这个品类的数据长什么样
专业技术人员职业资格考试报名审核材料包括报名表、学历证明、工作年限证明，常含中英或多语种译文，来源为考生提交与单位出具，更新随批次与补审节点推进。这些材料进入文档解析与分块功能时，报名表提供结构化字段与签字位，学历证明提供院校、专业、日期，工作年限证明提供起止时间与单位签章；多语资料经解析后各自绑定数据标识，为后续统一术语表与对照稿提供可检索的数据行基础。字段特征表现为名称、数量、日期、签字与回执在跨语版本间需逐项对齐。
配置怎么定
以报名批次和考生编号组织这组材料。解析时保留学历证明中“院校—专业—毕业日期”的对应关系，并把工作年限证明的任职起止日期与出具单位放在能回查的上下文中。分块后的数据行用来支持原文查询，译名和年限的业务判断再逐项对照原件。
FastGPT v4.17.2 在解析后先写入数据行，索引状态按 parsed、indexing、indexed 流转。数据落库可见时，仍要查看索引是否完成。chunkSize 与 chunkSplitter 用于检查分块结果，trainingType 对应处理模式；调整前先保留一份源文件及其分块结果作比较。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 报名表 | 考生编号、报考科目和报名批次对应 | 用考生编号定位原记录，再核对解析后的字段值与文件来源 |
| 学历证明 | 院校名、专业名与毕业日期在原文和译文间对应 | 打开含专业名称的数据行，确认分块边界没有拆散名称与解释 |
| 工作年限证明 | 任职起止日期、单位名称和签章能够回查 | 对比原件与译件中的日期格式、职位译名和出具单位 |
| 术语对照表 | 同一院校、专业和职位采用一致译名 | 抽取三个实际术语，记录各语种写法、来源文件和对应数据行 |
容易做错的三处
- 现象：院校或专业译名能搜到，却与考生编号对应错误。先检查原件与报名表的关联，再查看检索实际命中的文件和数据行。
- 现象：工作年限的起止日期被拆到不同块中。查看切分位置，按完整证明文本核对日期区间，再比较调整
chunkSize或chunkSplitter前后的分块结果。 - 现象：新补交的学历证明在列表中可见，查询没有命中。先检查该数据行的索引状态和训练任务错误，再用包含原文专业名称的相同问题复查。
怎么确认配好了
用同一考生的一份报名表、学历证明与工作年限证明试跑。先核对解析结果能否按文件和考生编号回查，再分别用院校译名、专业名称及任职日期提问，记录命中的原文位置。
- 对照原件检查名称与日期；译文中的职位和专业名称须对应同一原文条目。
- 保存本次
trainingType、分块配置、数据行标识及索引状态。涉及模型更换时，另核对已索引数据的重建任务范围与执行结果。