本章小结

本章通过 “EnterpriseKnow” 企业知识库问答系统的综合实战，把前文的四大策略（写入、选择、压缩、隔离）串成一条可落地的工程链路：从需求与架构，到知识库构建、检索与重排序、对话历史管理，再到部署与持续迭代。

关键概念清单

概念	定义
离线管道	文档解析、清洗、分块、向量化与索引构建
在线链路	Query 转换、检索、重排、上下文组装与生成
混合检索	关键词检索与语义检索融合以提升鲁棒性
对话历史管理	滑动窗口 + 摘要/锚点，控制上下文膨胀
评估闭环	用数据集与线上反馈驱动持续优化

核心观点

1. 先架构后调参：分清离线与在线链路，模块化后才能稳定迭代。

2. 数据质量决定上限：解析、清洗、分块与元数据决定检索可用性。

3. 检索是“找全 + 找准”工程：混合检索与重排序共同决定相关性。

4. 对话系统要可控：摘要、锚点与结构化组装降低噪声与注入风险。

5. 必须可度量：没有评估集与监控，很难判断优化是否真实有效。

常见误区

• 误区一：只要接上向量库就算做完 RAG 正解：还需要 Query 转换、重排序、引用规范与失败兜底。

• 误区二：多轮对话就把历史都拼接 正解：要分层管理历史（窗口、摘要、锚点、外存）。

• 误区三：上线后再考虑评估与监控 正解：评估数据集与可观测性应在早期就纳入工作流。

实践建议

1. 从最小可用链路开始：先跑通离线建库 + 在线检索 + 引用回答。

2. 把失败样例当资产：把 Bad Case 归因到分块/检索/提示词/数据源并固化。

3. 为成本做预算：对检索 Top-K、重排序 K、输出长度设定默认预算。

4. 按场景压测：在真实请求分布下评估延迟、成本与效果。

预告

下一章将展望上下文工程的未来趋势，并给出持续学习与成长路径。