这个品类的数据长什么样
鞋类研报数据主要来自券商金融行业研报中的纺织服饰板块、专业金融终端的纺织服饰细分行业监测数据库、上市鞋类品牌的公开财报。更新节奏随发布主体不同有所区分，券商研报随财报季发布，金融终端监测数据多为月度更新，品牌财报按季度披露。文档多为PDF或网页格式，包含细分品类出货量、原材料成本、渠道营收、库存周转等字段，单位分别为万双、元/千克、万元、天，部分文档附带供应链上下游的结构化表格。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
鞋类研报的细分品类较多，多轮对话中需持续锁定目标品类，否则模型易混淆不同鞋类的供需数据。不同来源的数据更新周期差异较大，多轮对话中需引导用户明确指定数据的时间范围，避免调用过时信息。字段单位存在多种类型，多轮对话中需统一单位表述，避免模型出现单位混淆的回复。部分研报包含上下游供应链数据，需引导用户明确查询方向，避免返回无关的跨环节信息。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 鞋类研报单篇长度较长，多轮对话需保留多轮上下文且避免窗口溢出 |
召回条数 | 前6–8 条 | 鞋类研报细分品类多，过多召回会导致上下文冗余，过少则无法覆盖相关细分数据 |
相似度阈值 | 0.72–0.78 | 鞋类研报存在大量细分术语，阈值过低会引入无关数据，过高会遗漏相关研报 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 部分鞋类研报包含大量结构化表格，解析耗时较长 |
rerank_top_n | 前3–4 条 | 重排后保留最相关的细分品类研报数据，提升回复精准度 |
系统提示词模板 | 仅基于提供的鞋类研报数据回答，明确标注数据来源的研报发布时间，统一使用万双、元/千克、万元、天作为单位 | 鞋类研报单位多样，需统一表述避免混淆，同时明确数据时效性 |
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：工作流执行后展示多个对话节点的输出结果。原因：未配置工作流的节点输出过滤规则，仅保留最后一个节点的输出。
- 现象：接入外部对话渠道后，回复内容携带大量#、*等未渲染符号。原因：未配置回复内容的Markdown格式过滤，渠道无法正确解析原生Markdown语法。
- 现象：本地部署场景下，知识库上传的图片链接无法在对话回复中展示。原因：未将图片链接配置为可公开访问的URL，或未开启知识库图片解析的相关开关。
怎么确认配好了
- 发起两轮以上针对不同鞋类细分品类的提问，核对回复中是否保持一致的单位表述与品类锁定。
- 检查外部渠道的回复内容，确认未携带未渲染的Markdown符号。
- 调用对话接口，查看返回结果中是否包含知识库引用的相关标识字段。
- 上传包含图片的鞋类研报文件，发起对话核对图片链接可正常加载。
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。