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标题: 大模型上下文工程（context engineering） [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 3 小时前
标题: 大模型上下文工程（context engineering）

“上下文工程”（Context Engineering）这个在当前（2025年）AI领域，特别是大语言模型（LLM）应用中，变得至关重要的概念。这可以说是继“提示词工程”（Prompt Engineering）之后的又一个核心技术热点。

一、上下文工程（Context Engineering）是什么含义？

上下文工程（Context Engineering）是一种系统化的方法论和技术栈，其核心目标是在与大语言模型（LLM）交互时，动态地、精准地为其构建和提供最相关、最优质的上下文（Context）信息，从而让模型能够生成更准确、更可靠、更具个性化的回答。

我们可以用一个简单的比喻来理解它和提示词工程的关系：

提示词工程 (Prompt Engineering): 就像是教会我们如何向一个知识渊博但没有特定背景的“超级大脑”（LLM）“问对问题”。
上下文工程 (Context Engineering): 则是负责在问这个问题之前，先把相关的“参考资料”、“背景信息”或“开卷考试的小抄”准备好，一并递给这个“超级大脑”，让它依据这些材料来回答问题。

它的核心不再仅仅是优化那个“问题本身”（Prompt），而是工程化地管理和优化喂给模型的“信息背景”（Context）。

二、它和大型模型有什么关系？为什么它如此重要？

上下文工程之所以变得如此重要，是因为它直接解决了大型模型固有的几大核心局限性：

知识截止（Knowledge Cutoff）：像GPT-4这样的模型，其内部知识是静态的，截止到它训练完成的那一天。它不知道今天发生的新闻，不了解你公司上个季度发布的最新财报。CE的解决方式：在用户提问时，系统可以先从网络、新闻API或内部数据库中检索到最新信息，作为上下文注入给模型。
数据私有性（Data Privacy）：通用大模型没有也无法访问你公司的内部数据，如产品文档、项目邮件、财务报表、员工手册等。CE的解决方式：建立一个安全的系统，该系统可以在用户提问时，从私有知识库中检索相关文档片段，将其作为上下文提供给模型，而无需用私有数据重新训练模型。
事实幻觉（Hallucination）：大模型有时会“一本正经地胡说八道”，编造一些看似合理但实际错误的信息。CE的解决方式：通过提供明确的、基于事实的上下文，并要求模型“请依据以下信息回答”，可以极大地减少模型自由发挥（胡编乱造）的空间，这种技术被称为“接地”（Grounding）。
上下文窗口限制（Context Window Limitation）：虽然现在模型的上下文窗口越来越大（可以一次性处理数万甚至数十万词），但你依然不可能把整个公司的数据库都塞进一个提示词里。CE的解决方式：上下文工程的核心技术之一就是“检索”（Retrieval），即如何在海量信息中，精准地找到与当前问题最相关的几段信息，只把这几段“精华”内容放进上下文窗口。

三、上下文工程具体例子

企业智能客服机器人：

无上下文工程：你问“我的XX-9000型设备报错代码E57是什么意思？”，通用LLM可能会瞎猜一个答案。
有上下文工程：系统首先从最新的设备手册和维修工单数据库中检索到关于“XX-9000”和“E57”的准确信息，然后将“E57代表传感器连接超时，请检查并重新插拔3号端口的连接线”这段上下文提供给LLM，LLM再用自然的语言回答用户。

个人财务顾问AI：

无上下文工程：你问“我该买什么股票？”，LLM只能给一些非常笼统的建议。
有上下文工程：系统首先接入你的个人投资组合数据（私有上下文）和实时的市场新闻API（实时上下文）。当你问“根据我目前的持仓和今天的市场情况，我应该如何调整？”时，系统将这些动态信息作为上下文提供给LLM，从而生成高度个性化和时效性的建议。

Palantir AIP 平台：

这是一个更高级的例子。在Palantir中，“上下文”不仅仅是文本块，而是结构化的“本体”（Ontology）。当用户问“与最近供应链中断事件相关的、风险最高的供应商是哪个？”时，Palantir的上下文工程系统会：

解析问题，理解“供应链中断事件”、“供应商”、“风险最高”这些概念在本体中的对应。
自动执行查询，检索出相关的事件对象和供应商对象。
将这些结构化的对象信息（而不仅仅是文本）作为上下文提供给LLM。
LLM基于这些结构化事实进行推理并回答。

四、RAG 提供上下文

目前，实现上下文工程最主流、最流行的技术架构是 “检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。

一个典型的RAG流程如下：

数据准备（离线阶段）：

加载与切分：将你的私有知识库（如PDF文档、网页、数据库记录）加载进来，并将其切分成一个个小的信息“块”（Chunks）。
向量化与索引：使用一个专门的“嵌入模型”（Embedding Model）将每个信息块转换成一串数字，即“向量”（Vector）。这些向量代表了信息块的语义含义。然后，将这些向量和原文存储在“向量数据库”（Vector Database）中。

查询与生成（在线阶段）：

用户提问：用户提出一个问题，例如“我们公司最新的报销政策是什么？”。
查询向量化：系统同样使用嵌入模型将用户的问题也转换成一个向量。
相似性检索：系统拿着问题的向量，去向量数据库中进行“相似性搜索”，找出与问题语义最相近的几个信息块（例如，找到了“2025年差旅报销新规.pdf”中的第三段和第四段）。
上下文注入与提示词构建：系统会自动构建一个新的、增强后的提示词，格式可能如下：

---背景资料---[这里是检索到的“2025年差旅报销新规”的相关段落...]---我的问题---我们公司最新的报销政策是什么？---指令---请依据以上背景资料，回答我的问题。

生成回答：将这个包含精准上下文的提示词发送给大语言模型（LLM）。LLM会基于你提供的“小抄”生成一个准确的、有据可查的回答。

除了 RAG，以下是几种同样重要且正在快速发展的上下文工程典型范式。先进的AI应用通常会将它们组合使用。

五、微调 (Fine-Tuning)：将知识“内化”为模型能力

如果说 RAG 是给模型一本“开卷考试”的参考书，那么微调就是提前给模型进行“考前特训”，将特定的知识和能力“内化”到模型的参数权重中。

核心思想：

不是在提问时提供上下文，而是在模型部署前，在一个精心准备的、特定领域的数据集上继续训练一个基础大模型（如 Llama 3, GPT-4）。这个数据集通常包含了成百上千个“高质量问答对”或范例文章。

上下文来源：

一个结构化的、领域特定的数据集（例如，包含了公司所有产品手册的问答对、所有历史客服对话、特定风格的法律文书等）。

它解决了什么问题？

风格与语调 (Style & Tone): 让模型的语言风格完全符合你的品牌语调或专业领域的特定“黑话”。
格式遵循 (Format Following): 教会模型稳定地输出特定的格式，如JSON、XML或特定的报告格式。
隐性知识 (Implicit Knowledge): 让模型学习特定领域的通用知识和推理模式，而不仅仅是事实。例如，教会模型像一个资深医生那样进行初步的鉴别诊断思考。

举例：

一家法律科技公司，希望AI助手能以专业的法律文书风格起草合同。他们可以收集数千份已有的、高质量的合同作为数据集，对一个基础大模型进行微调。微调后，你只需给模型一个简单的指令“起草一份软件授权协议”，它就能自动生成结构、术语、风格都非常专业的文本，而不需要在提示词里提供大量的合同范本作为上下文。

与RAG的关系：

微调和RAG是互补的。微调教会模型“如何思考和说话”，RAG则在运行时为其提供“最新的事实依据”。

六、智能体与工具调用 (Agent & Tool-Using)：将世界作为“动态上下文”

这是目前最前沿、最强大的范式之一。它不再将上下文视为静态的文本信息，而是将整个外部世界（通过API、数据库等）作为可以实时交互和获取的动态上下文。

核心思想：

将LLM打造成一个有“大脑”的智能体（Agent），并为其配备一个“工具箱”（Toolkit）。当面对一个复杂任务时，智能体会自主地思考、规划，并决定调用哪个工具来获取所需信息，然后将工具返回的结果作为下一步思考的上下文。这个过程通常遵循 ReAct (Reason + Act) 框架。

上下文来源：

API的实时返回结果、数据库的查询结果、代码执行器的输出、甚至其他AI模型的分析结果。

它解决了什么问题？

实时性与动态性：可以获取完全实时的数据，如当前的天气、股价、航班信息。
可操作性：不仅能“读”世界，还能“写”世界。可以执行预订、下单、发送邮件、控制智能家居等实际操作。
复杂问题分解：能够将一个复杂问题分解成多个步骤，通过连续调用不同工具来逐步解决。

举例：

场景：用户说：“帮我规划一次从深圳到北京的周末旅行，预算5000元，要订往返机票和一家评分4.5以上的酒店。”

智能体的执行流程：

思考(Reason): “我需要先查机票，再查酒店。” -> 行动(Act): 调用search_flights(origin='SZX', destination='PEK', dates='...') 工具。
观察(Observe): 工具返回了几个航班选项（这就是第一层动态上下文）。
思考(Reason): “航班A最便宜，剩下预算4000元。现在我需要用这个预算和日期去查酒店。” -> 行动(Act): 调用Google Hotels(city='Beijing', budget=4000, min_rating=4.5, ...) 工具。
观察(Observe): 工具返回了符合条件的酒店列表（这是第二层动态上下文）。
思考(Reason): “信息都齐了，可以整合起来给用户一个完整的方案了。” -> 生成最终回答。

与RAG的关系：

RAG可以被看作是智能体拥有的一个“专用工具”，即 retrieve_from_knowledge_base()。智能体范式是RAG的超集，它将上下文的来源从静态知识库扩展到了无限的、可交互的外部服务。

七、上下文窗口管理与压缩 (Context Window Management & Compression)

这种范式专注于如何在一个有限的上下文窗口内，最高效地管理和呈现信息，尤其是在长程对话（Long Conversation）中。

核心思想：

对话本身就是最重要的上下文。随着对话轮次增加，如何保留关键信息，同时丢弃不重要的信息，以避免上下文窗口溢出或关键信息被“冲淡”。

上下文来源：

历史对话记录。

典型技术：

滑动窗口 (Sliding Window): 只保留最近的N轮对话作为上下文。简单但容易丢失早期重要信息。
对话摘要 (Conversational Summarization): 使用另一个（通常是更小的）LLM在后台定期对历史对话进行总结。然后将这个摘要和最近几轮对话一起作为新的上下文。例如：“摘要：用户正在计划去北京的旅行，已确定机票。当前问题：...”。
混合检索：在检索知识库（RAG）时，不仅使用用户的当前问题，还结合对话历史的摘要或向量进行检索，以更好地理解用户的真实意图。

举例：

一个心理咨询AI助手，在进行了长达一个小时的对话后，需要记住用户在对话早期提到的一个关键童年经历。通过对话摘要技术，系统能将这个关键信息持续保留在“工作记忆”（即上下文）中，从而在后续对话中进行引用和共情。

八、总结对比

范式 (Paradigm)	核心思想	上下文来源	优点	缺点
RAG (检索增强生成)	外部知识检索，开卷考试	向量数据库、知识库	事实性强、知识可更新、成本较低	依赖检索质量、有一定延迟
Fine-Tuning (微调)	内部知识内化，考前特训	领域特定数据集	风格/语调/格式控制好、推理能力强	知识静态、成本高、可能遗忘通用能力
Agents & Tools (智能体与工具)	实时交互，动态获取	APIs、数据库、代码执行器	实时、可操作、能解决复杂任务	系统复杂、有安全风险、依赖工具可靠性
Context Management (上下文管理)	优化长程记忆	历史对话记录	保持对话连贯性、理解深层意图	增加计算开销、可能丢失细节

在实践中，最先进的AI应用（如 Palantir AIP、Databricks Mosaic AI Agent Framework 等）往往会融合以上所有范式，构建出一个能够根据任务需求，灵活地检索静态知识、调用实时工具、并保持长程对话记忆的复杂系统。

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