通用大模型写不出合规文件，因为缺的不是语言能力，是「知道该写哪几份、每份包含哪些条款」。本文拆解垂直大模型在合规场景的工程结构。
让通用大模型写一份「安全生产责任制」，它会给你一段看起来很像的文本。
但企业真正需要的是成套文件：谁负责什么岗位、包含哪几个要素、对应国标哪一条、和其他文件之间怎么衔接。这些不是语言问题，是知识结构问题。
通用模型的训练语料里没有「某行业按某国标需要哪几份文件」这种结构化知识，所以它只能编。编出来的东西看着专业，实际用不了。
工程的第一步不是接模型，是拆标准。
一份国家标准通常是「要素 → 条款 → 要求」的三层结构。要把它变成机器可用的形式，需要做三件事：把要素编号、把条款拆成独立条目、给每条标注它属于哪个文件类型。
举例：某标准第 5 章讲「建设要求」，下分选址布局、场景设计、设备设施、功能分区、标识规范。拆完之后，每个子条款都能对应到「这一条会出现在哪份文件里」。
这一步的工作量占整个项目的一半以上，而且必须由懂业务的人做，不能外包给标注公司。
知识库回答「要写什么」，模板回答「怎么写」。
合规文件有固定的骨架：制度类一般是「目的 → 适用范围 → 职责 → 流程 → 记录 → 附则」，预案类一般是「总则 → 风险分析 → 组织机构 → 响应流程 → 保障措施」。
把这些骨架抽成模板，模型只需要填内容，不需要自己发明结构。
模板化的另一个好处是可校验：生成完可以检查每个必填段落是否都有内容，缺了能定位到具体段落。
真正调用模型时，输入不是「帮我写个责任制」，而是结构化的企业信息：
行业、规模、组织架构、设备清单、岗位设置、是否高危。
模型拿到的是「模板 + 相关知识条目 + 企业信息」三样东西，输出的是填好的段落。
生成之后还要做后处理：检查条款引用是否存在、检查岗位名与企业信息是否一致、检查数字单位是否统一。这一步能挡掉大部分低级错误。
坑一：知识库做成了全文检索。全文检索能找到「相关段落」，但找不到「这一条要求对应哪份文件」。必须做结构化标注，不能只存原文。
坑二：模板做得太死。企业规模差异大，模板要支持「按条件包含/排除段落」，否则小微企业拿到的文件里全是「应设立专职安全管理部门」这种它做不到的要求。
坑三：不做后处理。模型输出看起来通顺就够了，但合规文件里一个条款号写错就是硬伤。后处理环节不能省。
适合：有明确标准依据、文件结构相对固定、需要批量生成的场景。合规文件、检测报告、评审材料都属于这一类。
不适合：需要原创观点、需要跨领域推理、标准本身还在变的场景。
判断标准很简单：如果这件事请一个有经验的顾问，他能照着标准一份份写出来，那就可以用这套结构做。如果他每次都要重新想，那不适合。