这个品类的数据长什么样
煤化工相关数据主要来源于企业生产执行系统、企业资源计划系统、第三方行业公开数据库。更新节奏分为三类：生产实时数据每小时更新，销售台账数据每日更新，行业公开数据每季度更新。文档以结构化表格或CSV文件为主，部分现场数据为纸质扫描件转换的PDF格式。单条数据记录包含产地、采购批次、工艺参数、产品产量等15至20个字段，每个字段绑定明确物理单位，如反应温度为摄氏度、反应压力为兆帕、产品产量为吨。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
实时数据的更新频率要求多轮对话需限定上下文的有效时间范围，避免使用过期的生产参数影响营销内容准确性。字段多且绑定明确物理单位，提示词需明确要求模型识别并校验单位一致性，防止出现参数匹配错误。数据来源分散，多轮对话需先引导用户明确当前对话的数据源类型，避免混淆生产数据与销售数据。营销内容需结合具体产品参数，多轮对话需逐步细化用户需求，从大类产品到具体批次参数，确保生成的营销内容精准匹配用户场景。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 煤化工数据字段较多，多轮对话需保留多轮的参数要求与历史数据，避免上下文截断导致信息丢失 |
UPLOAD_FILE_MAX_SIZE | 500 MB | 煤化工的生产台账、销售报表等文件通常包含多批次历史数据，尺寸较大，需适配大文件上传 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 600 秒 | 大型结构化文件需较长时间解析多字段数据，避免因超时导致解析失败 |
召回条数 | 前 8–10 条 | 煤化工营销内容需结合具体产品参数，过多召回会导致上下文冗余，过少则无法覆盖用户需求 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 需精准匹配用户的产品参数需求，避免无关历史数据干扰生成结果 |
maxToken | 2000–3000 字符 | 营销内容需包含详细的参数说明与解决方案，过长的生成内容会导致信息冗余 |
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：镜像部署环境中，对话窗口上传煤化工生产台账或销售报表后无识别结果，无报错日志。原因：镜像部署时未挂载文件解析依赖的临时目录，导致解析后的文件数据无法被读取。
- 现象：4.6.9版本高级编排流程中，配置判断器后，后续AI对话节点无法获取初始用户问题。原因：未将判断器的输出变量绑定至AI对话节点的上下文输入参数。
- 现象：配置文件链接变量后，对话中无法正确调用关联的营销素材文档。原因：未在提示词中明确指定文件链接变量的调用格式，导致模型无法识别变量占位符。
怎么确认配好了
- 上传一份煤化工生产台账CSV文件，检查解析后的字段是否包含预设的参数类型与单位，核对字段匹配度。
- 发起多轮对话，依次提出不同批次的产品参数需求，检查上下文是否保留了前一轮的参数要求。
- 调整召回条数与相似度阈值参数，发起测试对话，检查返回的营销素材数量与相关性是否符合预期。
- 配置高级编排流程，触发判断器分支，检查后续AI对话节点是否能正确获取初始用户问题。
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。