这个品类的数据长什么样
本页面向学位授予与证书信息报送品类，覆盖学位申请表、论文评阅书、答辩决议三类材料。材料来自校内各培养单位与管理部门，按批次报送、定期更新，字段包括姓名、学号、专业、学位类型、论文题目、评阅结论、答辩日期、签字与回执等，并以多语资料与术语对照形式进入处理流程。学位申请表用于确认申请资格与基本信息，论文评阅书用于承载评阅意见与结论，答辩决议用于记录答辩结果与表决情况。三类材料在字段、日期与签字上互为印证，进入该功能时分别充当术语抽取来源、对照校核依据与版本追溯凭证，共同支撑统一术语表与对照稿的生成。
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。索引模型与知识库实际使用的向量模型一致，数据行以索引字段记录多个向量标识。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 学位申请表 | 同一记录在论文评阅书与答辩决议中的姓名、学号、专业、学位类型应一致，日期与签字栏须齐全 | 打开数据行核对索引字段是否含多个向量标识，并比对三份材料的名称、数量与日期 |
| 论文评阅书 | 评阅结论、评阅日期与评阅人签字须与答辩决议对应记录一致，版本须同步 | 核对评阅书与答辩决议的结论、日期与签字，确认同组数据是否合并 |
| 答辩决议 | 答辩日期、表决结果与签字回执须与学位申请表、论文评阅书一致，不得缺签字或回执 | 查看重建任务记录覆盖的数据范围，确认换模型后已完成索引的数据是否重建 |
| 数据行 | 一条数据的多个向量标识应都在索引字段中，状态为 indexed | 在知识库设置里核对索引模型，打开一条数据行核对索引字段与状态 |
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，召回后未按标识回原数据合并，得分未取最高。
- 现象：同一记录在学位申请表与答辩决议里的日期、数量对不上。核对以下环节：版本未同步，两份材料各自更新，术语与字段未统一。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：换模型后仅对已完成索引的数据触发重建，未覆盖的数据行仍缺有效向量标识。
怎么确认配好了
本功能验收：抽一条数据行看索引字段是否含多个向量标识且状态为 indexed，再检索一次看同组数据是否合并、得分是否取最高。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，确认译名能回指原文，并核对重建任务记录覆盖范围。
- 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是否一致，并记录
defaultToken、maxToken对应字段。 - 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，并查看重建任务记录覆盖的数据范围。