这个品类的数据长什么样
招标公告数据来自政府采购公共服务平台、各省市公共资源交易中心、金融机构内部招标采购平台。更新随对应招标项目的发布节奏推进，工作日更新频次较高，部分行业项目会集中发布。文档包含项目编号、招标人信息、项目预算、招标范围、资质要求、递交截止时间等固定字段，部分公告附带招标文件下载链接。预算字段以万元为单位，时间字段采用公历年月日格式，标段编号采用字母加数字的组合格式。
这些特征在「向量模型与索引」这一环带来什么约束
不同来源的招标公告格式存在差异，部分平台的字段顺序、标题层级不一致，导致自动分块时需要适配多样的结构。更新节奏的不确定性要求索引支持增量更新与批量重建，避免全量索引的资源浪费。核心字段（如资质要求、预算）的重要性高于其他内容，需要在嵌入与索引阶段区分权重。部分公告附带的附件链接需要单独处理，与文本内容关联嵌入。时效性要求过期的招标公告需要从索引中自动移除，避免无效召回。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
chunk_size | 800–1200 字符 | 适配招标公告中核心条款（如资质要求、招标范围）的长度，避免分块割裂关键信息 |
chunk_overlap | 100–150 字符 | 保留分块间的上下文关联，防止跨块的逻辑被截断 |
max_parsing_depth | 3 | 匹配招标公告的多级标题结构，准确识别段落边界 |
embedding_model | 按业务场景选用 | 仅处理文本内容时选用通用文本嵌入模型，需关联附件内容时选用多模态嵌入模型 |
recall_count | 8–12 条 | 覆盖招标公告的多维度匹配需求，避免召回过少遗漏有效信息 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 过滤低匹配度的无关公告，保证召回结果的相关性 |
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：接入多模态嵌入模型时测试失败，返回包含
Invalid的错误报文。原因：未正确配置模型的访问权限参数，或选用的嵌入模型与当前平台的向量索引维度不匹配。 - 现象：批量重建索引时出现请求超时或结果为空。原因：未设置合理的
index_batch_size，一次性加载过多招标公告数据超出接口处理上限。 - 现象：分块后的文档无法正确关联到招标公告的核心字段。原因：未将
max_parsing_depth设置为适配多级标题的数值，导致段落识别错误，分块内容偏离核心信息。
怎么确认配好了
- 上传一份标准招标公告，查看分块预览界面，确认分块未割裂资质要求、招标范围等核心内容。
- 输入包含项目编号、预算范围的检索词，核对召回结果的匹配度是否符合预设标准。
- 执行全量重建索引操作，检查任务执行日志无异常报错。
- 迁移老向量库数据后，随机抽取样本验证嵌入向量的维度与新配置一致。
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。