简介

文章全面介绍了大模型上下文工程的核心技术，重点讲解了RAG（检索增强生成）的原理、工作流程及高级模式，包括混合检索、重排序等。同时详细阐述了记忆架构、工具集成推理和动态上下文管理策略（写入、选择、压缩、隔离、组装），以及如何评估系统性能。这些技术能有效解决上下文过载问题，提高大模型响应质量和事实准确性，是构建高效大模型应用的关键。

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核心技术

更长的上下文并不一定会产生更好的响应，上下文过载可能会导致应用程序以意想不到的方式失败，上下文可能会变得有害、分散注意力、令人困惑或产生冲突。

• • 上下文污染（Context Poisoning）：当幻觉或其他错误内容进入上下文并被反复引用时。
• • 上下文干扰（Context Distraction）：当上下文变得太长时，模型会过度关注上下文，而忽略在训练期间学到的内容。
• • 上下文混淆（Context Confusion）：当模型使用上下文中的多余信息来生成低质量的响应时。
• • 上下文冲突（Context Clash）：当上下文中的部分内容相互矛盾时。

以上问题都与信息管理有关，可以使用以下技术进行解决。

检索增强生成（RAG）

基础理论

在上下文工程的众多技术中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）占据了核心地位。它是一种基础性框架，旨在通过将LLM与外部的知识源相连接，来解决模型知识陈旧和产生“幻觉”的根本性问题。

• • 概念： RAG是一个AI框架，它通过首先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给LLM以增强其生成过程，从而优化LLM的输出。
• • 标准工作流： 一个典型的RAG系统包含以下几个关键步骤

• • 数据注入与索引 (Ingestion & Indexing)： 首先，需要准备外部知识源，这些数据可以来自文档（PDF、Word）、数据库、或API。系统将这些数据进行预处理，将其分割成更小的、有意义的“块”（chunks），然后使用嵌入模型（embedding model）将每个块转换为高维向量。这些向量捕获了文本的语义信息，并被存储在一个专门的向量数据库中以供快速检索。
• • 检索 (Retrieval)： 当用户提出一个查询时，系统首先使用相同的嵌入模型将该查询也转换为一个向量。然后，它在向量数据库中执行相似性搜索（如余弦相似度或点积），找出与查询向量最接近的文本块向量。这些对应的文本块被认为是与查询最相关的信息。
• • 增强与生成 (Augmentation & Generation)： 最后，系统将检索到的相关文本块与原始的用户提示拼接在一起，形成一个“增强的提示”。这个增强后的提示被发送给LLM。LLM可以利用这些实时提供的、高度相关的上下文信息来生成一个有事实依据的、内容丰富的回答。

• • 核心优势：

• • 访问最新信息： LLM的知识受限于其训练数据的截止日期。RAG通过连接实时更新的知识源，使模型能够使用最新的信息。
• • 提高事实准确性，减少幻觉： 通过将模型的回答“锚定”在检索到的具体事实上，RAG显著降低了模型捏造信息的可能性。
• • 增强用户信任： RAG系统可以提供其回答的来源引用，允许用户验证信息的出处，这对于建立用户信任至关重要。
• • 成本效益高的领域适应性： 相比于通过昂贵的微调（fine-tuning）或重新训练来向模型灌输新知识，RAG提供了一种更经济、更快捷的方式来使模型适应特定领域或企业的专有知识。

高级模式

随着RAG应用的成熟，简单的“检索-生成”模式已演化出多种更复杂的“高级RAG”模式，以应对现实世界中的挑战。这些高级模式标志着RAG从一个单一技术演变为一个丰富的工程领域，其发展轨迹与经典信息检索系统的成熟过程遥相呼应。

• • 混合检索 (Hybrid Search)： 这种模式结合了传统的关键词检索（如BM25算法）和现代的语义向量检索。关键词检索在处理包含特定术语、首字母缩写或产品代码的查询时表现出色，而向量检索则擅长理解查询的潜在意图和语义。通过融合两种检索的结果，混合检索能够取长补短，提供更鲁棒和准确的检索结果。
• • 重排序 (Re-ranking)： 这是一个两阶段的检索过程。第一阶段，使用一个快速但可能不太精确的检索器（如向量搜索）从海量文档中召回一个较广泛的候选集。第二阶段，使用一个更强大、但计算成本也更高的重排序模型（通常是另一个LLM）对这个小得多的候选集进行精细化排序，以确定与查询最相关的文档。这种策略在效率和精度之间取得了很好的平衡。
• • 多跳RAG / 复杂RAG (Multi-hop RAG)： 适用于需要综合来自多个文档或数据源信息才能回答的复杂问题。例如，“比较A公司和B公司在最新财报中关于AI投入的异同”。系统会执行一个初始检索，分析返回的结果，然后根据分析生成后续的、更具针对性的查询（例如，分别查询A和B公司的财报），直到收集到所有必要的信息片段，最后再进行综合生成。
• • 智能体RAG (Agentic RAG)： 这是RAG的最前沿形态，其中RAG流程被嵌入到一个自主智能体的推理循环中。智能体可以根据任务的进展和当前状态，自主决定是否需要检索信息、何时检索、以及如何构建检索查询。它能够反思检索结果的质量，如果信息不足，它会主动发起新一轮的检索，直到它认为拥有了足够的上下文来解决问题。这使得检索过程本身变得动态和目标导向。

常见陷阱与缓解策略

挑战	陷阱	缓解策略
检索质量不佳	这是最常见的失败根源。如果检索到的文档不相关、不完整或包含错误信息，LLM的生成质量将大打折扣。其原因可能包括：数据源质量差，含有大量噪声或重复内容；分块策略不当，导致关键上下文被割裂；或使用的通用嵌入模型未能捕捉特定领域的语义细微差别	实施严格的数据注入流水线，包括数据清洗、去重和标准化。采用更先进的分块技术，如基于文档结构（标题、段落）的“语义分块”，以保持上下文的完整性。在特定领域，考虑对嵌入模型进行微调，以提高其对专业术语的理解能力
“大海捞针”或“迷失在中间”问题	研究表明，即使上下文窗口很长，LLM也常常难以准确回忆起深埋在大量文本中间的信息。如果最相关的文档被不那么相关的内容所包围，模型可能会忽略它	使用重排序（Re-ranking）技术，将最相关的文档块置于上下文的开头或结尾，以最大化模型的注意力。同时，应用上下文压缩技术，在将检索结果送入LLM之前，先进行一次筛选或摘要，去除噪声
延迟与可扩展性	检索步骤不可避免地会增加应用的端到端延迟。随着知识库规模的增长，检索时间可能会成为性能瓶颈	选择为大规模、低延迟查询而优化的向量数据库。利用近似最近邻（ANN）搜索算法，它通过牺牲极小的精度来换取检索速度的大幅提升。此外，可以实施缓存策略，对于频繁出现的查询，直接返回缓存的检索结果。采用微服务架构也能提高系统的灵活性和可扩展性
评估的复杂性	评估一个RAG系统的性能是复杂的，因为它涉及到对检索器和生成器两个组件的综合评估。传统的NLP指标（如BLEU）无法衡量事实一致性或上下文相关性	采用专为RAG设计的评估框架，如RAGAs。这类框架提供了一套细粒度的指标，可以独立评估检索质量（如上下文精确率/召回率）和生成质量（如忠实度），从而能够准确定位系统瓶颈

记忆架构

LLM天生是无状态的，这意味着它们没有记忆。每一次交互都是独立的，除非我们将过去的交互信息明确地放入当前的上下文窗口中。现代LLM记忆架构采用复杂的层次化设计，克服固定上下文窗口限制。

三层记忆架构

• • 短期记忆 (Short-Term Memory): 通常实现为一个对话缓冲区，保存当前会话的历史记录。为了防止上下文窗口被无休止的对话历史填满，通常会采用滚动窗口缓冲区（只保留最近的N轮对话）或摘要缓冲区（定期用LLM对旧对话进行摘要）等策略。
• • 长期记忆 (Long-Term Memory): 这是实现个性化和持续学习的关键，它允许信息跨会话持久化。

• • 实现方式: 长期记忆通常通过一个外部向量数据库来实现。智能体可以将关键信息（如用户偏好、重要事实、会话摘要）作为记忆条目存入该数据库。在新的会话中，智能体可以像RAG一样，根据当前对话内容检索相关的长期记忆，并将其注入上下文，从而“记起”过去的事情。
• • 记忆的生成: LLM本身可以被用来自动生成和更新长期记忆。例如，在一次会话结束时，可以触发一个LLM调用，让其对本次交互进行总结，并将总结存入长期记忆库。

• • 暂存区 (Scratchpads): 这是一种专为单个复杂任务设计的工作记忆。当智能体需要执行一个多步骤的计划时，它可以将中间的思考过程、计算结果或观察“写”到暂存区中。这个暂存区存在于主上下文窗口之外，智能体可以在后续步骤中选择性地“读回”需要的信息。这避免了用冗长的“思想链”来污染主上下文，同时保留了完整的推理轨迹。

记忆增强智能体

个性化记忆

• • 用户偏好学习：通过交互历史学习用户偏好
• • 交互历史分析：分析用户行为模式和需求
• • 个性化推荐生成：基于记忆的个性化服务

任务记忆

• • 任务状态跟踪：记录任务执行的各个阶段
• • 中间结果缓存：保存计算中间结果以提高效率
• • 错误经验学习：从失败中学习并避免重复错误

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八种记忆策略

01 全量记忆

• • 核心原理：每轮对话都保留，全部发送给模型
• • 架构设计：把用户输入和模型回复按时间顺序追加到一个 list，下次推理时整包塞给 LLM
• • 优点：

• • 实现零门槛，不丢任何细节
• • 调试时一眼能看到全部历史

• • 缺点：

• • 上下文长度爆炸，GPT-4 128k 也顶不住长聊
• • 费用指数级上涨，延迟肉眼可见

• • 适用场景：仅适用于对话轮次很少或者内容短的场景，比如简单QA或一次性问答
• • 调参锦囊：上线前务必加“紧急熔断”：token 数 > 阈值直接拒绝

02 滑动窗口记忆

• • 核心原理：保留最近N轮对话，旧的自动淘汰
• • 架构设计：维护一个定长队列，新消息进来，旧消息出队
• • 优点：

• • 实现简单，token 数可控
• • 无外部依赖，适合嵌入式场景

• • 缺点：

• • 一旦滑出窗口，永别！
• • 窗口大小难拍脑袋：3 轮太少，20 轮又浪费

• • 适用场景：适用于短对话场景或对历史依赖不强的任务。例如FAQ助手、简单闲聊机器人等
• • 调参锦囊：

• • 对客服场景可设 10～15 轮；闲聊机器人 5 轮即可
• • 建议在前端加个“展开历史”按钮，用户可手动查看更早对话

03 相关性过滤记忆

• • 核心原理：根据“重要性”打分保留高分内容，清除低分记忆
• • 架构设计：每条记忆算一个 relevance score，只保留高分。评分维度：

• • 与最新问题的余弦相似度
• • 是否包含实体（姓名、地点、订单号）
• • 用户是否说“记住/重要”等关键词

• • 优点：重要信息不易丢，比滑动窗口“聪明”
• • 缺点：

• • 评分函数需要持续迭代，否则误杀
• • 对中文关键词、实体识别要求高，轻量模型容易翻车

• • 适用场景：适合信息密集且需要筛选的场景，如知识型对话机器人或研究助理工具
• • 调参锦囊：

• • 先用规则+轻量模型跑通 MVP，再逐步引入大模型打分
• • 每周抽样 100 条对话人工 review，F1 < 0.8 就调

04 摘要压缩记忆

• • 核心原理：将旧内容生成摘要保留，代替原始文本
• • 架构设计：当对话长度达到阈值，用 LLM 把早期内容提炼成 1～2 句摘要，再与近期对话拼接
• • 优点：长期记忆近乎无限，只要摘要一直叠加
• • 缺点：

• • 摘要错误会污染后续所有对话
• • 每次摘要都要调 LLM，成本≈多一次推理

• • 适用场景：适用于长对话且需要保留上下文要点的场景
• • 调参锦囊：

• • 摘要长度 50～80 tokens 通常最稳
• • 对中文口语可强制要求“保留所有数字、专有名词”

05 向量数据库记忆

• • 核心原理：对对话进行嵌入，存入向量库，按语义检索
• • 架构设计：把文本转成向量，存进向量库；查询时按最近邻召回
• • 优点：

• • 百万级记忆也能毫秒召回
• • 语义匹配比关键词精准

• • 缺点：

• • 需要运维向量库，磁盘占用随对话增长
• • 对嵌入模型敏感，换模型需全部重扫

• • 适用场景：需要长期记忆的对话系统，如个性化助理等
• • 调参锦囊：

• • 自建库记得开 Mmap=True，否则内存爆
• • TopK 的设置建议，K=3 是通用起点，FAQ 类可拉到 K=5

06 知识图谱记忆

• • 核心原理：将实体、属性、关系结构化成图谱，并进行图上检索和推理
• • 架构设计：把“实体-关系-属性”抽成三元组，存成图，查询时可多跳推理
• • 优点：

• • 可解释，关系一目了然
• • 支持复杂推理：A→B→C→D

• • 缺点：

• • 抽取准确率决定上限；中文实体识别尤其难
• • 图大了后查询慢，需要 Neo4j 等专业库

• • 适用场景：适合知识密集型应用和需要跨事件推理的智能体
• • 调参锦囊：

• • 先用规则+大模型冷启动，后期人工修正图谱
• • 关系权重可存图属性，便于排序

07 分层记忆

• • 核心原理：同时维护短期滑动窗口与长期语义记忆，部分内容自动“提升”到长期存储
• • 架构设计：

• • 工作记忆：滑动窗口，最近 2～3 轮
• • 长期记忆：向量库，跨会话
• • 晋升机制：出现“记住/总是/我生日”等关键词或高相关性即写入长期库

• • 优点：兼顾实时性与持久性
• • 缺点：

• • 晋升规则需要反复 A/B 测试
• • 两层召回合并时，顺序与权重需调

• • 适用场景：适合需要长期上下文感知的智能体系统
• • 调参锦囊：

• • 晋升词：先列 50 个高频“记住/生日/密码”，每周 TF-IDF 补新词
• • 窗口：客服 8–12 轮，闲聊 3–5 轮
• • 融合权重：长期 0.4 +短期 0.6 起步，前言不搭后语就涨长期

08 类OS内存管理

• • 核心原理：类似计算机内存管理，将旧内容 page out到外部，必要时 page in 进入上下文
• • 架构设计：把当前上下文当 RAM，超量内容 Swap 到磁盘；查询触发“缺页中断”再拉回
• • 优点：与操作系统思想一致，易理解
• • 缺点：

• • 关键词召回太粗会换错页；需升级向量召回
• • Swap 文件需定期清理，防止磁盘爆炸

• • 适用场景：适用于上下文窗口受限但又需要长期记忆的智能体系统。它能够在保持对话响应速度的同时，保留大量历史信息，适合低延迟对话、时间跨度较大的任务型助手，以及需要随时回溯旧信息的场景
• • 调参锦囊：

• • RAM 留 20k token，其余 Swap；关键词命中率< 60% 就加词
• • Swap 文件 7 天无访问自动删；Page Faul t> 2 次/对话就扩容 SSD

工具集成推理

函数调用机制

核心概念： 工具集成推理是现代AI系统的重要能力，它使得语言模型能够通过调用外部工具和API来扩展其能力边界。这种机制不仅提高了系统的实用性，还增强了其解决复杂问题的能力。

函数调用流程：

1. 1. 工具识别与选择：

• • 意图理解：分析用户请求，识别需要使用的工具类型
• • 工具匹配：从可用工具库中选择最适合的工具
• • 参数提取：从用户输入中提取工具调用所需的参数

2. 2. 参数验证与处理：

• • 类型检查：验证参数类型是否符合工具要求
• • 范围验证：检查参数值是否在有效范围内
• • 格式转换：将参数转换为工具所需的格式

3. 3. 工具执行与结果处理：

• • 安全执行：在受控环境中执行工具调用
• • 错误处理：处理工具执行过程中的异常情况
• • 结果解析：解析工具返回的结果并进行格式化

技术实现架构

工具注册与管理：

安全与隔离机制：

• • 沙箱执行：在隔离环境中执行工具调用，防止恶意代码影响系统
• • 权限控制：基于角色的访问控制，限制工具的使用权限
• • 资源限制：设置CPU、内存、网络等资源的使用上限
• • 审计日志：记录所有工具调用的详细信息，便于安全审计

训练方法与数据系统

训练数据构建：

1. 1. 工具使用示例收集：

• • 真实场景数据：收集用户在实际使用中的工具调用案例
• • 合成数据生成：基于工具文档和规范生成训练样本
• • 多样性保证：确保训练数据覆盖各种工具使用场景

2. 2. 标注质量控制：

• • 专家标注：由领域专家进行高质量标注
• • 多轮验证：通过多轮标注和交叉验证确保质量
• • 一致性检查：使用自动化工具检查标注的一致性

训练策略优化：

• • 渐进式训练：从简单工具开始，逐步增加复杂度
• • 多任务学习：同时训练多种工具使用能力
• • 强化学习：通过与环境交互优化工具使用策略

工具选择增强

智能工具推荐：

1. 1. 上下文感知选择：

• • 任务类型分析：根据任务特征推荐合适的工具
• • 历史使用模式：基于用户的历史使用习惯进行推荐
• • 工具组合优化：推荐最优的工具组合方案

2. 2. 动态适应机制：

• • 实时性能监控：监控工具的执行性能和成功率
• • 自适应调整：根据性能反馈动态调整工具选择策略
• • 负载均衡：在多个相似工具间进行负载分配

工具链编排：

• • 依赖关系管理：处理工具间的依赖关系和执行顺序
• • 并行执行优化：识别可并行执行的工具调用，提高效率
• • 错误恢复机制：在工具链执行失败时提供恢复策略

自我改进范式

反馈驱动优化：

1. 1. 执行结果分析：

• • 成功率统计：跟踪各种工具的执行成功率
• • 错误模式识别：分析常见的错误类型和原因
• • 性能瓶颈定位：识别影响性能的关键因素

2. 2. 策略自动调整：

• • 参数优化：基于历史数据优化工具调用参数
• • 选择策略更新：根据反馈调整工具选择策略
• • 新工具集成：自动发现和集成新的有用工具

持续学习机制：

• • 在线学习：在系统运行过程中持续学习和改进
• • 知识蒸馏：将专家系统的知识转移到工具使用模型中
• • 元学习：学习如何快速适应新的工具和任务

动态上下文管理

工作原理：根据对话进展动态调整信息，识别并保留关键信息，丢弃不相关的内容，确保大模型始终能关注到最重要的信息。

实际例子 - 在线医疗咨询：

[流程图]

上下文工程的常见管理策略：

• • **写入：**像做笔记一样保存关键信息，建立AI的"工作记忆"
• • **选择：**精准提取相关内容，避免信息过载
• • **压缩：**在有限空间最大化信息密度，保留精华，去除冗余
• • **隔离：**为不同任务提供专属信息环境，支持多Agent协作

上下文写入

将信息保存在上下文窗口之外，以帮助智能体执行任务，分为：便签处理和记忆处理两种方式。

• • 便签（Scratchpads）

当人类解决问题时，我们会做笔记并记住事情，以便用于未来的相关任务。智能体也在获得这些能力！通过“便签”做笔记是一种在执行任务时持久化信息的方法。其想法是将信息保存在上下文窗口之外，以便智能体可以使用。Anthropic 的多智能体研究员举了一个清晰的例子：

主研究员首先思考方法，并将其计划保存到内存中以持久化上下文，因为如果上下文窗口超过200,000个标记，它将被截断，而保留计划非常重要。
便签可以通过几种不同的方式实现。它可以是一个工具调用，简单地将信息写入文件。它也可以是运行时状态对象中的一个字段，在会话期间持久化。无论哪种情况，便签都允许智能代理保存有用的信息，以帮助它们完成任务。

• • 记忆（Memories）

便签有助于智能体在给定会话（或线程）内解决任务，但有时智能体从多个会话中记住事情也会受益！智能体定期从过去的智能体反馈中合成记忆。

上下文选择

将上下文拉入上下文窗口，以帮助智能体执行任务，分为：便签处理、记忆处理、工具处理、知识处理四种方式。

• • 便签（Scratchpads）

从便签中选择上下文的机制取决于便签的实现方式。如果是工具，则智能体可以通过工具调用来读取它。如果是智能体的运行时状态的一部分，则开发人员可以选择在每一步将状态的哪些部分暴露给智能体。这为在后续回合中将便签上下文暴露给 LLM 提供了细粒度的控制。

• • 记忆（Memories）

智能体需要能够选择与它们正在执行的任务相关的记忆。可能会选择少量样本（情景记忆 episodic memories）作为期望行为的示例，选择指令（程序记忆 procedural memories）来引导行为，或者选择事实（语义记忆 semantic memories）作为任务相关的上下文。

一个挑战是确保选择了相关记忆。一些流行的智能体简单地使用一组文件，这些文件总是被拉入上下文。比如：许多代码智能体使用特定文件来保存指令（“程序”记忆），或者示例（“情景”记忆）。Claude Code 使用 CLAUDE.md，Cursor 和 Windsurf 使用规则文件。

• • 工具（Tools）

智能体选择使用工具时，如果提供过多工具，会导致大模型对使用哪个工具感到困惑。参考论文“ RAG-MCP: Mitigating Prompt Bloat in LLM Tool Selection via Retrieval-Augmented Generation ”中的方法，将 RAG 应用于工具描述，以便选择最相关的工具。

• • 知识（Knowledge）

通过RAG获得智能体的每一步请求需要的上下文知识。

上下文压缩

上下文窗口的有限容量以及与token数量成正比的成本，使得上下文压缩成为一项必不可少的技术。其核心目标是浓缩信息，在不丢失关键信号的前提下，尽可能减少噪声和冗余。

上下文摘要

调用LLM对检索到的信息生成一个简洁的摘要，然后将这个摘要而不是原文放入上下文。这种方法能极大地减少token数量，并能综合多个文档的信息。但其风险在于，摘要过程可能会丢失重要的细节或引入错误的概括。

上下文修剪

上下文修剪是删除不相关或不需要的信息，可以使用 Provence 或类似的函数来精简文档或整个上下文，以此去除多余的内容。

Provence 快速、准确、简单易用，而且体积相对较小。可以用几行代码调用它，如下所示：

from transformers import AutoModel

provence = AutoModel.from_pretrained("naver/provence-reranker-debertav3-v1", trust_remote_code=True)

# Read in a markdown version of the Wikipedia entry for Alameda, CA
withopen('alameda_wiki.md', 'r', encoding='utf-8') as f:
    alameda_wiki = f.read()

# Prune the article, given a question
question = 'What are my options for leaving Alameda?'
provence_output = provence.process(question, alameda_wiki)

基于模型的先进压缩技术

• • Gisting: 该技术通过训练，将复杂的指令或上下文压缩成几个特殊的“要点tokens”（gist tokens）。这些tokens可以作为注意力机制的前缀，高效地引导LLM的行为，而无需在每次调用时都重复完整的指令。推理时效率非常高，适用于可被“蒸馏”的重复性任务。
• • In-Context Former (IC-Former): 这是一种创新的、轻量级的压缩方式。它利用交叉注意力机制将长上下文浓缩成“摘要向量”（digest vectors），并且其运行独立于主LLM，因此压缩速度极快，效率极高。

上下文隔离

隔离上下文涉及将其拆分，以帮助智能体执行任务，分为：多智能体、沙箱化、状态隔离三种方式。

• • 多智能体（Multi-agent）

隔离上下文的最流行方法之一是将其拆分到子智能体中，每个子智能体都有特定的工具集、指令和自己的上下文窗口，可以同时探索问题的不同方面。

• • 沙箱化（Sandboxing）

这是一种有效的上下文隔离技术。工具调用在一个独立的“沙箱”环境中执行。执行完毕后，不是将原始的、可能非常冗长的输出直接返回给LLM，而是只将一个简洁的摘要或结构化的元数据（例如，{“status”: “success”, “lines_changed”: 12}）注入到上下文中。HuggingFace的CodeAgent是应用此技术的一个重要例子。这种方法既通知了LLM工具执行的结果，又避免了无关细节对模型的干扰。

• • 状态隔离（State Isolation）

这种架构思想是将智能体的内部状态设计成一个结构化的对象（例如，使用 Pydantic 模型定义的类），而不是一个扁平的文本列表。在智能体的每个推理步骤中，只将当前步骤所需的状态字段选择性地注入到提示中。这为开发者提供了对LLM“所见”内容的细粒度控制，类似于为智能体的“RAM”实现了选择性内存访问和保护机制。

上下文组装

动态上下文组装是上下文工程的核心技术之一，它决定了如何在有限的上下文窗口内最优地组织和呈现信息：

• • 上下文组件优先级排序： 基于多维度评估体系进行智能排序，确保最重要和最相关的信息优先进入上下文窗口。

• • 任务相关性：与当前任务的直接关联度，通过语义相似度、主题匹配、关键词重叠等多种方法计算。这个维度确保上下文中的信息能够直接支持当前任务的完成，避免无关信息的干扰。评估时需要考虑任务的具体类型、复杂度和用户意图。
• • 时间新鲜度：信息的时效性权重，对于时间敏感的信息给予更高的优先级。这个维度特别重要于新闻、股价、天气等实时性要求较高的应用场景。时间衰减函数通常采用指数衰减或线性衰减模型，根据信息的类型和应用需求进行调整。
• • 信息质量：来源可靠性和准确性评估，包括信息来源的权威性、内容的准确性、数据的完整性等多个子维度。高质量的信息源（如权威机构、专业期刊、官方文档）会获得更高的权重，而质量存疑的信息则会被降级或过滤。
• • 用户偏好：个性化的信息偏好学习，通过分析用户的历史行为、反馈模式和交互习惯，建立个性化的偏好模型。这种学习是持续的和自适应的，能够随着用户行为的变化而动态调整，提供越来越精准的个性化服务。

• • 信息融合策略： 将多源、多类型的信息有机整合，形成连贯、完整的上下文。

• • 时间序列融合：按时间顺序组织信息，保持事件的时间逻辑和因果关系。这种策略特别适用于需要理解事件发展过程的场景，如新闻报道、项目进展、历史分析等。时间序列融合需要处理时间粒度的差异、时区转换和时间冲突等技术挑战。
• • 重要性权重融合：基于重要性分数的加权组合，根据每个信息片段的重要性分数分配相应的权重和位置。重要性高的信息会被放置在更显著的位置，获得更多的上下文空间。权重计算需要综合考虑多个因素，包括信息的核心程度、稀缺性和影响力。
• • 语义聚类融合：将相似信息进行聚合处理，避免重复和冗余，同时保持信息的完整性。通过语义相似度计算和聚类算法，将表达相同或相似概念的信息组织在一起，形成主题明确的信息块。这种方法既能减少信息冗余，又能增强信息的结构化程度。

• • 多模态信息处理： 将多模态数据进行统一信息表示

• • 文本信息：直接处理。
• • 图像信息：通过视觉模型转换为文本。
• • 音频信息：通过语音识别转换为文本。
• • 视频信息：通过视频理解转换为文本。
• • 结构化数据：转换为自然语言描述。

迭代优化

通过多轮迭代和反馈循环，能够不断提升上下文的质量和适用性：

• • 自我反思与错误纠正：通过内部验证机制发现和纠正错误，这是一个多层次的质量控制过程。系统首先进行内容一致性检查，识别逻辑矛盾和事实错误；然后进行相关性验证，确保所有信息都与当前任务相关；最后进行完整性评估，检查是否遗漏了关键信息。这种自我监督的机制能够在没有外部干预的情况下提高输出质量。
• • 渐进式上下文改进：基于反馈的持续优化过程，系统通过分析用户反馈、任务执行结果和性能指标，识别上下文组装中的薄弱环节。改进过程采用渐进式策略，每次只调整一个或少数几个参数，避免大幅度变化带来的不稳定性。这种方法确保了系统的稳定性和可预测性。
• • 反馈驱动的适应性调整：根据用户反馈动态调整策略，建立用户反馈与系统参数之间的映射关系。系统能够识别不同类型的反馈（正面、负面、中性），并相应地调整上下文组装策略、信息权重分配和检索参数。这种适应性使系统能够更好地满足个性化需求。

效果评估

上下文管理的关键指标

• • 技术指标

• • 上下文准确性 (Context Accuracy): 智能体对所提供上下文的理解和利用是否精确无误。
• • 上下文相关性/精确率 (Context Relevance/Precision): 在检索到的所有上下文中，真正与用户查询相关的部分所占的比例。高精确率意味着信噪比高。
• • 上下文完整性/召回率 (Context Completeness/Recall): 回答用户查询所需的所有关键信息，是否都已成功地从知识库中检索出来。高召回率意味着信息覆盖全面。
• • 上下文时效性 (Context Freshness): 上下文中的信息是否为最新的。这对于处理动态变化知识的系统至关重要。
• • 上下文效率 (Context Efficiency): 上下文窗口中有效信息（对生成答案有贡献的tokens）与总tokens的比率。高效率意味着更低的成本和延迟。

• • 业务指标

• • 用户满意度：用户反馈评分。
• • 任务完成率：成功解决问题的比例。
• • 使用频率：用户的活跃度。
• • 成本效益：投入产出比。

RAG基准测试与评估

RAG基准

• • RAGBench：检索增强生成系统综合评估平台，提供了多维度的RAG系统评估框架，包括检索质量、生成质量、端到端性能等多个评估维度。该基准涵盖了不同领域和复杂度的任务，支持RAG系统的全面性能评估和对比分析。
• • RGB：RAG系统的生成质量基准，专注于评估检索增强生成系统的文本生成质量。RGB提供了标准化的评估协议和指标体系，包括事实准确性、逻辑一致性、语言流畅性等多个维度的评估标准。
• • CRUD：上下文理解和推理数据集，专门设计用于评估系统对复杂上下文的理解和推理能力。该数据集包含需要多步推理、常识应用和逻辑分析的复杂任务，是评估上下文工程系统高级能力的重要基准。

RAG评估框架（RAGAs）

一个RAG系统的失败可能源于检索阶段（未能找到正确信息）或生成阶段（未能正确利用找到的信息），因此需要能够区分这两种失败模式的细粒度评估方法。

为了系统性地解决RAG评估难题，社区开发了专门的评估框架，其中RAGAs（Retrieval-Augmented Generation Assessment）是最具代表性的之一。

RAGAs的创新之处在于，它能够在很大程度上实现无参考答案评估，即无需为每个测试问题都准备一个人工编写的“标准答案”，而是通过巧妙的LLM调用来自动化评估过程，这极大地降低了评估成本，加快了迭代速度。

RAGAs提供了一套针对RAG不同组件的指标：

• • 评估检索组件：

• • 上下文精确率 (Context Precision): 回答“检索到的上下文是信噪比高还是充满噪声？”。它通过让一个LLM判断检索到的文本中有多少句子与原始问题直接相关来计算得分。
• • 上下文召回率 (Context Recall): 回答“我们是否找到了回答问题所需的全部信息？”。它通过分析一个理想的“黄金标准”答案中的每句话，能否在检索到的上下文中找到依据来计算得分。

• • 评估生成组件：

• • 忠实度 (Faithfulness): 回答“模型的回答是否忠实于其所获得的上下文，还是在捏造信息？”。它通过让LLM将生成答案分解为多个独立的陈述，然后逐一验证每个陈述是否能被给定的上下文所支持来计算。
• • 答案相关性 (Answer Relevancy): 回答“生成的答案是否切题？”。它通过让LLM根据生成的答案反向推断出可能的用户问题，然后计算这些推断出的问题与原始问题之间的语义相似度来评估。

• • 端到端评估（需要参考答案）：

• • 答案语义相似度 (Answer Semantic Similarity): 计算生成的答案与“黄金标准”答案之间的语义相似度。
• • 答案正确性 (Answer Correctness): 综合语义和事实两个维度，评估生成的答案与“黄金标准”答案的一致性。

工具基准测试与评估

• • 评估维度

• • 功能正确性：

• • 工具选择准确率：评估选择正确工具的比例
• • 参数提取精度：评估从输入中正确提取参数的能力
• • 执行成功率：评估工具调用的成功执行比例

• • 效率指标：

• • 响应时间：从请求到结果返回的时间
• • 资源消耗：CPU、内存、网络等资源的使用情况
• • 并发处理能力：系统同时处理多个请求的能力

• • 标准化基准

• • ToolBench：工具使用能力的综合评估平台
• • API-Bank：大规模API调用数据集
• • ToolLLM：工具增强语言模型的评估框架

• • 实际应用评估

• • 用户满意度：收集用户对工具使用体验的反馈
• • 任务完成质量：评估使用工具完成任务的质量
• • 学习曲线分析：分析系统在新工具上的学习效果

智能体基准测试与评估

• • AgentBench：智能体系统综合评估平台，提供了多任务、多环境的智能体评估框架。该平台支持对智能体的规划能力、执行能力、学习能力和适应能力进行全面评估，涵盖了从简单任务到复杂多步骤任务的各种场景。
• • ToolBench：工具使用能力评估数据集，专门评估智能体使用外部工具和API的能力。该数据集包含了各种类型的工具使用场景，从简单的单工具使用到复杂的多工具协作，全面评估智能体的工具集成和使用能力。
• • WebArena：网络环境中的智能体评估平台，模拟真实的网络环境，评估智能体在复杂网络环境中的导航、信息获取和任务执行能力。该平台提供了丰富的网络场景和任务类型，是评估智能体实际应用能力的重要基准。

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

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