为什么说上下文工程是AI产品成功的关键？ - 链载Ai

如果你是一名产品经理，在构建AI产品的过程中，一定面临过这样的灵魂拷问：

- 为什么演示时流畅的智能客服，上线后用户却投诉“答非所问”？

- 为什么耗资百万训练的行业大模型，关键决策错误率比规则引擎的还高？

而这些问题，很可能不是因为模型不够聪明，而是产品缺失了「翻译官」——在用户意图与AI能力之间，正横亘着一片可能被绝大多数产品经理忽视的黑箱地带，那就是上下文工程。

也就是说，真正决定产品存亡的战场其实在——如何把用户、场景、数据翻译成AI听得懂的「产品语言」。

本文将从以下几点聊一下我对上下文工程的理解：

ingFang SC", system-ui, -apple-system, "system-ui", "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 17px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: 0.544px;orphans: 2;text-align: justify;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;visibility: visible;">01

简单来说，上下文工程是系统地设计、管理和优化输入到大语言模型的信息和环境（即“上下文”），以引导模型生成更准确、相关、有用且一致的输出。

指令设计（Prompt Engineering的传统领域）仍然是上下文工程的一部分，但它不再是孤立的，而是需要和精心设计的上下文紧密结合、协同工作，共同指导模型。

理解目标LLM的架构、训练数据偏好、token限制、处理上下文的方式（是平均关注所有token？还是更关注开头结尾？）等，以便优化上下文结构。

上下文工程的核心价值在于突破传统提示工程的固有局限，从根本上提升AI系统的实用性与可靠性。

静态的Prompt模板在面对动态变化的业务场景时往往捉襟见肘，而上下文工程通过智能注入实时的业务数据、用户状态及环境参数，为模型构建起持续演化的认知框架。

这种动态知识供给不仅显著抑制了模型的幻觉风险，更通过结构化指令（角色定义、输出规范）和嵌入式规则（促销逻辑、风控条款）的协同作用，使模型行为具有高度可预测性。

当智能客服需要同时处理用户情绪、订单历史、促销规则等多维信息时，上下文工程成为整合复杂信号的关键枢纽。

本质上是通过构建“持续进化的业务记忆体”，将碎片化信息转化为可执行的决策图谱。这种能力使得AI产品从简单的问答机器人蜕变为真正理解业务语境的智能体，从而在用户体验与商业价值的交汇点能够释放出巨大的潜力。

先说结论：我认为没有一刀切的“最佳”方案，而是需要系统性的分析和实验才能找到。

以下是我总结的一些关键步骤：

你的AI应用具体要解决什么问题？希望模型输出什么？

用户是谁？在什么场景下使用？核心价值是什么？

系统状态/环境：当前时间、地理位置、用户身份、操作权限、应用当前状态等。

知识库/文档：内部文档、产品手册、FAQ、法规、代码库片段、数据库查询结果等。

历史对话/交互：之前的用户问题、系统回答（完整的、还是提取的关键点或摘要？）。

预定义的规则/指令/约束：需要模型遵守的特定规则、输出格式要求等。

示例（Few-Shot Learning）：高质量的输入-输出样本。

每条信息的“信息密度”如何？（是冗长的废话，还是浓缩的精华？）

成本效益：上下文越长，API调用成本就越高，并且长上下文可能会导致模型性能下降或注意力关注点分散，所以我们需要在成本和效果之间找到平衡。

结构化：使用清晰的分隔符、标签、标题将不同类型的信息区分开来。

整合指令：将任务指令、角色设定巧妙地与提供的上下文数据结合起来。

嵌入关键知识：对于模型可能不知道或容易出错的关键事实点，直接嵌入上下文。

格式化输出要求：明确期望的输出结构（如JSON、列表、步骤、代码块等）。

考虑顺序：LLM对上下文开头和结尾的信息可能更敏感，所以关键的指令或信息可以考虑放在开头或结尾中。

长文档处理：使用向量数据库进行语义搜索选择最相关的片段、生成多个不同粒度的摘要（全文摘要、章节摘要）、提取关键实体/事实等手段。

会话应用：维护对话状态、有效摘要历史对话的关键信息、动态选择需要保留或遗忘的内容、检测用户意图变化。

复杂推理任务：显式地在上下文中引导推理步骤（比如使用思维链、思维树等），注入必要的推理规则或中间变量。

总结来说，可以通过使用实验、测试和AB测试的方式对不同的上下文进行评估，具体说明如下：

最终使用产品的用户的切身体验和感受是最具权威性和决定性的标准。

比如，对于智能客服，即便从技术指标看回答准确、相关，但用户却觉得对话体验生硬、难以理解，那也说明产品存在问题。所以在评估上下文工程效果时，要高度重视最终用户的真实感受。

为什么这次交互失败了？是缺少关键信息？信息冲突？指令不清晰？上下文太长导致关键点被遗忘？

根据测试结果和反馈，不断调整信息选择、结构化和格式化的策略。

它不是简单的堆砌信息，而是ingFang SC", -apple-system, "system-ui", "Segoe UI", Roboto, Ubuntu, "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif;font-optical-sizing: inherit;font-size-adjust: inherit;font-kerning: inherit;font-feature-settings: inherit;font-variation-settings: inherit;vertical-align: baseline;color: rgb(0, 0, 0);letter-spacing: -0.16px;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">精准定位关键信息、巧妙结构化信息、动态管理信息，并将其与清晰的指令深度结合的艺术与科学。

找到“最佳”上下文没有捷径，因为它源于对任务、用户、信息源和模型能力的深刻理解，并通过持续的实验、测试和迭代优化而来。