这个品类的数据长什么样
自学考试考籍与毕业审核涉及考籍档案、课程合格证、毕业申请表三类材料，来源为省级考办与主考院校，按考次与毕业批次更新。考籍档案字段含姓名、准考证号、身份证号、专业代码、课程名称、成绩、合格日期、签字与回执；课程合格证字段含课程代码、课程名称、合格日期、签章；毕业申请表字段含专业名称、课程门数、毕业结论、审核人签字与日期。多语资料与术语处理时，三类材料进入向量模型与索引环节，分别承担原数据存储、向量召回与索引状态记录的角色。
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。
| 对象 | 判断 | 核验动作 |
|---|---|---|
| 考籍档案 | 同一记录在考籍档案与毕业申请表里的姓名、课程门数、合格日期需一致，签字与回执齐全 | 打开一条数据行核对索引字段是否记录多个向量标识，比对两份材料的名称、数量、日期与签字 |
| 课程合格证 | 课程代码与课程名称的译名需能回指原文，同一术语全篇写法一致 | 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一致，抽三条术语查全篇写法 |
| 毕业申请表 | 版本需与考籍档案同步，审核人签字与日期不得缺失 | 查看重建任务覆盖的数据范围，确认换模型后只对已完成索引的数据触发 |
| 数据行 | 一条数据的多个向量标识都在，limit 设置下引用文本的 tokens 单独核对 | 检索一次看同组数据是否合并，状态值核对 indexed 与重建任务记录 |
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：同一组原数据的多个向量未按标识合并，向量得分未取最高分。
- 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，考籍档案与毕业申请表更新节奏不一致。
- 现象：数据行有内容却检索不到。核对以下环节：换模型后召回质量下降，重建任务未覆盖该数据行，索引字段缺失向量标识。
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记录多个向量标识，再检索一次看同组数据是否合并，状态值核对 indexed 与重建任务记录。
业务测试：抽三条术语查全篇写法是否一致，译名能否回指原文。
- 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一致，并核对
limit下引用文本的 tokens。 - 查看重建任务覆盖的数据范围，确认换模型后只对已完成索引的数据触发，并记录数组条数与引用内容预算分别核对。