本篇内容是一个总览，接下来的文章内容会分多个视角来拆解这个产品设计方法，会从医疗数据清洗、知识库设计、query改写、意图识别、提升rag召回准确率多个维度进行拆分。等其他内容发布成功后，对应的链接会插入到本文中。
一、前端产品设计（核心：控制用户预期、锁死提问范围、降低推理难度）1）产品做大，名称起小——严控医疗预期，不越界不能叫：AI医疗诊断助手、健康医生、智能问诊（名字太大，用户会当成看病）
应该叫：
名字越小、场景越窄，用户越不会让你“诊断疾病、开药方”，从入口就把推理难度、开放程度锁死。
2）提示问题与引导语——告诉用户“我能做什么、不能做什么”角色定位语（直接用）：
我是免费健康科普助手，只提供科普、护理、就医引导，不做诊断、不开药方。
新手引导：
直接给提示问题，把用户提问框死在低风险范围：
孕晚期胎动多少算正常？高血压日常要注意什么？体检报告异常指标怎么理解？咳嗽该挂什么科？不让用户自由乱问急症、诊断、治疗类问题。
3）联想词控制——精准、省成本、防违规只联想合规科普类词汇：胎动、产检、低盐饮食、转氨酶、科室选择…
屏蔽/不联想高风险词：诊断、吃什么药、吃几片、手术、治疗方案、癌症…
联想词入库：
把高频安全问题入库，用户一输就弹出标准问句，减少开放提问，降低大模型调用成本。
4）基础体验——医疗场景要稳、慢、清晰吐字/输出速度：偏慢、逐句输出，让用户看得清，不焦虑
回答视角：始终站在科普/建议视角，绝不出现“你这是XX病”
交互：
支持问题重新编辑支持“再解释一遍”支持一键查看“权威来源”医疗类回答必须可追溯、可重读。
二、后端产品设计（核心：先分类再处理、知识库细、切片准、召回稳、prompt严）
1）QA 处理方式：先分类，再设计–意图识别① 按热门/小众分（降本核心）
热门问题（80%）：孕期常识、慢病注意事项、怎么挂号、报告怎么看 → 直接用小模型/关键词匹配/FAQ库回答，不调用大模型，极省成本。小众问题（20%）：特殊护理、多条件咨询 → 再走RAG+大模型生成。② 按问题类型分（医疗专属分类）
症状科普类就医引导类体检报告解读类慢病/孕期护理类用药禁忌科普类不同类型走不同prompt和知识库。
③ 按用户分层
新用户：强引导、多提示、多解释老/高频用户：直接回答、精简输出、不重复免责2）大模型生成结果设计（1）知识库设计
① 权限设计
医疗场景只做公共权限知识库：卫健委指南、国家药典、三甲医院公开科普、权威教材不做个人病历/私人知识库，从根源规避隐私与诊断风险。② 知识库尽量细分（不建一个大杂库）
医疗必须拆细，否则召回极乱：
孕期护理库慢病管理库（高血压/糖尿病）内科常识库外科常识库体检报告解读库就医流程库越细分，检索越准，幻觉越少。
（2）切片设计
医疗文档最忌讳乱切、切断上下文，按你方法执行：
① 切片对象
卫健委指南、科普文章、临床路径、健康手册
② 切分难度
政策/指南类：按章节切科普类：按段落+小标题切PDF/PPT：先转文字，按结构切③ 医疗推荐：特定切分 > 通用切分
用结构树切分：
一级标题、二级标题，切片挂在二级标题下
比如：
孕期健康 → 孕晚期 → 假性宫缩
这样上下文最完整，医疗知识不会断。
不推荐纯字数切分，容易把“正常表现”和“危险信号”切开。
（3）搜索召回设计
医疗场景query必须改写，否则搜不准、答不出：
① query转换（医疗最常用）
用户口语：“孕晚期肚子硬邦邦的”转关键词：孕晚期 假性宫缩 正常表现专业领域效果极强。
② 改写手段（按需用，不浪费token）
query to keyword：医疗首选multi-query：生成2～3个同义问法一起搜step-back：复杂问题抽象成标准问题不随便用cot、hyde，医疗场景容易编答案。
③ 召回：多路召回
知识库检索+关键词匹配+热门FAQ匹配，保证召回率。
（4）prompt 设计（医疗是重中之重：防越界、防幻觉、降噪）
严格按你“强头尾、弱中间、压缩信息”原则：
① prompt 框架（固定模板）
【头部强约束】
你是健康科普助手，只做知识科普，不诊断、不开药、不提供治疗方案。
只根据下面提供的权威知识回答，不知道就说“暂无相关科普内容”。
【中间：召回内容】
<content>
{检索回来的医疗知识}
</content>
【尾部强输出规则】
回答通俗、严谨、简短。
必须加一句：本内容仅健康科普，不替代医生建议。
② 信息太多怎么办
医疗知识绝对不能乱删用压缩框架（longLLMlingua/PTCoolkit）压缩只保留：定义、原因、正常表现、注意事项、就医提示
③ 信息上限
严格控制prompt长度，避免噪声导致模型乱编。
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