这个品类的数据长什么样
本页聚焦期刊三审三校与编校质量材料，来源为编辑部归档的三审单、校样、校对记录及作者回执，更新随每期定稿与版本替换同步。三审单承载初审、复审、终审的字段、日期与签字；校样承载校次、页码、修改标记与回执；校对记录承载差错类型、数量与责任人。材料进入向量模型与索引功能时，三审单与校对记录作为原数据写入业务库数据表，由索引字段记录多个向量标识；校样中的图片描述或图片向量索引在模型能力支持时一并生成。索引模型须与知识库实际使用的向量模型一致，换模型后只对已完成索引的数据触发重建。字段特征包括同一记录在两份材料里的名称、数量、日期对不上，版本未同步，缺签字或回执，这些都会影响依据条目能否回指原文。
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。向量存在向量库里，原数据存在业务库的数据表中并以索引字段记录对应的多个向量标识；检索先召回向量，再按标识回原数据合并，同一组数据取最高分。
| 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，换模型后只对已完成索引的数据触发重建 | 在知识库设置里核对索引模型，查看重建任务覆盖的数据范围，确认 defaultToken 与 maxToken 取值与知识库设置一致 |
| 数据行的索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在，状态值为 indexed 或重建任务记录 | 打开一条数据行核对索引字段，确认多个向量标识都在，并检查同组数据是否合并 |
| 三审单 | 初审、复审、终审的字段、日期与签字齐全，名称与数量同校对记录对得上 | 逐份核对三审单与校对记录的名称、数量、日期，检查签字与回执，确认 defaultToken 与 maxToken 未截断关键字段 |
| 校样 | 校次、页码、修改标记与回执完整，版本为现行版本 | 比对校样与三审单的日期与页码，确认版本未同步时以现行版本为准 |
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：同一记录在两份材料里的名称、数量、日期对不上，向量标识未按同一组数据合并。
- 现象：换模型后召回质量下降。核对以下环节：版本未同步，重建任务只覆盖部分已完成索引的数据，未覆盖全部现行材料。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：缺签字或回执，材料未完成索引，状态值未达到 indexed。
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且状态值为 indexed 或重建任务记录；再检索一次看同组是否合并，同一组数据取最高分。引用条数是数组长度，quoteMaxToken 是引用内容预算，两者不做相等比较；核引用文本的 tokens，数组条数单独记录。
业务测试：问一个跨材料的依据问题，例如某篇稿件的终审日期与校对记录中的差错数量是否一致，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，确认与知识库实际使用的向量模型一致，并查看重建任务覆盖的数据范围。
- 打开一条数据行核对索引字段，确认多个向量标识都在，状态值为 indexed 或重建任务记录，并检查同组数据是否合并。