这个品类的数据长什么样
酒店餐饮类研报数据主要来自公开行业调研机构报告、连锁品牌季度财报、地方餐饮与住宿行业协会月度统计、头部品牌公开运营披露。更新节奏差异较大，财报类按季度更新，行业协会统计为月度，专项研报无固定周期。文档结构多包含区域市场规模、单店营收、客单价、翻台率、入住率等字段，单位涉及人民币元、人次、间夜、百分比等。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
数据来源分散且更新周期差异明显，要求溯源环节需准确匹配不同数据源的标识体系，避免混淆不同机构发布的同类数据。财报类数据的季度更新节奏，要求溯源时标注报告发布时间与财报周期，防止引用过期的历史数据。多维度细分字段的存在，要求溯源信息需精准指向文档内具体章节或附注段落，不能仅提供文件名，确保引用的具体内容可被核对。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前10–15条 | 酒店餐饮研报包含多细分维度，需足够召回量覆盖区域、单店等多类数据 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 细分字段（如客单价、翻台率）语义差异较小，需较高阈值过滤无关召回结果 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 单篇研报可能包含多页细分数据，需足够解析时长完成完整文本提取 |
分段长度 | 800–1200 字符 | 研报内数据分析段落较长，分段过长会破坏数据上下文关联，过短则丢失字段关联性 |
引用源显示字段 | 报告标题、发布机构、发布时间、文档页码 | 匹配酒店餐饮研报溯源的多维度标识需求，确保引用内容可精准核对 |
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
- 返回结果的引用源字段为空。原因是未配置
引用源显示字段的必填项，仅启用基础召回功能未开启溯源展示配置。 - 召回结果包含过期的季度财报数据。原因是未设置
文档更新时间过滤参数，未限定仅召回近12个月内的研报与财报文档。 - 调用时无法正确引用知识库中的细分字段变量。原因是未将研报中的客单价、翻台率等字段配置为可抽取的知识库变量，仅导入原始文档未开启字段抽取功能。
怎么确认配好了
- 上传一篇酒店餐饮研报文档，启动检索后查看返回结果的引用源区域，确认显示预设的报告标题、发布机构等字段。
- 输入包含区域客单价的查询词，检查召回结果的相似度分值是否落在预设区间内。
- 上传一份季度财报文档，检索后确认引用源标注了财报发布周期与时间，未出现过期数据。
- 查看知识库磁盘占用统计页面，确认统计内容包含原文件、分割后的文件块与嵌入向量三类数据。
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。