迁移验证为什么不能只比导出记录数量？

标准回答

记忆迁移不能只比较记录数，因为 EachOf 中一条记忆的含义不仅是文本，还包括来源、版本、依赖关系、失效状态和可见范围。

比如一条结论在原实例已经因为来源纠正而失效。迁移时即使文本和向量完整搬过去，如果失效标记或依赖关系丢了，它就可能在新实例的当前查询中重新出现。记录数完全相同，使用语义却已经变了。

所以我做跨实例小样本验证时，关注迁移前后同样查询在当前视图和历史视图中的结果是否一致，并检查依赖和失效状态是否保留。当前视图要继续排除不该使用的内容，历史视图则要保留有权限的追溯能力。

如果目标环境更换了 Embedding 模型或维度，还需要评估是否重建向量，不能把原有向量直接当作通用格式。我的现有结果属于小样本一致性验证，不代表已经完成任意规模的无损迁移或零停机升级。

一条失效结论的文本被成功导入，但失效状态没有迁移，目标实例的当前查询又返回它，这就是语义不一致。

校验和能证明被校验的字节一致，但查询结果还依赖索引、权限、配置和引用关系。例如文本相同，目标实例的作用域映射却错了，仍然可能出现越权或查不到。因此我会同时检查数据完整性和功能语义：同一身份、同一查询、同一视图下，迁移前后应该得到一致的可见结果。

如果设计生产迁移，我会先保留源实例作为恢复依据，在独立目标环境导入并校验，通过后再切换；失败时不让不完整的目标实例承担正式流量。对于大规模数据，还需要分批、检查点和可重复执行的导入过程。这里是我对恢复方案的设计回答，当前已确认完成的是小样本验证，不能把断点续传或自动回滚说成已经验证过的功能。

不要把小样本验证讲成无损全量迁移或零停机升级；材料没有提供这类证据。