这个品类的数据长什么样
焦炭相关数据主要来自国内主产区矿山台账、沿海港口现货交易系统、期货交割仓库记录及行业协会监测数据库。更新节奏分为多个维度：现货交易价格每日更新，期货结算价随交易日更新，行业供需监测周报每周发布，月度行业分析报告每月更新。常见数据格式为结构化表格或CSV文件，包含产地、焦炭等级、固定碳含量、硫含量、采购价、库存量等字段，单位分别为中文产地名、字母分级、质量分数、mg/kg、元/吨、吨。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
数据来源分散且更新节奏差异大，多轮对话需明确不同渠道数据的调用优先级，避免返回过时信息。结构化的表格与CSV文档格式，要求提示词中指定字段匹配规则，确保AI能精准提取对应等级、产地的焦炭数据。多类单位共存的字段，需在提示词中预设单位统一逻辑，避免输出混淆。大体积数据文件的处理，要求对话系统适配长文档解析与批量数据读取，防止因数据量过大导致对话中断或超时。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 1000 MB | 适配15000行Excel、10万中文字档等大体积焦炭数据文件的上传需求 |
maxContext | 8000–12000 字符 | 容纳多轮对话历史及解析后的多组焦炭数据片段，避免上下文溢出 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 覆盖大体积CSV或文本文档的完整解析流程，避免中途超时中断 |
召回条数 | 前 8–10 条 | 精准覆盖用户提及的焦炭等级、产地等多维度查询需求，同时控制上下文负载 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 精准匹配用户指定的焦炭属性，过滤无关数据召回，提升对话效率 |
重排返回条数 | 前 5 条 | 聚焦核心营销所需的焦炭数据指标，确保输出内容简洁且符合信息密度要求 |
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：通过对话接口上传大体积焦炭数据文件时，返回
413 Request Entity Too Large错误。原因：未调整UPLOAD_FILE_MAX_SIZE参数至适配大体积文件的取值。 - 现象：搜索知识库后AI对话输出耗时超过30秒。原因：
maxContext取值过大或召回条数设置过高，导致上下文加载与数据召回的计算量过载。 - 现象：调用MCP工具生成焦炭营销内容时，配图显示不完整。原因：提示词未明确适配营销场景的图片尺寸规范，或未配置MCP工具的图片输出参数。
怎么确认配好了
- 上传测试用的大体积Excel或文本文档，检查接口返回状态码是否正常，确认
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE配置符合当前数据规模。 - 发起多轮对话查询焦炭的等级、价格等字段，核对AI输出的单位是否统一，确认提示词中的单位规则已生效。
- 模拟多轮交互场景，测试不同数据来源的信息调用优先级，确认输出的信息为最新更新的内容。
- 调用MCP工具生成营销内容，检查配图展示效果，确认提示词与MCP配置的参数匹配。
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。