这个品类的数据长什么样
本页面向中小学教师培训学分管理场景，材料来自培训通知、学分认定表、参训名单及多语对照稿。培训通知提供培训项目、学时与学分规则，学分认定表承载教师身份、课程名称、认定学分与签字栏，参训名单记录人员、单位、日期与回执。多语资料与术语处理要求同一术语在全篇一致、译名能回指原文，因此材料进入向量模型与索引功能时，通知与认定表充当术语来源与字段对照依据，参训名单充当人员与日期核验底稿。更新节奏随培训批次与认定周期滚动，字段特征集中在名称、数量、日期、签字与回执，版本同步决定材料能否被稳定召回与合并。
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）。统一术语表与对照稿由后续 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，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，并查看重建任务覆盖的数据范围 |
| 数据行的索引字段 | 一条数据的多个向量标识都在，检索后同一组数据取最高分并合并 | 打开一条数据行核对索引字段，确认状态为 indexed，再检索一次看同组是否合并 |
| 培训通知 | 培训项目、学时与学分规则在各份材料中的名称、数量、日期一致 | 对照学分认定表与参训名单，抽三条术语查全篇写法是否一致 |
| 学分认定表 | 教师身份、课程名称、认定学分与签字栏完整，无缺签字或回执 | 核对签字与回执，确认同一记录在两份材料里的名称、数量、日期对得上 |
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：同一组原数据的多个向量标识未合并，或数据行索引字段记录不全，导致召回后按标识回原数据时未取最高分。
- 现象：同一记录在两份材料里的名称、数量、日期对不上。核对以下环节：培训通知与学分认定表版本未同步，术语译名未回指原文，参训名单缺签字或回执。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：换模型后只对已完成索引的数据触发重建，未覆盖的数据行仍处创建索引中，召回质量下降。
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，再检索一次看同组是否合并、得分是否取最高。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，核对译名能回指原文，并记录引用条数与引用文本的 tokens，引用条数按数组长度计，quoteMaxToken 为引用内容预算，两者不做相等比较。
- 打开一条数据行核对索引字段，确认多个向量标识都在，状态为 indexed，再检索一次看同组是否合并。
- 查看重建任务覆盖的数据范围，确认换模型后只对已完成索引的数据触发，并核对
defaultToken与maxToken相关设置。