这个品类的数据长什么样
职业院校专业设置备案材料，含专业设置备案表、人才需求论证、师资设备清单三类。材料来自教务、二级学院与人事设备部门，按学年或申报批次更新，字段覆盖专业名称、代码、学制、招生数、教师职称与设备数量、日期、签字与回执。进入本功能时，备案表作为主记录，论证与清单作为支撑材料，各自切分后生成向量与索引，供后续检索与引用裁剪取用。同一记录在多份材料中的名称、数量、日期需可回指，版本与签字回执需可追溯，术语译名需全篇一致。
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。索引模型需与知识库实际使用的向量模型一致，数据行的索引字段需完整记录多个向量标识。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 专业设置备案表 | 字段含专业名称、代码、学制、招生数、日期与签字，同一记录在两份材料里的名称、数量、日期需对得上 | 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，并核对 defaultToken 与 maxToken 的取值 |
| 人才需求论证 | 论证中的专业名称与数量须与备案表一致，版本未同步时以最新签字回执为准 | 抽三条术语查全篇写法是否一致，核对论证与备案表日期、签字是否对应，涉及引用上限时核引用文本的 tokens |
| 师资设备清单 | 教师职称、设备数量与备案表字段须能回指原文，缺签字或回执的记录单独标记 | 查看重建任务记录，换模型后只对已完成索引的数据触发，并核对 defaultToken 与 maxToken 的预算 |
| 索引模型 | 与知识库实际使用的向量模型一致，引用条数与引用内容预算分别记录 | 在知识库设置里核对索引模型，涉及引用上限时核引用文本的 tokens，数组条数单独记录 |
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，合并逻辑未按最高得分取用，导致同组数据未合并。
- 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：版本未同步，备案表与论证、清单各自更新，缺签字或回执。
- 现象：换模型后召回质量下降。核对以下环节：重建任务只对已完成索引的数据触发，未覆盖全部数据行，索引字段与向量模型不一致。
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；查看重建任务记录，换模型后只对已完成索引的数据触发，并核对 defaultToken 与 maxToken 的取值。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，译名能回指原文，同一术语全篇一致。
- 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；涉及引用上限时核引用文本的 tokens，数组条数单独记录，并核对
limit的预算。