钢铁贸易财报分析的多轮对话与提示词

这个品类的数据长什么样

钢铁贸易的财报及经营数据主要来源于企业内部月度经营台账、季度财报底稿、上游钢厂供货结算单、下游客户回款凭证，更新节奏为月度经营数据每周同步，季度正式财报每月末更新。文档以结构化Excel/CSV表格为主，辅以PDF格式的财报摘要，部分场景附带图片格式的磅单、报关单扫描件。字段包含交易品类、计量单位（吨）、采购/销售单价、交易金额、库存余量、物流成本等，数据颗粒度覆盖单批次交易的全链路信息。

这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束

结构化字段多且单位固定，提示词需明确要求模型使用指定计量单位，避免单位转换错误。月度经营数据更新频繁，多轮对话需支持动态调取最新台账，避免依赖静态知识库，防止模型使用陈旧数据作答。附带图片类单据，需配置多模态解析能力，确保图片中的过磅重量、报关单号等信息能被纳入对话上下文。品类细分较多，多轮对话需支持逐层追问具体品类的经营数据，避免泛化回答无法匹配用户的细分需求。

配置怎么定

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：上传的月度财报表格未被模型引用，回答中出现与实际数据不符的计算结果。原因：未启用上传文件的上下文召回配置，或相似度阈值设置过高，导致结构化数据未被纳入对话上下文。
• 现象：调用多模态接口解析磅单图片时返回400 invalid image错误，对话日志记录图片解析失败。原因：上传的图片使用了未支持的格式（如WEBP），或图片分辨率过低导致OCR无法识别。
• 现象：多轮对话中模型无法追问具体钢材品类的明细数据，仅给出泛化结论。原因：提示词未明确要求模型逐层追问细分品类，或maxContext设置过小，导致追问的上下文被截断。

怎么确认配好了

• 上传一份包含多品类钢材交易数据的CSV文件，发起针对具体品类的营收计算提问，确认模型引用上传文件中的数据，未使用通用知识。
• 上传一张磅单扫描件，发起图片内容提取提问，确认无400 invalid image类报错，且识别结果与图片内容一致。
• 发起两轮及以上的递进式提问，先询问总营收，再追问细分品类的占比，确认模型保留前一轮对话的上下文信息，能够基于前期追问的结果继续分析。
• 查看系统运行日志，确认上传文件的解析流程正常完成，无超时或解析失败记录。

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。