本章小结

本章通过医疗、金融、法律、教育四个行业的案例，展示了上下文工程在垂直领域的落地方式：围绕业务风险与任务形态，组合使用写入、选择、压缩与隔离策略，把“可用信息”变成“可控上下文”。

关键概念清单

概念	定义
Grounding（接地）	让回答受限于可追溯的事实来源
负面约束	明确禁止编造、越权、越界的规则
时序相关性	与时间强相关的信息选择与排序策略
权限与隔离	控制可见数据范围，降低越权与污染

核心观点

1. 医疗：正确性优先：强调引用溯源、拒识与严格边界，避免幻觉。

2. 金融：多源异构与时效性：强调动态更新、冲突仲裁与可审计。

3. 法律：结构与逻辑依赖：条款级切片、引用展开与结构化审查清单至关重要。

4. 教育：记忆与个性化：学生画像与知识状态需要长期维护，并随任务动态注入。

常见误区

• 误区一：直接把行业文档塞进 RAG 就能用 正解：行业场景往往需要结构化预处理、元数据与权限治理。

• 误区二：只追求“回答像人” 正解：高风险行业更需要“可验证、可追溯、可拒绝”。

• 误区三：所有行业用同一套模板 正解：不同领域的关键约束不同（时序、合规、责任边界、引用规范）。

实践建议

1. 先定义风险清单：明确“哪些错误不可接受”，再倒推上下文策略。

2. 把引用做成默认能力：让输出自带来源标注与证据片段。

3. 引入权限与数据治理：尤其是企业/医疗/金融等敏感数据场景。

4. 按场景建立评估集：用黄金数据集与线上反馈驱动迭代。

预告

下一章将进入综合实战，串联全书方法，构建企业级知识库问答系统。