这个品类的数据长什么样
教师资格考试与认定业务中，笔试面试报名表、普通话证书、体检表等材料进入知识库后，各自承担不同角色：报名表提供考试科目与日期，普通话证书提供等级与编号，体检表提供结论与签字。材料来源为各地认定机构与考试院发布的现行文件，更新节奏随认定批次与政策调整而变。字段特征集中在名称、数量、日期与签字，同一记录在两份材料里常出现名称、数量、日期对不上，版本未同步，缺签字或回执。这些材料进入向量模型与索引功能时，先被切分为数据行，每行可生成多个向量标识，用于后续按原文回指依据条目。
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 |
|---|---|---|
| 索引模型 | 与知识库实际使用的向量模型一致 | 在知识库设置里核对索引模型，确认与当前向量模型一致，并核对 defaultToken 与 maxToken 的取值 |
| 数据行的索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在 | 打开一条数据行核对索引字段，确认多个向量标识完整，状态为 indexed |
| 重建 | 换模型后只对已完成索引的数据触发 | 查看重建任务记录，确认覆盖范围仅限已完成索引的数据 |
| 笔试面试报名表 | 字段、日期与签字能对上普通话证书与体检表 | 核对报名表与普通话证书、体检表的名称、数量、日期，检查签字或回执是否齐全 |
容易做错的三处
- 现象：检索结果出现重复条目。核对以下环节：同一组数据对应多个向量标识，回原数据合并时未按最高得分归并。
- 现象：换模型后召回质量下降。核对以下环节：重建任务记录只覆盖已完成索引的数据，未同步版本导致索引模型与向量模型不一致。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：索引字段缺失向量标识，或材料版本未同步、缺签字回执导致数据行未完成索引。
怎么确认配好了
本功能验收：抽一条数据行看索引字段，确认多个向量标识完整且状态为 indexed，再检索一次看同组数据是否合并、得分是否取最高；核对 defaultToken 与 maxToken 是否与索引模型匹配。
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，并核对引用条数与引用文本的 tokens，quoteMaxToken 是引用内容预算，数组条数单独记录。
- 在知识库设置里核对索引模型，确认与知识库实际使用的向量模型一致，并查看重建任务记录覆盖的数据范围。
- 打开一条数据行核对索引字段，确认多个向量标识完整；检索时确认同组数据合并且得分取最高，状态为 indexed。