这个品类的数据长什么样
高校招生体检组织材料，含体检表、复检申请、受限专业告知三类。体检表记录身高体重、视力色觉、内科外科、日期与体检医师签字；复检申请记录申请事由、原检项目、复检日期与申请人签字；受限专业告知记录受限专业名称、依据条款、告知日期与考生或家长签收回执。材料按招生年度更新，每轮体检后集中归档，字段以日期、数量、名称、签字为核对重点。进入本功能时，体检表与复检申请作为依据来源材料，受限专业告知作为结论输出材料，三类材料各自建立索引，供后续按问题召回并回指原文条目。
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 |
|---|---|---|
| 体检表 | 字段含日期与体检医师签字，同一记录在两份材料里的名称、数量、日期需对得上 | 打开一条体检表数据行，核对索引字段是否记录多个向量标识，确认 defaultToken 与 maxToken 取值与知识库设置一致 |
| 复检申请 | 字段含申请事由、原检项目、复检日期与申请人签字，版本须为现行 | 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，检索复检申请关键词看能否召回 |
| 受限专业告知 | 字段含受限专业名称、依据条款、告知日期与签收回执，缺签字或回执视为不完整 | 查看重建任务覆盖的数据范围，换模型后只对已完成索引的数据触发，状态值核对 indexed 与重建任务记录 |
| 数据行索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在，同组数据检索后合并取最高分 | 抽一条数据行核对索引字段，再检索一次看同组是否合并，避免重复条目 |
容易做错的三处
- 现象：同一记录在体检表与复检申请里的名称、数量、日期对不上。核对以下环节：两份材料各自录入，未做字段级核对。
- 现象：受限专业告知版本未同步，引用旧条款答复家长。核对以下环节：材料更新后未触发重建，索引仍指向旧内容。
- 现象：告知材料缺签字或回执，依据条目无法回指原文。核对以下环节：归档时未校验签字与回执字段完整性。
怎么确认配好了
本功能验收：抽一条数据行看索引字段，确认多个向量标识都在，再检索一次看同组数据是否合并、得分是否取最高。
业务测试：问一个跨材料的依据问题，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，并记录
defaultToken与maxToken。 - 查看重建任务覆盖的数据范围，换模型后只对已完成索引的数据触发，状态值核对 indexed 与重建任务记录。