这个品类的数据长什么样
本页面向考务组织与违纪处理场景，材料包括考务手册、考场记录单、违纪事实记录三类。考务手册为组织流程与处理依据，考场记录单为现场过程记载，违纪事实记录为个案证据条目。来源为各考点按场次提交的版本化文件，更新节奏为每场考试后同步修订并归档。字段特征包括考生姓名、考场编号、考试科目、日期、违纪行为描述、数量、签字与回执。三类材料进入本功能时，考务手册提供条款依据，考场记录单提供过程事实，违纪事实记录提供可回指原文的条目；向量模型与索引负责将材料切分并生成向量，使跨材料依据查询能召回并合并同一组数据。
配置怎么定
这一环由索引服务与向量库执行，输出向量与索引状态（能否召回、同组数据是否合并）。「可回指原文的依据条目」由后续 AI 节点、代码节点或人工（检索与引用裁剪只取支撑材料）接着完成。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 考务手册 | 条款编号、生效日期与签字栏需与现行版本一致，且能对上考场记录单与违纪事实记录中的引用 | 核对知识库设置里的索引模型与手册实际向量模型一致，打开一条数据行看索引字段是否含多个向量标识，并确认状态为indexed |
| 考场记录单 | 考生姓名、考场编号、考试科目、日期、数量与签字回执需与违纪事实记录逐项对齐 | 检索同一场次记录，观察同组数据是否合并、向量得分是否取最高分，并检查重建任务记录覆盖范围 |
| 违纪事实记录 | 违纪行为描述、日期、数量与签字需能回指考务手册条款原文，且版本为现行 | 抽一条数据行核对索引字段，确认状态为indexed，再检索一次看能否召回并合并同组数据 |
| 数据行索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在，且与知识库实际使用的向量模型一致 | 打开数据行核对索引字段数组长度，记录引用条数，单独核引用文本的tokens与quoteMaxToken预算，并核对limit取值 |
容易做错的三处
- 现象：同一违纪记录在考场记录单与违纪事实记录里的名称、数量、日期对不上。核对以下环节：两份材料分别录入且未做字段对齐。
- 现象：考务手册条款已更新，但考场记录单仍引用旧版编号。核对以下环节：版本未同步，未完成索引的数据行不参与召回，需先完成索引再重建。
- 现象：违纪事实记录缺签字或回执，检索仍能召回。核对以下环节：索引只判断向量能否召回与同组是否合并，不校验签字与回执完整性。
怎么确认配好了
本功能验收：抽一条数据行看索引字段，确认多个向量标识均在且状态为indexed；再检索一次，看同组数据是否合并、向量得分是否取最高分，并核对defaultToken与maxToken。
业务测试：问一个跨材料的依据问题，例如某场次违纪处理依据在考务手册哪一条、考场记录单与违纪事实记录是否一致，看回答是否给出可回指的出处。
- 在知识库设置里核对索引模型与知识库实际使用的向量模型一致，并打开数据行核对索引字段是否含多个向量标识。
- 查看重建任务记录覆盖的数据范围，确认换模型后只对已完成索引的数据触发，并单独记录引用条数与引用文本的tokens。