这个品类的数据长什么样
焦煤相关财报数据来源包括煤炭行业月度统计资料、焦煤主产区供需监测报告、上市煤企定期披露报告及大宗商品现货报价数据。更新节奏为行业资料每月更新，上市企业财报按季度、年度披露，现货报价数据每日更新。文档多为PDF格式，行业报告包含产量、销量、均价、港口库存、进出口量等字段，单位多为万吨、元/吨；上市企业财报则包含营收、成本、业务占比相关字段，单位多为万元、元/吨。
这些特征在「引用来源与溯源」这一环带来什么约束
焦煤品类的多源数据混合、差异化更新节奏与格式特征，对引用溯源环节带来多重约束。不同来源的数据可信度存在差异，需配置权重规则区分行业监测数据与企业财报的引用优先级。差异化更新节奏要求按时间范围过滤召回结果，避免将每日更新的现货数据用于季度财报分析。多样的文档格式需要适配不同的解析逻辑，确保提取的引用内容准确对应财报中的焦煤业务模块。单位体系的差异则要求在溯源信息中明确标注来源对应的计量标准，避免混淆。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
召回条数 | 前8–12条 | 焦煤财报相关有效数据源覆盖行业报告、企业财报等，过多召回会引入无关煤炭品类数据，过少则无法覆盖完整分析维度 |
相似度阈值 | 0.75–0.85 | 焦煤相关术语辨识度较高，阈值过低会引入非焦煤品类的煤炭数据，过高则可能遗漏有效关联内容 |
PARSE_FILE_TIMEOUT_SECONDS | 120 秒 | 焦煤行业PDF报告通常页数较多，解析耗时较长，超时会导致部分文档无法被成功索引 |
maxContext | 6000–8000 字符 | 焦煤财报分析需关联多段业务数据，过长的上下文会增加推理负担，过短则无法覆盖完整分析逻辑 |
引用条数限制 | 5–7 条 | 焦煤财报分析的核心数据源有限，过多引用会分散分析重点，过少则无法支撑完整结论 |
recall_time_range | 近12个月 | 焦煤行业供需变化较快，财报分析需使用近期数据，过久的历史数据参考价值较低 |
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：调试页面显示引用来源列表，但正式发布的聊天页面中引用字段为空。原因：未开启
引用来源展示开关，或配置的展示规则未同步到正式工作流节点。 - 现象：知识库召回的引用条数超出预设的5–7条范围。原因：混淆了
召回条数与引用条数限制两个参数，将召回条数设置为引用展示的限制值。 - 现象：从知识库引用中提取的焦煤业务字段为空。原因：未配置适配焦煤财报文档的字段提取规则，导致解析后的内容无法被正确映射。
怎么确认配好了
- 上传一份焦煤行业月度报告文档，触发知识库索引，检查解析后的字段是否覆盖焦煤相关业务指标，确认解析规则适配品类特征。
- 发起焦煤财报分析的测试对话，查看返回结果中引用来源的展示内容，确认匹配配置的展示规则。
- 调整参数配置后，对比不同设置下的召回结果数量与相关性，确认符合焦煤财报分析的需求。
- 查看工作流运行日志，确认文档解析未触发超时错误，所有配置参数均已生效。
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。