这个品类的数据长什么样
电力营销内容的数据来源包括电力企业内部营销管理系统、用电客户咨询工单、省级电价政策公告、线下服务记录。更新节奏方面，电价政策类文档按政策发布节点或季度更新，工单与客户行为数据按日汇总更新。文档结构包含结构化字段（如客户用电地址、用电容量、申请业务类型）与非结构化的咨询对话、政策解读文本。特有字段包括用电容量（单位：千伏安）、电价档位（单位：元/千瓦时）、服务响应时效（单位：小时）。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
电力营销数据的结构化与非结构化混合特征，要求多轮对话上下文召回时需同时匹配业务字段与文本语义，避免返回错误的用电容量、电价档位等数值。政策类数据的定期更新属性，要求提示词中加入生效时间校验逻辑，防止调用过期的电价政策。实时产生的客户工单数据，要求多轮对话上下文窗口需支持按会话时间过滤，仅召回当前咨询周期内的有效历史，避免跨会话的无关信息干扰。同时电力营销内容涉及合规要求，提示词需明确限定模型仅使用知识库内的官方授权内容，禁止生成未备案的营销话术。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 令牌 | 电力营销对话常包含用电参数、政策文本，需适配长上下文需求，避免截断关键业务信息 |
recall_top_k | 前6条 | 平衡召回精度与上下文长度，匹配电力营销高频咨询场景，避免过多冗余信息干扰 |
similarity_threshold | 0.75–0.85 | 电力业务字段（如用电容量）需严格匹配，阈值过低易返回无关政策，过高可能遗漏有效内容 |
context_time_window | 近7天 | 过滤过期的历史工单与政策，适配电力营销数据的更新节奏，避免调用过时的电价信息 |
llm_prompt_template | 按实测标定 | 需强制限定模型仅使用知识库内容，明确要求业务字段匹配对应单位，例如「仅回复知识库内的官方电价，用电容量单位需为千伏安」 |
speech_file_max_size | 50 MB | 适配电力营销场景下的语音咨询文件，避免过大文件导致解析超时 |
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：自定义模型与简易应用的回复内容存在差异，无明确报错提示。原因：未统一配置
llm_prompt_template与context_time_window参数，不同工作区的规则设置不匹配。 - 现象：LLM生成未在知识库内的电价或服务内容，提示词限定无效。原因：提示词未明确要求仅调用知识库授权内容，未校验业务字段的官方来源。
- 现象：语音咨询文件上传后无法解析，或多轮对话仅保留单次会话内容。原因：未开启
speech_recognition_enabled配置，或错误设置recall_top_k为过小的数值，未保留跨轮次的有效上下文。
怎么确认配好了
- 进入多个关联工作区，输入相同的电力营销咨询问题，核对模型回复内容是否统一。
- 输入未在知识库内的业务问题，核对模型是否仅提示无法获取有效信息，未生成未授权内容。
- 上传符合格式的语音文件，核对界面是否显示解析成功并生成对应文本。
- 输入包含历史业务字段的咨询问题，核对模型是否能够关联跨轮次的有效上下文信息。
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。