递逻辑正常。
- 触发多次对话调用，观察是否出现
chat:LLM_model_response_empty报错，排查上下文长度与召回规则的配置合理性。 - 导出单段召回的研报内容，检查分段后的段落是否保留完整的专业术语与标点，验证分段配置的效果。
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。