这个品类的数据长什么样
行情数据多来自交易所官方API、合规行情服务商接口，更新节奏随标的类型变化，个股逐笔或秒级推送，指数类多为分钟级更新。单条数据为结构化文档，包含标的代码、标的名称、最新成交价、涨跌幅、成交量、成交额、数据生成时间戳等字段。价格单位为人民币元，成交量单位为股或交易手数，成交额单位为人民币元，时间戳采用ISO 8601格式。
这些特征在「模型接入与配置」这一环带来什么约束
行情数据的结构化属性要求模型接入时需支持结构化字段的精准匹配与抽取，避免非结构化解析带来的误差。高频更新特性要求配置中设置较短的缓存过期时间，防止返回过时的行情数据。多字段的复杂结构要求配置项需支持指定召回字段范围，避免无关字段干扰检索结果的精度。同时，个股逐笔更新的数据量较大，需限制单次检索的返回条数，防止上下文过载影响模型生成效果。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前3-8条 | 单条行情数据信息简洁，过多召回会导致上下文冗余，过少则无法覆盖有效检索需求 |
相似度阈值 | 0.75-0.90 | 行情数据字段精准，过高阈值会过滤有效匹配结果，过低则引入无关干扰项 |
maxContext | 800-1200字符 | 单条行情数据较短，结合多条召回结果后需控制总上下文长度，适配多数大模型的输入限制 |
PARSE_FIELD_WHITELIST | ["标的代码","最新成交价","涨跌幅","时间戳"] | 限定检索字段范围，避免无关字段干扰匹配精度，聚焦用户关心的核心行情信息 |
CACHE_EXPIRE_SECONDS | 60-300秒 | 匹配行情数据的更新频率，平衡实时性与接口调用的成本开销 |
embedding模型类型 | 文本匹配专用embedding模型 | 行情数据为结构化字段，需精准的语义匹配能力，适配字段级的检索需求 |
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：检索返回的相似度数值异常（如达到10000+），原因：未为结构化行情数据选择适配的embedding模型，或未正确配置embedding的输入字段范围。
- 现象：局域网部署的自定义模型无法正常调用，返回状态码401的认证失败提示，原因：未正确填写
CHAT_API_KEY参数，或未配置模型所在机器的接口访问白名单。 - 现象：模型生成的行情解读内容无法通过工作流模块二次处理后输出到对话框，原因：未将AI对话模块的输出端口连接到后续处理节点，或未开启工作流的对话框输出绑定。
怎么确认配好了
- 输入单条行情标的的关键词，核对检索返回结果是否包含配置的白名单字段。
- 查看系统日志，确认模型调用的响应时间符合配置的超时设置，无频繁超时报错。
- 调整相似度阈值，观察检索结果的匹配精度变化是否符合预期。
- 触发一次高频行情数据的检索，确认返回结果的更新时间与实际数据源的更新节奏匹配。
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。