第四章 垂直领域实战案例

第四章 垂直领域实战案例

导读：纸上得来终觉浅。这一章把前几章的原理全部压到真实业务里：医疗问答、法律合同、智能客服三个领域，每个都从"数据长什么样"讲到"上线前怎么评测"。我们不给你一个万能模板，而是给你三套可迁移的方法论。

第四章是"输入即输出"的一章。我们刻意选了差异极大的三个领域，因为领域的术语密度、容错要求、数据规模都不同，对应的微调策略也必须不同——这正是前面章节判断框架的用武之地。

本章你将学到

• 医疗场景：如何在不触碰合规红线的前提下，用专业语料提升 GLM-5.2 的术语准确性
• 法律场景：长文本、强结构下的数据构造与评测指标设计
• 客服场景：小样本、多轮对话下的 LoRA 配置与防幻觉策略
• 一套通用的"领域适配检查清单"，换行业也能直接套

章节导航

• 4.1 医疗与法律领域：高专业度语料的微调实战
• 4.2 智能客服领域：小样本多轮对话的轻量微调

案例的共同主线

三个案例看似无关，主线却一致：先用第一章的判断框架决定方法，再用第二章的模块知识落地，最后用第三章的优化策略调效果。你能复用的不是代码，而是这条主线。

小结

实战教会你的，往往不是某个配置值，而是"遇到新领域时该怎么拆解"。当你能对着一份陌生语料，自然地说出"这领域显存紧、数据小，我上 QLoRA 加强 dropout"，这本教程的使命就完成了大半。第五章我们做整体收束与展望。