这个品类的数据长什么样
成绩录入与学分认定场景涉及成绩单、缓考申请、补考安排三类材料。成绩单由教务系统导出，字段含课程名称、学分、成绩、绩点、任课教师签字；缓考申请由学生提交，字段含课程、缓考原因、日期、辅导员签字；补考安排由学院发布，字段含补考课程、时间、地点、监考签字。材料更新节奏随学期推进：成绩单在录入后固定，缓考申请在审批后归档，补考安排在考前发布。三类材料进入知识库时，各自作为独立数据行，通过向量模型生成索引，支撑后续检索与引用。同一记录在三份材料中的名称、数量、日期需保持一致，版本变更时同步更新。
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）。「版本台账与变更记录」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 |
|---|---|---|
| 成绩单 | 课程名称、学分、成绩、绩点、任课教师签字齐全，且与缓考申请、补考安排中的同一课程名称、学分一致 | 打开数据行核对索引字段，确认多个向量标识完整；检索课程名称，看同组数据是否合并 |
| 缓考申请 | 课程、缓考原因、日期、辅导员签字与成绩单中对应课程、日期一致，无缺签字或回执 | 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；检索缓考课程，看能否召回 |
| 补考安排 | 补考课程、时间、地点、监考签字与成绩单、缓考申请中同一课程名称、数量、日期对得上 | 查看重建任务记录，确认换模型后只对已完成索引的数据触发；检索补考课程，看同组是否合并 |
| 数据行索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在，且状态为 indexed | 打开一条数据行核对索引字段，确认向量标识数量与数据行对应；检索一次，看同组数据是否合并 |
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：同一记录在成绩单与补考安排中的课程名称、数量、日期对不上，向量标识未合并。
- 现象：换模型后召回质量下降。核对以下环节：重建任务记录未覆盖全部已完成索引的数据，版本未同步，旧版索引残留。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：缓考申请缺辅导员签字或回执，索引字段缺失，向量未生成。
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为 indexed；再检索一次，看同组数据是否合并，能否召回。
业务测试：改一处内容，看版本号与引用是否同步更新；核引用文本的 tokens 与数组条数，引用条数单独记录，limit 按需核对。
- 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；检索一次，看同组数据是否合并，状态是否为 indexed。