这个品类的数据长什么样
普通高校招生录取投档材料包括招生计划、投档规则、录取名册，字段含院校专业组、计划数、投档线、录取日期与签字栏。多语资料与术语处理场景下，招生计划提供专业名称与计划数，投档规则提供批次与投档条件，录取名册提供考生状态与签字回执。材料来源为省级招办与高校招生办，更新节奏随批次推进逐轮同步。进入模型接入与配置环节后，招生计划用于术语抽取与对照，投档规则用于规则条款的检索引用，录取名册用于回指原文与全篇一致性核对。字段特征表现为同一记录在两份材料里的名称、数量、日期需逐项对齐，版本与签字回执需可追溯。
配置怎么定
这一环由服务端模型渠道配置执行，输出模型绑定关系与渠道响应。「统一术语表与对照稿」由后续 AI 节点、代码节点或人工接着完成。模型分为语言、索引、重排、语音合成与语音识别五类，不同环节绑定的模型类型不同，检索与对话分别依赖索引模型与语言模型。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 招生计划 | 同一专业名称与计划数在两份材料里的写法需一致，日期与签字栏需可回指原文 | 在模型配置里核对类型标注，对照渠道返回的模型名，核 maxContext 与 maxTokens 的取值与文档一致 |
| 投档规则 | 批次、投档条件与生效日期需与录取名册逐条对齐，版本需同步 | 核 toolChoice 在规则检索环节的绑定关系，确认索引模型与重排模型分别对应检索与排名环节 |
| 录取名册 | 考生状态、录取日期与签字回执需与招生计划、投档规则一致，缺签字或回执需标记 | 对照渠道配置与密钥来源，核鉴权是否成功，核 quoteMaxToken 对应的引用文本 tokens 与数组条数分别记录 |
| 模型类型 | 与要使用的环节对应，语言、索引、重排、语音合成与语音识别五类各司其职 | 在模型配置里核对类型标注，确认换模型后回答风格是否突变 |
容易做错的三处
- 现象：同一考生在两份材料里的名称与日期对不上。原因：版本未同步，招生计划与录取名册各自更新后未合并核对。
- 现象：投档规则里的计划数与招生计划不一致。原因：两份材料分别维护，数量字段未做逐项回指与签字确认。
- 现象：检索报索引模型相关错误或鉴权失败。原因：渠道密钥与所接入服务不一致，模型标识与文档列出的名称不符。
怎么确认配好了
本功能验收：跑一次对话与一次检索，核响应里的模型标识，确认语言模型与索引模型分别绑定到对应环节，并核 maxContext、maxTokens、toolChoice 的配置项。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，核译名能否回指原文，核引用文本的 tokens 与数组条数分别记录。
- 在模型配置里核对类型标注，对照渠道返回的模型名，确认渠道与密钥与所接入服务一致。
- 对招生计划、投档规则、录取名册逐项核对名称、数量、日期与签字回执，标记版本未同步与缺签字项。