这个品类的数据长什么样
风电研报主要来自行业协会、券商研究所、电力设备厂商的公开研究报告。更新节奏为月度更新行业装机、利用小时等核心数据，季度发布深度产业链研报，政策出台时临时发布专项解读。文档结构包含政策摘要、装机数据、成本拆解、产业链上下游分析、项目案例等模块。核心字段包含装机容量、利用小时数、塔筒高度、叶片直径，以及发布机构、发布日期、政策文号等元数据，对应单位分别为GW、小时、米、米。
这些特征在「工作流编排」这一环带来什么约束
风电研报的高频更新要求工作流需配置定时触发节点，定期同步最新研报数据。长文档结构要求工作流需适配分段解析参数，避免核心专业数据被截断。多模块的内容拆分要求工作流需设置结果筛选节点，仅保留最终所需的整合内容。专业字段与单位要求工作流需配置参数校验环节，确保检索时匹配的单位与业务需求一致。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 风电研报单段深度内容较长，避免截断核心数据 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 300 秒 | 单篇风电研报页数较多，解析耗时超出通用文档配置 |
召回条数 | 前 8–10 条 | 风电研报涉及产业链多环节，需覆盖足够细分数据 |
相似度阈值 | 0.72–0.78 | 风电专业术语较多，需平衡召回精准度与覆盖范围 |
重排返回条数 | 前 3–5 条 | 风电核心数据集中在少数研报章节，避免冗余内容 |
定时触发周期 | 每周 1 次 | 风电行业数据月度更新，每周同步可覆盖最新内容 |
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：工作流中多个AI对话模块执行后，最终输出包含所有中间对话内容。原因：未添加结果筛选节点，未指定仅保留最后一个对话模块的输出结果。
- 现象：解析单篇超过40页的风电深度研报时，出现解析超时报错。原因：未调整
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS参数，使用默认配置无法覆盖长文档解析耗时。 - 现象：检索结果中混入新能源汽车等其他电力设备细分品类的研报内容。原因：
相似度阈值设置过低，未过滤非风电相关的专业术语匹配结果。
怎么确认配好了
- 执行单次工作流测试，查看输出结果仅包含最后一个AI对话模块的内容，确认结果筛选配置生效。
- 上传一篇超过40页的风电研报，查看解析任务状态无超时报错，确认超时参数配置合理。
- 输入风电专业问题，查看检索结果仅包含风电相关研报内容，确认相似度阈值与召回配置匹配业务需求。
- 查看知识库更新日志，确认定时触发任务按预设周期执行，确认触发周期配置正确。
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。