这个品类的数据长什么样
高校招生体检组织在集中体检、复检与受限专业告知环节，会形成体检表、复检申请、受限专业告知三类材料，并常需提供多语对照稿。材料来源包括现场录入、校医院回传与院系汇总，更新节奏为批次内多次修订、批次间版本封存。字段特征集中在姓名、性别、出生日期、体检结论、受限专业名称、复查项目、签字与回执日期。进入模型接入与配置环节时，体检表承担原始记录角色，复检申请承担过程流转角色，受限专业告知承担对外发布角色，统一术语表与对照稿由对话与检索使在这些材料上完成。
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。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 体检表 | 字段、日期与签字须与复检申请、受限专业告知逐项对应，同一记录的名称、数量、日期不得对不上 | 对照三份材料中的姓名、受限专业名称与体检日期，核对签字与回执是否齐全；核对该环节绑定的模型类型标注与渠道返回的模型名，并记录引用文本的 tokens 与数组条数 |
| 复检申请 | 版本须与体检表同步，复检项目与结论日期须能回指原文 | 抽取三条术语，核对全篇写法是否一致；核对渠道配置与密钥来源，确认模型标识与文档列出的名称一致；检查 toolChoice 与 quoteMaxToken 的配置是否与所绑环节对应 |
| 受限专业告知 | 对外发布前须确认译名能回指原文，缺签字或回执不得发布 | 逐条核对受限专业名称与体检结论的对应关系，核对回执日期；检查 maxContext 与 maxTokens 是否满足对照稿长度，并单独记录引用数组条数 |
| 统一术语表与对照稿 | 同一术语全篇一致，译名能回指原文 | 抽三条术语查全篇写法是否一致；核对模型绑定关系与渠道响应，确认检索与对话所用模型标识一致 |
容易做错的三处
- 现象：同一记录在体检表与复检申请里的名称、数量、日期对不上。原因：两份材料分别修订，未做逐项对照。
- 现象：受限专业告知已对外发布，但版本未同步到最新体检结论。原因：批次间版本未封存，旧稿被继续使用。
- 现象：复检申请缺签字或回执。原因：流转环节未核对签字与回执日期，材料直接进入发布。
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，确认与渠道返回的模型名一致，并核对 maxContext、maxTokens、quoteMaxToken、toolChoice 的配置与所绑环节对应。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，并确认译名能回指原文。
- 在模型配置里核对模型类型标注与要使用的环节是否对应，核对渠道配置与密钥来源，对照渠道返回的模型名核对模型标识。
- 抽取三条术语，逐篇核对统一术语表与对照稿的写法，并核对体检表、复检申请、受限专业告知的字段、日期与签字是否齐全。